Analysieren von Ausführungsplänen mithilfe des Performance Insights Insights-Dashboards für Amazon RDS - Amazon Relational Database Service

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Analysieren von Ausführungsplänen mithilfe des Performance Insights Insights-Dashboards für Amazon RDS

Im Amazon RDS Performance Insights Insights-Dashboard finden Sie Informationen zu Ausführungsplänen für Oracle- und SQL Server-DB-Instances. Anhand dieser Informationen können Sie herausfinden, welche Pläne am meisten zur DB-Auslastung beitragen.

Um zu analysieren Oracle or SQL Server Ausführungspläne finden Sie in den folgenden Themen.

Überblick über die Analyse von Ausführungsplänen für Amazon RDS

Sie können das Amazon RDS Performance Insights Insights-Dashboard verwenden, um zu erfahren, welche Pläne am meisten zur DB-Auslastung für Oracle- und SQL Server-DB-Instances beitragen.

Beispielsweise könnten die wichtigsten SQL Kontoauszüge zu einem bestimmten Zeitpunkt die in der folgenden Tabelle aufgeführten Pläne verwenden.

Oben SQL Plan

SELECTSUM(amount_sold) FROM sales WHERE prod_id = 10

Plan A

SELECTSUM(amount_sold) sales prod_id = 521 FROM WHERE

Plan B

SELECTSUM(s_total) Verkaufsregion = 10 FROM WHERE

Plan A

SELECT* FROM emp WHERE emp_id = 1000

Plan C

SELECTSUM(amount_sold) sales prod_id = 72 FROM WHERE

Plan A

Mit der Planfunktion von Performance Insights können Sie Folgendes tun:

  • Finden Sie heraus, welche Pläne von den häufigsten Abfragen verwendet werden. SQL

    Sie könnten beispielsweise herausfinden, dass der Großteil der DB-Last durch Abfragen generiert wird, die Plan A und Plan B verwenden, und nur ein kleiner Prozentsatz Plan C verwendet.

  • verschiedene Pläne für dieselbe Abfrage vergleichen

    Im vorhergehenden Beispiel sind drei Abfragen mit Ausnahme der Produkt-ID identisch. Zwei Abfragen verwenden Plan A, aber eine Abfrage verwendet Plan B. Um den Unterschied zwischen den beiden Plänen zu erkennen, können Sie Performance Insights verwenden.

  • herausfinden, wann eine Abfrage auf einen neuen Plan umgeschaltet hat

    Sie könnten sehen, dass eine Abfrage Plan A verwendet hat und dann zu einem bestimmten Zeitpunkt zu Plan B gewechselt ist. Gab es zu diesem Zeitpunkt eine Änderung in der Datenbank? Wenn beispielsweise eine Tabelle leer ist, kann der Optimierer einen vollständigen Tabellenscan auswählen. Wenn die Tabelle mit einer Million Zeilen geladen wird, wechselt der Optimierer möglicherweise zu einem Indexbereichs-Scan.

  • einen Drilldown zu den einzelnen Schritten eines Plans mit den höchsten Kosten durchführen

    Beispielsweise könnte die Abfrage für eine lang andauernde Abfrage eine fehlende Join-Bedingung in einem Equi-Join anzeigen. Diese fehlende Bedingung erzwingt ein kartesisches Join, das alle Zeilen von zwei Tabellen verbindet.

Sie können die oben genannten Aufgaben mithilfe der Planerfassungsfunktion von Performance Insights ausführen. So wie Sie Abfragen nach Warteereignissen und Top aufteilen könnenSQL, können Sie sie auch nach der Plandimension segmentieren.