摘要：目前TopSQL功能被用戶廣泛使用，是性能定位、劣化分析、審計回溯等重要的基石，為用戶提供覆蓋內存、耗時、IO、網絡、空間等多方面的監(jiān)控能力。

本文分享自華為云社區(qū)《GaussDB(DWS)監(jiān)控工具指南（一）作業(yè)級監(jiān)控TopSQL》，作者：幕后小黑爪 。

1、引言：

監(jiān)控系統(tǒng)是智能化管理和自動化運維的基石，可以為資源規(guī)劃，故障排查，性能優(yōu)化提供至關重要的數據支持。GaussDB(DWS)作為企業(yè)級數倉，為用戶提供了一整套覆蓋實例級、用戶級、作業(yè)級的資源監(jiān)控能力，其中，作業(yè)級監(jiān)控（下文統(tǒng)稱為TopSQL）主要是對運行作業(yè)的監(jiān)控，包括了實時運行作業(yè)的相關信息，歷史運行作業(yè)的相關信息等。它收集的數據來源于數據庫內部，為用戶提供了實時監(jiān)控數據庫的能力。

(資料圖片僅供參考)

目前TopSQL功能被用戶廣泛使用，是性能定位、劣化分析、審計回溯等重要的基石，為用戶提供覆蓋內存、耗時、IO、網絡、空間等多方面的監(jiān)控能力。

本文以數倉813版本作為基線，對TopSQL進行介紹。

2、TopSQL功能介紹

對于用戶而言，數據庫是個黑盒，輸入SQL語句，輸出預期結果。在此過程中，用戶關心兩點：

• 輸出結果是否符合預期;
• 語句要多久跑完。

關于第一個問題，用戶需要關注下SQL語句寫的是否合理。而對于第二個問題，普通用戶可以通過explain等手段分析作業(yè)的執(zhí)行計劃，然而企業(yè)用戶的SQL作業(yè)耗時久，影響較大，重跑代價較高，無法額外通過explain performance等手段進行分析，此時TopSQL可以幫助用戶打開數據庫黑盒，查看作業(yè)執(zhí)行的實時情況和歷史情況，便于用戶分析數據庫的情況。

TopSQL功能主要通過視圖進行承載，如下表所示，本文以query級別的視圖為例進行說明。

使用TopSQL功能需要sysadmin權限。此外，用戶需先檢查下TopSQL功能是否開啟，涉及TopSQL的數據庫GUC參數包括：

• ENABLE_RESOURCE_TRACK (ON)

是否開啟監(jiān)控功能，實時TopSQL的總開關，關閉之后實時TopSQL將不再進行記錄，更不會在歷史TopSQL中出現。

• RESOURCE_TRACK_COST(0)

設置對當前會話的語句進行資源監(jiān)控的最小執(zhí)行代價。

• RESOURCE_TRACK_LEVEL(QUERY)

設置當前會話的資源監(jiān)控的等級，默認為query級別。

• RESOURCE_TRACK_DURATION(60S)

設置實時TopSQL中記錄的語句執(zhí)行結束后進行歷史信息轉存的最小執(zhí)行時間。當執(zhí)行完成的作業(yè)，其執(zhí)行時間不小于此參數值時，作業(yè)信息會從實時視圖（以STATISTICS為后綴的視圖）轉存到相應的歷史視圖

• ENABLE_RESOURCE_RECORD(ON)

設置是否開啟資源監(jiān)控記錄歸檔功能。開啟時，對于執(zhí)行結束的記錄，會分別被歸檔到相應的INFO視圖，CN和DN都需要設置上。

• TOPSQL_RETENTION_TIME(30)

設置歷史TopSQL中GS_WLM_SESSION_INFO和GS_WLM_OPERATOR_INFO表中數據的保存時間，單位為天。

參數正確設置后，TopSQL會記錄用戶的SQL語句執(zhí)行過程中的相關信息，用戶可以使用TopSQL的視圖篩選出執(zhí)行時間較長的作業(yè)，專注于慢SQL的分析。

TopSQL功能分為實時TopSQL和歷史TopSQL，以query級別為例，當需要查看正在運行的作業(yè)時，用戶可查看實時TopSQL視圖GS_WLM_SESSION_STATISTICS和PGXC_WLM_SESSION_STATISTICS，若需要對已經執(zhí)行完成的作業(yè)進行分析，可查詢歷史TopSQL視圖GS_WLM_SESSION_ HISTORY和PGXC_WLM_SESSION_HISTORY。其中GS_開頭的可以查詢當前CN節(jié)點上正在執(zhí)行的作業(yè)信息，PGXC_開頭的可查詢所有CN節(jié)點上正在執(zhí)行的作業(yè)信息。

實時TopSQL視圖為用戶記錄了作業(yè)運行時的相關信息，比如作業(yè)下發(fā)來源、阻塞時間、執(zhí)行時長、開始時間、內存消耗、作業(yè)下盤量、作業(yè)IO、網絡、語句類型、語句的執(zhí)行計劃等信息。用戶可先通過resource_pool、nodename、username、query等信息定位到自己需要分析的語句，再通過作業(yè)運行信息定位問題。又或者用戶可通過對查詢進行篩選，篩選出當前占用資源較多的作業(yè)。

歷史TopSQL視圖記錄了作業(yè)運行結束時的資源使用情況(包括內存、下盤、CPU時間等)和運行狀態(tài)信息(包括報錯、終止、異常等)以及性能告警信息。用戶可通過對歷史語句運行數據的分析，篩選出執(zhí)行時長較大的語句，看語句執(zhí)行計劃是否有優(yōu)化的空間，是否需要對表做一些analyze或者vacuum之類的操作。又比如對于內存報錯的情況，可分析內存占用高的語句是否合理，從執(zhí)行計劃上分析是否有優(yōu)化空間。

文末附TopSQL實踐：常見問題現象及對應原因。

3、TopSQL的原理解析

3.1 TopSQL原理簡介：

TopSQL的數據來源于數據庫內核，當語句執(zhí)行時，TopSQL會實時記錄語句執(zhí)行的相關信息。實時TopSQL數據會保存在內存的臨時表中，當語句執(zhí)行結束后，數據會轉存到對應實體表GS_WLM_SESSION_INFO中，在實際使用中，由于下發(fā)作業(yè)繁多，歷史TopSQL記錄的作業(yè)數也不斷增長，這樣會導致INFO表中的數據量逐漸龐大，為了確保數倉整體性能不受影響，支持通過TOPSQL_RETENTION_TIME來設置INFO表中數據的保存時間（單位為天）。當數據存留時長超過這個時限，會對實體表GS_WLM_SESSION_INFO進行數據老化刪除處理。

圖 3-1 TopSQL數據流通圖

如圖3-1所示，各項GUC參數決定了TopSQL生成的記錄信息，具體的參數說明詳見第2節(jié)使用TopSQL前的檢驗。

3.2 性能分析：

對于企業(yè)用戶而言，性能問題是Top級問題，對于TopSQL功能，我們進行了性能壓測，在4TB的場景下，進行TPCC基準性能測試，進行了2000的并發(fā)壓測，TPMC下降了約有2%，屬于可接受的范圍。

3.3 相關指標

語句屬性列說明：

語句的執(zhí)行信息屬性列,斜體代表可更換前綴/后綴式的指標，類似前綴后綴有（min_，max_，total_，average_，_skew_percent）

3.4 特殊情況說明：

TopSQL由于自身限制，存在一些記錄異常的情況，此處對8.1.3版本的TopSQL語句記錄情況進行說明：

1. 不記錄特殊數據定義語句，如：SET、RESET、SHOW、ALTER SESSION SET、SET CONSTRAINTS語句；
2. 記錄數據定義語句，例如：執(zhí)行CREATE、ALTER、DROP、GRANT、REVOKE和VACUUM語句；
3. 記錄數據操作語句，例如：
1. 執(zhí)行SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE語句。
2. 執(zhí)行explain analyze和explain performance場景。
3. 執(zhí)行查詢query級別/perf級別視圖
4. ODBC下發(fā)作業(yè)，由于多語句原因，會記錄事務的BEGIN和end語句；
5. JDBC下發(fā)作業(yè)，隨機性多記錄一條JDBC的內部語句
6. 解析錯誤和語法報錯的異常不記錄
7. 用戶手動CANCEL作業(yè)，顯示的監(jiān)控數據可能為0；
8. 當子語句開關打開后，只會記錄下發(fā)到DN上執(zhí)行的子語句；
9. 游標語句，當游標并非從緩存中讀取數據，而確實觸發(fā)語句下發(fā)到DN上執(zhí)行的條件下，該游標語句會被記錄，并且會進行語句、執(zhí)行計劃增強，但當游標從緩存中讀取數據時，不進行記錄；當游標語句在匿名塊或者函數中使用時，當游標從DN上讀取較多數據但不完全使用時，無法記錄該游標在DN上的監(jiān)控信息。
10. JDBC執(zhí)行的帶占位符語句，通常會補齊參數內容，但如果參數和原語句合起來長度超過64KB，則不記錄參數，或者如果是輕量化語句，直接下發(fā)到DN上執(zhí)行，不記錄參數。

4、TopSQL擴展及應用

TopSQL功能是GaussDB(DWS)支持性能問題定位、語句劣化分析、審計回溯等重要功能的基石。在此基礎上，內核也拓展出了異常規(guī)則等一些高階用法，在日常使用中，用戶也對TopSQL提出了更高的要求，比如記錄子語句、記錄語句類型、提升算子級別語句監(jiān)控準確性等諸多建議。為此，GaussDB（DWS）團隊會在此基礎上繼續(xù)演進，更好的服務用戶，提升用戶滿意度。

5、TopSQL實踐：常見問題定位

總結一下：

1. 因數據量變化，導致作業(yè)執(zhí)行時間增加，可以分析A2/B1/D1/G1，進而確認作業(yè)查詢的數據表是否有明顯的數據量增加；
2. 因其它并發(fā)作業(yè)搶占，導致作業(yè)排隊，從而導致作業(yè)執(zhí)行時間增加，可以分析A1/B1/D1，進而查看作業(yè)執(zhí)行的同時期是否有大量并發(fā)作業(yè)在執(zhí)行；
3. 因其它作業(yè)而產生的CPU搶占，導致作業(yè)執(zhí)行時間增加，可以分析A2/D1/E1，進而查看作業(yè)執(zhí)行的同時期是否有大量并發(fā)作業(yè)在執(zhí)行；
4. 因其它作業(yè)而產生的IO搶占，導致作業(yè)執(zhí)行時間增加，可以分析A2/F1，進而查看作業(yè)執(zhí)行的同時期是否有大量并發(fā)作業(yè)在執(zhí)行；
5. I1中有結果情況，可通過提示的信息進行分析，或者進行SQL自適應診斷相關告警處理，SQL自適應診斷處理方法見：https://support.huaweicloud.com/performance-dws/dws_10_0013.html
6. 對于enqueue異常排隊的情況H1，用戶可參考：GaussDB(DWS)資源管理排隊原理與問題定位-云社區(qū)-華為云 (huaweicloud.com)，進行問題排查分析。

值得注意的是，發(fā)生資源爭搶時，可能會出現并發(fā)癥，即CPU、IO搶占，作業(yè)排隊現象都會發(fā)生，針對并發(fā)癥問題，可以逐步分析解決，比如：

第一步，調整作業(yè)執(zhí)行順序，減少并發(fā)作業(yè)數量，減少阻塞時間；

第二步，定位出同時段執(zhí)行的典型計算密集型、存儲密集型作業(yè)，先移動到其它時間段執(zhí)行，減少對本作業(yè)的影響；

第三步，在無其他作業(yè)明顯干預的情況下，做進一步分析，

6、參考文獻：

1. GaussDB for DWS 負載管理核心技術解密二： 白話歷史資源監(jiān)視-云社區(qū)-華為云 (huaweicloud.com)
2. GaussDB(DWS)資源管理排隊原理與問題定位-云社區(qū)-華為云 (huaweicloud.com)

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