Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

IO: DataFileRead

Das IO:DataFileRead-Ereignis tritt auf, wenn eine Verbindung darauf wartet, dass ein Backend-Prozess eine erforderliche Seite aus dem Speicher liest, da die Seite nicht im gemeinsam genutzten Speicher verfügbar ist.

Unterstützte Engine-Versionen

Diese Informationen zum Warteereignis werden für alle Versionen von Aurora Postgre SQL unterstützt.

Kontext

Alle Abfragen und Datenmanipulationsvorgänge (DML) greifen auf Seiten im Pufferpool zu. Zu den Anweisungen, die Lesevorgänge auslösen können, gehören SELECT, UPDATE und DELETE. Ein UPDATE kann beispielsweise Seiten aus Tabellen oder Indizes lesen. Wenn sich die angeforderte oder aktualisierte Seite nicht im gemeinsam genutzten Pufferpool befindet, kann dieser Lesevorgang zum IO:DataFileRead-Ereignis führen.

Da der gemeinsame Pufferpool endlich ist, kann er sich füllen. In diesem Fall zwingen Anfragen nach Seiten, die sich nicht im Speicher befinden, die Datenbank dazu, Blöcke von der Festplatte zu lesen. Wenn das IO:DataFileRead-Ereignis häufig auftritt, ist Ihr gemeinsam genutzter Pufferpool möglicherweise zu klein für Ihre Workload. Dieses Problem ist bei SELECT-Abfragen akut, die eine große Anzahl von Zeilen lesen, die nicht in den Pufferpool passen. Weitere Informationen zum Pufferpool finden Sie unter Puffer Pool.

Wahrscheinliche Ursachen für erhöhte Wartezeiten

Häufige Ursachen für das Ereignis IO:DataFileRead sind die folgenden:

Aktionen

Abhängig von den Ursachen Ihres Warteereignisses empfehlen wir verschiedene Aktionen.

Überprüfen Sie Prädikatfilter auf Abfragen, die Wartezeiten generieren

Angenommen, Sie identifizieren bestimmte Abfragen, die IO:DataFileRead-Warteereignisse generieren. Sie können sie mit den folgenden Techniken identifizieren:

Wir empfehlen Ihnen, zu bestimmen, welche Filter im Prädikat (WHERE-Klausel) dieser Abfragen verwendet werden. Befolgen Sie diese Richtlinien:

Minimieren Sie die Auswirkungen von Wartungsvorgängen

Wartungsvorgänge wie VACUUM und ANALYZE sind wichtig. Wir empfehlen, sie nicht zu deaktivieren, da Sie IO:DataFileRead-Warteereignisse im Zusammenhang mit diesen Wartungsvorgängen finden. Die folgenden Ansätze können die Auswirkungen dieser Vorgänge minimieren:

Die Auto-Vakuum-Funktion wird automatisch für eine Tabelle ausgelöst, wenn die folgende Formel zutrifft.

pg_stat_user_tables.n_dead_tup > (pg_class.reltuples x autovacuum_vacuum_scale_factor) + autovacuum_vacuum_threshold

Die Ansicht pg_stat_user_tables und der Katalog pg_class haben mehrere Zeilen. Eine Zeile kann einer Zeile in Ihrer Tabelle entsprechen. Diese Formel geht davon aus, dass die reltuples für eine bestimmte Tabelle stehen. Die Parameter autovacuum_vacuum_scale_factor (standardmäßig 0.20) und autovacuum_vacuum_threshold (standardmäßig 50 Tupel) werden normalerweise global für die gesamte Instance gesetzt. Sie können jedoch verschiedene Werte für eine bestimmte Tabelle festlegen.

Suchen Sie nach Tabellen, die unnötigerweise Speicherplatz belegen.

Um Tabellen zu finden, die mehr Speicherplatz belegen als nötig, führen Sie die folgende Abfrage aus. Wenn diese Abfrage von einer Datenbankbenutzerrolle ausgeführt wird, die nicht über die rds_superuser-Rolle verfügt, gibt sie nur Informationen zu den Tabellen zurück, für die die Benutzerrolle Leserechte besitzt. Diese Abfrage wird von SQL Postgre-Version 12 und späteren Versionen unterstützt.

WITH report AS (
   SELECT   schemaname
           ,tblname
           ,n_dead_tup
           ,n_live_tup
           ,block_size*tblpages AS real_size
           ,(tblpages-est_tblpages)*block_size AS extra_size
           ,CASE WHEN tblpages - est_tblpages > 0
              THEN 100 * (tblpages - est_tblpages)/tblpages::float
              ELSE 0
            END AS extra_ratio, fillfactor, (tblpages-est_tblpages_ff)*block_size AS bloat_size
           ,CASE WHEN tblpages - est_tblpages_ff > 0
              THEN 100 * (tblpages - est_tblpages_ff)/tblpages::float
              ELSE 0
            END AS bloat_ratio
           ,is_na
    FROM (
           SELECT  ceil( reltuples / ( (block_size-page_hdr)/tpl_size ) ) + ceil( toasttuples / 4 ) AS est_tblpages
                  ,ceil( reltuples / ( (block_size-page_hdr)*fillfactor/(tpl_size*100) ) ) + ceil( toasttuples / 4 ) AS est_tblpages_ff
                  ,tblpages
                  ,fillfactor
                  ,block_size
                  ,tblid
                  ,schemaname
                  ,tblname
                  ,n_dead_tup
                  ,n_live_tup
                  ,heappages
                  ,toastpages
                  ,is_na
             FROM (
                    SELECT ( 4 + tpl_hdr_size + tpl_data_size + (2*ma)
                               - CASE WHEN tpl_hdr_size%ma = 0 THEN ma ELSE tpl_hdr_size%ma END
                               - CASE WHEN ceil(tpl_data_size)::int%ma = 0 THEN ma ELSE ceil(tpl_data_size)::int%ma END
                           ) AS tpl_size
                           ,block_size - page_hdr AS size_per_block
                           ,(heappages + toastpages) AS tblpages
                           ,heappages
                           ,toastpages
                           ,reltuples
                           ,toasttuples
                           ,block_size
                           ,page_hdr
                           ,tblid
                           ,schemaname
                           ,tblname
                           ,fillfactor
                           ,is_na
                           ,n_dead_tup
                           ,n_live_tup
                          FROM (
                                SELECT  tbl.oid                       AS tblid
                                       ,ns.nspname                    AS schemaname
                                       ,tbl.relname                   AS tblname
                                       ,tbl.reltuples                 AS reltuples
                                       ,tbl.relpages                  AS heappages
                                       ,coalesce(toast.relpages, 0)   AS toastpages
                                       ,coalesce(toast.reltuples, 0)  AS toasttuples
                                       ,psat.n_dead_tup               AS n_dead_tup
                                       ,psat.n_live_tup               AS n_live_tup
                                       ,24                            AS page_hdr
                                       ,current_setting('block_size')::numeric AS block_size
                                       ,coalesce(substring( array_to_string(tbl.reloptions, ' ') FROM 'fillfactor=([0-9]+)')::smallint, 100) AS fillfactor
                                       ,CASE WHEN version()~'mingw32' OR version()~'64-bit|x86_64|ppc64|ia64|amd64' THEN 8 ELSE 4 END        AS ma
                                       ,23 + CASE WHEN MAX(coalesce(null_frac,0)) > 0 THEN ( 7 + count(*) ) / 8 ELSE 0::int END              AS tpl_hdr_size
                                       ,sum( (1-coalesce(s.null_frac, 0)) * coalesce(s.avg_width, 1024) )                                    AS tpl_data_size
                                       ,bool_or(att.atttypid = 'pg_catalog.name'::regtype) OR count(att.attname) <> count(s.attname)         AS is_na
                                  FROM  pg_attribute       AS att
                                  JOIN  pg_class           AS tbl    ON (att.attrelid = tbl.oid)
                                  JOIN  pg_stat_all_tables AS psat   ON (tbl.oid = psat.relid)
                                  JOIN  pg_namespace       AS ns     ON (ns.oid = tbl.relnamespace)
                             LEFT JOIN  pg_stats           AS s      ON (s.schemaname=ns.nspname AND s.tablename = tbl.relname AND s.inherited=false AND s.attname=att.attname)
                             LEFT JOIN  pg_class           AS toast  ON (tbl.reltoastrelid = toast.oid)
                                 WHERE  att.attnum > 0
                                   AND  NOT att.attisdropped
                                   AND  tbl.relkind = 'r'
                              GROUP BY  tbl.oid, ns.nspname, tbl.relname, tbl.reltuples, tbl.relpages, toastpages, toasttuples, fillfactor, block_size, ma, n_dead_tup, n_live_tup
                              ORDER BY  schemaname, tblname
                           ) AS s
                 ) AS s2
       ) AS s3
 ORDER BY bloat_size DESC
)
  SELECT * 
    FROM report 
   WHERE bloat_ratio != 0
 -- AND schemaname = 'public'
 -- AND tblname = 'pgbench_accounts'
;

-- WHERE NOT is_na
--   AND tblpages*((pst).free_percent + (pst).dead_tuple_percent)::float4/100 >= 1

Sie können in Ihrer Anwendung nach einer Überlastung von Tabellen und Indizes suchen. Weitere Informationen finden Sie unter Diagnostizieren einer Überlastung von Tabellen und Indizes.

Finden Sie Indizes mit unnötigem Speicherplatz

Um Indizes zu finden, die unnötigen Speicherplatz benötigen, führen Sie die folgende Abfrage aus.

-- WARNING: run with a nonsuperuser role, the query inspects
-- only indexes on tables you have permissions to read.
-- WARNING: rows with is_na = 't' are known to have bad statistics ("name" type is not supported).
-- This query is compatible with PostgreSQL 8.2 and later.

SELECT current_database(), nspname AS schemaname, tblname, idxname, bs*(relpages)::bigint AS real_size,
  bs*(relpages-est_pages)::bigint AS extra_size,
  100 * (relpages-est_pages)::float / relpages AS extra_ratio,
  fillfactor, bs*(relpages-est_pages_ff) AS bloat_size,
  100 * (relpages-est_pages_ff)::float / relpages AS bloat_ratio,
  is_na
  -- , 100-(sub.pst).avg_leaf_density, est_pages, index_tuple_hdr_bm, 
  -- maxalign, pagehdr, nulldatawidth, nulldatahdrwidth, sub.reltuples, sub.relpages 
  -- (DEBUG INFO)
FROM (
  SELECT coalesce(1 +
       ceil(reltuples/floor((bs-pageopqdata-pagehdr)/(4+nulldatahdrwidth)::float)), 0 
       -- ItemIdData size + computed avg size of a tuple (nulldatahdrwidth)
    ) AS est_pages,
    coalesce(1 +
       ceil(reltuples/floor((bs-pageopqdata-pagehdr)*fillfactor/(100*(4+nulldatahdrwidth)::float))), 0
    ) AS est_pages_ff,
    bs, nspname, table_oid, tblname, idxname, relpages, fillfactor, is_na
    -- , stattuple.pgstatindex(quote_ident(nspname)||'.'||quote_ident(idxname)) AS pst, 
    -- index_tuple_hdr_bm, maxalign, pagehdr, nulldatawidth, nulldatahdrwidth, reltuples 
    -- (DEBUG INFO)
  FROM (
    SELECT maxalign, bs, nspname, tblname, idxname, reltuples, relpages, relam, table_oid, fillfactor,
      ( index_tuple_hdr_bm +
          maxalign - CASE -- Add padding to the index tuple header to align on MAXALIGN
            WHEN index_tuple_hdr_bm%maxalign = 0 THEN maxalign
            ELSE index_tuple_hdr_bm%maxalign
          END
        + nulldatawidth + maxalign - CASE -- Add padding to the data to align on MAXALIGN
            WHEN nulldatawidth = 0 THEN 0
            WHEN nulldatawidth::integer%maxalign = 0 THEN maxalign
            ELSE nulldatawidth::integer%maxalign
          END
      )::numeric AS nulldatahdrwidth, pagehdr, pageopqdata, is_na
      -- , index_tuple_hdr_bm, nulldatawidth -- (DEBUG INFO)
    FROM (
      SELECT
        i.nspname, i.tblname, i.idxname, i.reltuples, i.relpages, i.relam, a.attrelid AS table_oid,
        current_setting('block_size')::numeric AS bs, fillfactor,
        CASE -- MAXALIGN: 4 on 32bits, 8 on 64bits (and mingw32 ?)
          WHEN version() ~ 'mingw32' OR version() ~ '64-bit|x86_64|ppc64|ia64|amd64' THEN 8
          ELSE 4
        END AS maxalign,
        /* per page header, fixed size: 20 for 7.X, 24 for others */
        24 AS pagehdr,
        /* per page btree opaque data */
        16 AS pageopqdata,
        /* per tuple header: add IndexAttributeBitMapData if some cols are null-able */
        CASE WHEN max(coalesce(s.null_frac,0)) = 0
          THEN 2 -- IndexTupleData size
          ELSE 2 + (( 32 + 8 - 1 ) / 8) 
          -- IndexTupleData size + IndexAttributeBitMapData size ( max num filed per index + 8 - 1 /8)
        END AS index_tuple_hdr_bm,
        /* data len: we remove null values save space using it fractionnal part from stats */
        sum( (1-coalesce(s.null_frac, 0)) * coalesce(s.avg_width, 1024)) AS nulldatawidth,
        max( CASE WHEN a.atttypid = 'pg_catalog.name'::regtype THEN 1 ELSE 0 END ) > 0 AS is_na
      FROM pg_attribute AS a
        JOIN (
          SELECT nspname, tbl.relname AS tblname, idx.relname AS idxname, 
            idx.reltuples, idx.relpages, idx.relam,
            indrelid, indexrelid, indkey::smallint[] AS attnum,
            coalesce(substring(
              array_to_string(idx.reloptions, ' ')
               from 'fillfactor=([0-9]+)')::smallint, 90) AS fillfactor
          FROM pg_index
            JOIN pg_class idx ON idx.oid=pg_index.indexrelid
            JOIN pg_class tbl ON tbl.oid=pg_index.indrelid
            JOIN pg_namespace ON pg_namespace.oid = idx.relnamespace
          WHERE pg_index.indisvalid AND tbl.relkind = 'r' AND idx.relpages > 0
        ) AS i ON a.attrelid = i.indexrelid
        JOIN pg_stats AS s ON s.schemaname = i.nspname
          AND ((s.tablename = i.tblname AND s.attname = pg_catalog.pg_get_indexdef(a.attrelid, a.attnum, TRUE)) 
          -- stats from tbl
          OR  (s.tablename = i.idxname AND s.attname = a.attname))
          -- stats from functionnal cols
        JOIN pg_type AS t ON a.atttypid = t.oid
      WHERE a.attnum > 0
      GROUP BY 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9
    ) AS s1
  ) AS s2
    JOIN pg_am am ON s2.relam = am.oid WHERE am.amname = 'btree'
) AS sub
-- WHERE NOT is_na
ORDER BY 2,3,4;

Finden Sie Tabellen, die für die automatische Vakuumierung berechtigt sind

Führen Sie die folgende Abfrage aus, um Tabellen zu finden, die für die automatische Vakuumierung berechtigt sind.

--This query shows tables that need vacuuming and are eligible candidates.
--The following query lists all tables that are due to be processed by autovacuum. 
-- During normal operation, this query should return very little.
WITH  vbt AS (SELECT setting AS autovacuum_vacuum_threshold 
              FROM pg_settings WHERE name = 'autovacuum_vacuum_threshold')
    , vsf AS (SELECT setting AS autovacuum_vacuum_scale_factor 
              FROM pg_settings WHERE name = 'autovacuum_vacuum_scale_factor')
    , fma AS (SELECT setting AS autovacuum_freeze_max_age 
              FROM pg_settings WHERE name = 'autovacuum_freeze_max_age')
    , sto AS (SELECT opt_oid, split_part(setting, '=', 1) as param, 
                split_part(setting, '=', 2) as value 
              FROM (SELECT oid opt_oid, unnest(reloptions) setting FROM pg_class) opt)
SELECT
    '"'||ns.nspname||'"."'||c.relname||'"' as relation
    , pg_size_pretty(pg_table_size(c.oid)) as table_size
    , age(relfrozenxid) as xid_age
    , coalesce(cfma.value::float, autovacuum_freeze_max_age::float) autovacuum_freeze_max_age
    , (coalesce(cvbt.value::float, autovacuum_vacuum_threshold::float) + 
         coalesce(cvsf.value::float,autovacuum_vacuum_scale_factor::float) * c.reltuples) 
         as autovacuum_vacuum_tuples
    , n_dead_tup as dead_tuples
FROM pg_class c 
JOIN pg_namespace ns ON ns.oid = c.relnamespace
JOIN pg_stat_all_tables stat ON stat.relid = c.oid
JOIN vbt on (1=1) 
JOIN vsf ON (1=1) 
JOIN fma on (1=1)
LEFT JOIN sto cvbt ON cvbt.param = 'autovacuum_vacuum_threshold' AND c.oid = cvbt.opt_oid
LEFT JOIN sto cvsf ON cvsf.param = 'autovacuum_vacuum_scale_factor' AND c.oid = cvsf.opt_oid
LEFT JOIN sto cfma ON cfma.param = 'autovacuum_freeze_max_age' AND c.oid = cfma.opt_oid
WHERE c.relkind = 'r' 
AND nspname <> 'pg_catalog'
AND (
    age(relfrozenxid) >= coalesce(cfma.value::float, autovacuum_freeze_max_age::float)
    or
    coalesce(cvbt.value::float, autovacuum_vacuum_threshold::float) + 
      coalesce(cvsf.value::float,autovacuum_vacuum_scale_factor::float) * c.reltuples <= n_dead_tup
    -- or 1 = 1
)
ORDER BY age(relfrozenxid) DESC;

Reagieren Sie auf eine hohe Anzahl von Verbindungen

Wenn Sie Amazon überwachen CloudWatch, stellen Sie möglicherweise fest, dass die DatabaseConnections Metrik ansteigt. Dieser Anstieg deutet auf eine erhöhte Anzahl von Verbindungen zu Ihrer Datenbank hin. Wir empfehlen folgende Vorgehensweise: