Beispiele für Amazon RDS Performance Insights mit AWS CLI - AWS SDKCode-Beispiele
Aktionen

Weitere AWS SDK Beispiele sind im Repo AWS Doc SDK Examples GitHub verfügbar.

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Beispiele für Amazon RDS Performance Insights mit AWS CLI

Die folgenden Codebeispiele zeigen Ihnen, wie Sie mithilfe von Amazon RDS Performance Insights Aktionen ausführen und allgemeine Szenarien implementieren. AWS Command Line Interface

Aktionen sind Codeauszüge aus größeren Programmen und müssen im Kontext ausgeführt werden. Aktionen zeigen Ihnen zwar, wie Sie einzelne Servicefunktionen aufrufen, aber Sie können Aktionen im Kontext der zugehörigen Szenarien sehen.

Jedes Beispiel enthält einen Link zum vollständigen Quellcode, in dem Sie Anweisungen zum Einrichten und Ausführen des Codes im Kontext finden.

Themen

Aktionen

Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendungdescribe-dimension-keys.

AWS CLI

Um Dimensionsschlüssel zu beschreiben

In diesem Beispiel werden die Namen aller Warteereignisse abgefragt. Die Daten werden nach dem Namen des Ereignisses und den Aggregatwerten dieser Ereignisse über den angegebenen Zeitraum zusammengefasst.

Befehl:

aws pi describe-dimension-keys --service-type RDS --identifier db-LKCGOBK26374TPTDFXOIWVCPPM --start-time 1527026400 --end-time 1527080400 --metric db.load.avg --group-by '{"Group":"db.wait_event"}'

Ausgabe:

{
    "AlignedEndTime": 1.5270804E9,
    "AlignedStartTime": 1.5270264E9,
    "Keys": [
        {
            "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/synch/mutex/innodb/aurora_lock_thread_slot_futex"},
            "Total": 0.05906906851195666
        },
        {
            "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/io/aurora_redo_log_flush"},
            "Total": 0.015824722186149193
        },
        {
            "Dimensions": {"db.wait_event.name": "CPU"},
            "Total": 0.008014396230265477
        },
        {
            "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/io/aurora_respond_to_client"},
            "Total": 0.0036361612526204477
        },
        {
            "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/io/table/sql/handler"},
            "Total": 0.0019108398419382965
        },
        {
            "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/synch/cond/mysys/my_thread_var::suspend"},
            "Total": 8.533847837782684E-4
        },
        {
            "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/io/file/csv/data"},
            "Total": 6.864181956477376E-4
        },
        {
            "Dimensions": {"db.wait_event.name": "Unknown"},
            "Total": 3.895887056379051E-4
        },
        {
            "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/synch/mutex/sql/FILE_AS_TABLE::LOCK_shim_lists"},
            "Total": 3.710368625122906E-5
        },
        {
            "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/lock/table/sql/handler"},
            "Total": 0
        }
    ]
}

Das folgende Codebeispiel zeigt die Verwendungget-resource-metrics.

AWS CLI

Um Ressourcenmetriken abzurufen

In diesem Beispiel werden Datenpunkte für die Dimensionsgruppe db.wait_event und für die Dimension db.wait_event.name innerhalb dieser Gruppe angefordert. In der Antwort werden die relevanten Datenpunkte nach der angeforderten Dimension (db.wait_event.name) gruppiert.

Befehl:

aws pi get-resource-metrics --service-type RDS --identifier db-LKCGOBK26374TPTDFXOIWVCPPM --start-time 1527026400 --end-time 1527080400 --period-in-seconds 300 --metric db.load.avg --metric-queries file://metric-queries.json

Die Argumente für --metric-queries werden in einer Datei gespeichert,. JSON metric-queries.json Hier ist der Inhalt dieser Datei:

[
    {
        "Metric": "db.load.avg",
        "GroupBy": {
            "Group":"db.wait_event"
        }
    }
]

Ausgabe:

{
    "AlignedEndTime": 1.5270804E9,
    "AlignedStartTime": 1.5270264E9,
    "Identifier": "db-LKCGOBK26374TPTDFXOIWVCPPM",
    "MetricList": [
        {
            "Key": {
                "Metric": "db.load.avg"
            },
            "DataPoints": [
                {
                    "Timestamp": 1527026700.0,
                    "Value": 1.3533333333333333
                },
                {
                    "Timestamp": 1527027000.0,
                    "Value": 0.88
                },
                <...remaining output omitted...>
            ]
        },
        {
            "Key": {
                "Metric": "db.load.avg",
                "Dimensions": {
                    "db.wait_event.name": "wait/synch/mutex/innodb/aurora_lock_thread_slot_futex"
                }
            },
            "DataPoints": [
                {
                    "Timestamp": 1527026700.0,
                    "Value": 0.8566666666666667
                },
                {
                    "Timestamp": 1527027000.0,
                    "Value": 0.8633333333333333
                },
                <...remaining output omitted...>
            ],
        },
            <...remaining output omitted...>
    ]
}