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.
# Überwachung mit Performance Insights
Performance Insights erweitert die bestehenden Amazon DocumentDB DocumentDB-Überwachungsfunktionen, um die Leistung Ihres Clusters zu veranschaulichen und Sie bei der Analyse aller Probleme zu unterstützen, die sich darauf auswirken. Mit dem Performance Insights Insights-Dashboard können Sie die Datenbanklast visualisieren und die Last nach Wartezeiten, Abfrageanweisungen, Hosts oder Anwendungen filtern.
**Anmerkung**
Performance Insights ist nur für Amazon DocumentDB 3.6, 4.0, 5.0 und 8.0 instanzbasierte Cluster verfügbar.
**Wie ist es nützlich?**
+ Datenbankleistung visualisieren — Visualisieren Sie die Last, um festzustellen, wann und wo sich die Last in der Datenbank befindet
+ Ermitteln Sie, was die Belastung der Datenbank verursacht — Ermitteln Sie, welche Abfragen, Hosts und Anwendungen zur Belastung Ihrer Instance beitragen
+ Ermitteln Sie, wann Ihre Datenbank ausgelastet ist — Vergrößern Sie das Performance Insights Insights-Dashboard, um sich auf bestimmte Ereignisse zu konzentrieren, oder zoomen Sie heraus, um Trends über einen längeren Zeitraum zu betrachten
+ Warnung beim Laden der Datenbank — Automatischer Zugriff auf neue Datenbank-Lademetriken, von CloudWatch wo aus Sie die DB-Lademetriken zusammen mit anderen Amazon DocumentDB-Metriken überwachen und Warnmeldungen zu diesen einrichten können
**Was sind die Einschränkungen von Amazon DocumentDB Performance Insights?**
+ Performance Insights in den Regionen AWS GovCloud (USA-Ost) und AWS GovCloud (US-West) sind nicht verfügbar
+ Performance Insights for Amazon DocumentDB speichert Leistungsdaten für bis zu 7 Tage
+ Abfragen, die länger als 1.024 Byte sind, werden in Performance Insights nicht aggregiert
**Topics**
+ [Konzepte von Performance Insights](performance-insights-concepts.md)
+ [Aktivieren und Deaktivieren von Performance Insights](performance-insights-enabling.md)
+ [Konfigurieren von Zugriffsrichtlinien für Performance Insights](performance-insights-policies.md)
+ [Analyse der Metriken mit dem Performance-Insights-Dashboard](performance-insights-analyzing.md)
+ [Abrufen von Metriken mit der Performance-Insights-API](performance-insights-metrics.md)
+ [CloudWatch Amazon-Metriken für Performance Insights](performance-insights-cloudwatch.md)
+ [Performance Insights für Zählermetriken](performance-insights-counter-metrics.md)
# Konzepte von Performance Insights
**Topics**
+ [Durchschnittliche aktive Sitzungen](#performance-insights-concepts-sessions)
+ [Dimensionen](#performance-insights-concepts-dimensions)
+ [Maximale vCPU](#performance-insights-concepts-maxvcpu)
## Durchschnittliche aktive Sitzungen
Datenbanklast (DB-Last) misst den Aktivitätsgrad in Ihrer Datenbank. Die wichtigste Metrik für Performance Insights ist `DB Load`, die jede Sekunde erfasst wird. Die Einheit für die `DBLoad` Metrik ist der *Average Active Sessions (AAS)* für eine Amazon DocumentDB DocumentDB-Instance.
Eine *aktive* Sitzung ist eine Verbindung, die Arbeit an die Amazon DocumentDB DocumentDB-Instance übermittelt hat und auf eine Antwort wartet. Wenn Sie beispielsweise eine Anfrage an eine Amazon DocumentDB DocumentDB-Instance senden, ist die Datenbanksitzung aktiv, während die Instance die Abfrage verarbeitet.
Um die Anzahl der durchschnittlich aktiven Sitzungen AAS zu erhalten, ruft Performance Insights die Anzahl der Sitzungen ab, die gleichzeitig eine Abfrage ausführen. Die AAS ist die Gesamtzahl der Sitzungen geteilt durch die Gesamtzahl der Beispiele. Die folgende Tabelle zeigt fünf aufeinanderfolgende Beispiele einer laufenden Abfrage.
| Beispiel | Anzahl der Sitzungen, die eine Abfrage ausführen | AAS | Berechnung |
| --- | --- | --- | --- |
| 1 | 2 | 2 | 2 Sitzungen/1 Beispiel |
| 2 | 0 | 1 | 2 Sitzungen/2 Beispiele |
| 3 | 4 | 2 | 6 Sitzungen/3 Beispiele |
| 4 | 0 | 1.5 | 6 Sitzungen/4 Beispiele |
| 5 | 4 | 2 | 10 Sitzungen/5 Beispiele |
Im vorherigen Beispiel beträgt der DB-Load für das Zeitintervall von 1-5 2 AAS. Eine Erhöhung der DB-Last bedeutet, dass im Durchschnitt mehr Sitzungen für die Datenbank ausgeführt werden.
## Dimensionen
Die`DB Load` Metrik unterscheidet sich von den anderen Zeitreihenmetriken, da Sie sie in Unterkomponenten aufteilen können, die als Dimensionen bezeichnet werden. Sie können sich Dimensionen als Kategorien für die verschiedenen Merkmale der `DB Load`-Metrik vorstellen. Bei der Diagnose von Leistungsproblemen sind die Dimensionen **Wait States** und **Top Query** am nützlichsten.
**Wartezustände**
Ein *Wartestatus* bewirkt, dass eine Abfrageanweisung auf das Eintreten eines bestimmten Ereignisses wartet, bevor sie weiter ausgeführt werden kann. Beispielsweise kann eine Abfrageanweisung warten, bis eine gesperrte Ressource entsperrt ist. Durch die Kombination `DB Load` mit Wartezuständen können Sie sich ein vollständiges Bild vom Sitzungsstatus machen. Hier sind verschiedene Wartezustände von Amazon DocumentDB:
| Amazon DocumentDB DocumentDB-Wartestatus | Beschreibung des Wartestatus |
| --- | --- |
| Riegeln | Der Latch-Wartestatus tritt auf, wenn die Sitzung darauf wartet, den Pufferpool auszulagern. Häufiges Ein- und Auslagern in den Pufferpool kann häufiger vorkommen, wenn das System häufig umfangreiche Abfragen verarbeitet, Sammlungsscans durchführt oder wenn der Pufferpool zu klein ist, um den Arbeitssatz zu verarbeiten. |
| CPU | Der CPU-Wartestatus tritt auf, wenn die Sitzung auf die CPU wartet. |
| CollectionLock | Der CollectionLock Wartestatus tritt ein, wenn die Sitzung darauf wartet, eine Sperre für die Sammlung zu erlangen. Diese Ereignisse treten auf, wenn DDL-Operationen für die Sammlung ausgeführt werden. |
| DocumentLock | Der DocumentLock Wartestatus tritt ein, wenn die Sitzung darauf wartet, ein Dokument zu sperren. Eine hohe Anzahl gleichzeitiger Schreibvorgänge auf dasselbe Dokument führt zu mehr DocumentLock Wartezuständen in diesem Dokument. |
| SystemLock | Der SystemLock Wartestatus tritt auf, wenn die Sitzung auf dem System wartet. Dies kann der Fall sein, wenn häufig Abfragen mit langer Laufzeit, lang andauernde Transaktionen oder eine hohe Parallelität im System auftreten. |
| IO | Der IO-Wartestatus tritt auf, wenn die Sitzung auf den Abschluss der IO wartet. |
| BufferLock | Der BufferLock Wartestatus tritt ein, wenn die Sitzung darauf wartet, eine Sperre für eine gemeinsam genutzte Seite im Puffer zu erlangen. BufferLockWartezustände können verlängert werden, wenn andere Prozesse die Cursor auf den angeforderten Seiten offen halten. |
| LowMemThrottle | Der LowMemThrottle Wartestatus tritt auf, wenn die Sitzung aufgrund einer hohen Speicherauslastung auf der Amazon DocumentDB DocumentDB-Instance wartet. Wenn dieser Status für eine lange Zeit andauert, sollten Sie erwägen, die Instance zu skalieren, um zusätzlichen Speicher bereitzustellen. Weitere Informationen finden Sie unter [Resource Governor](https://docs.aws.amazon.com/documentdb/latest/developerguide/how-it-works.html). |
| BackgroundActivity | Der BackgroundActivity Wartestatus tritt auf, wenn die Sitzung auf interne Systemprozesse wartet. |
| Sonstige | Der Wartestatus Andere ist ein interner Wartestatus. Wenn dieser Status über einen längeren Zeitraum andauert, sollten Sie erwägen, diese Abfrage zu beenden. Weitere Informationen finden Sie unter [Wie finde und beende ich Abfragen mit langer Laufzeit oder blockierter Ausführung](https://docs.aws.amazon.com/documentdb/latest/developerguide/user_diagnostics.html#user_diagnostics-query_terminating.html)? |
**Die häufigsten Abfragen**
Während bei Wartezuständen Engpässe auftreten, zeigen Abfragen am häufigsten, welche Abfragen am meisten zur Datenbanklast beitragen. Beispielsweise könnten derzeit viele Abfragen gleichzeitig in der Datenbank ausgeführt werden, aber eine einzelne Abfrage könnte 99 % der DB-Last verbrauchen. In diesem Fall könnte die hohe Belastung auf ein Problem mit der Abfrage hinweisen.
## Maximale vCPU
Das Diagramm **Datenbanklast** im Dashboard dient zum Erfassen, Aggregieren und Anzeigen von Sitzungsinformationen. Um zu sehen, ob aktive Sitzungen die maximale CPU überschreiten, sehen Sie sich ihre Beziehung zur **Max vCPU**-Linie an. Der **Max vCPU-Wert** wird durch die Anzahl der vCPU-Kerne (virtuelle CPU) für Ihre Amazon DocumentDB DocumentDB-Instance bestimmt.
Wenn die DB-Last häufig über der **Max vCPU**-Linie liegt und der primäre Wartezustand „CPU“ lautet, ist die CPU überlastet. In diesem Fall möchten Sie möglicherweise die Verbindungen zur Instance drosseln, alle Abfragen mit hoher CPU-Last optimieren oder eine größere Instance-Klasse in Betracht ziehen. Hohe und konsistente Instances von Wartezuständen deuten darauf hin, dass es möglicherweise Engpässe oder Probleme mit Ressourcenkonflikten gibt, die behoben werden müssen. Dies kann auch dann zutreffen, wenn die DB-Last die mit **Max vCPU** definierte Linie nicht überschreitet.
# Aktivieren und Deaktivieren von Performance Insights
Um Performance Insights zu nutzen, aktivieren Sie es auf Ihrer DB-Instance. Sie können sie bei Bedarf später deaktivieren. Das Aktivieren und Deaktivieren von Performance Insights führt nicht zu Ausfallzeiten, einem Neustart oder einem Failover.
Der Performance-Insights-Agent verbraucht eine begrenzte Menge an CPU und Arbeitsspeicher auf dem DB-Host. Wenn die DB-Last hoch ist, begrenzt der Agent die Auswirkungen auf die Leistung, indem Daten seltener erfasst werden.
## Aktivieren von Performance Insights beim Erstellen eines Clusters
In der Konsole können Sie Performance Insights aktivieren oder deaktivieren, wenn Sie eine neue DB-Instance erstellen oder ändern.
### Mit dem AWS-Managementkonsole
In der Konsole können Sie Performance Insights aktivieren, wenn Sie einen Amazon DocumentDB-Cluster erstellen. Wenn Sie einen neuen Amazon DocumentDB-Cluster erstellen, aktivieren Sie Performance Insights, indem Sie im Abschnitt **Performance Insights die Option **Performance Insights** aktivieren** wählen.
**Anweisungen für die Konsole**
1. Um einen Cluster zu erstellen, folgen Sie den Anweisungen unter [Erstellen eines Amazon DocumentDB-Clusters](https://docs.aws.amazon.com/documentdb/latest/developerguide/db-cluster-create.html).
1. Wählen Sie im Abschnitt **Performance Insights die Option Performance Insights aktivieren** aus.
![\[Der Bereich Performance Insights mit der ausgewählten Option Performance Insights aktivieren.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/documentdb/latest/developerguide/images/performance-insights/select-performance-insights.png)
**Anmerkung**
Die Aufbewahrungsfrist für Performance Insights Insights-Daten beträgt sieben Tage.
** AWS KMS Schlüssel** — Geben Sie Ihren AWS KMS-Schlüssel an. Performance Insights verschlüsselt alle potenziell sensiblen Daten mit Ihrem AWS KMS Schlüssel. Die Daten werden während der Übertragung und im Ruhezustand verschlüsselt. Weitere Informationen finden Sie unter Konfiguration einer AWS AWS KMS Richtlinie für Performance Insights.
## Aktivierung und Deaktivierung beim Ändern einer Instanz
Sie können eine DB-Instance ändern, um Performance Insights mithilfe der Konsole oder zu aktivieren oder zu deaktivieren AWS CLI.
------
#### [ Using the AWS-Managementkonsole ]
**Anweisungen für die Konsole**
1. Melden Sie sich bei der AWS-Managementkonsole an und öffnen Sie die Amazon DocumentDB DocumentDB-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/docdb](https://console.aws.amazon.com/docdb).
1. Klicken Sie auf **Cluster**.
1. Wählen Sie eine DB-Instance aus und wählen Sie **Ändern**.
1. Wählen Sie im Abschnitt Performance Insights entweder **Performance Insights aktivieren oder Performance Insights** **deaktivieren** aus.
**Anmerkung**
Wenn Sie **Enable Performance Insights** wählen, können Sie Ihren AWS AWS KMS Schlüssel angeben. Performance Insights verschlüsselt alle potenziell sensiblen Daten mit Ihrem AWS KMS Schlüssel. Die Daten werden während der Übertragung und im Ruhezustand verschlüsselt. Weitere Informationen finden Sie unter [Amazon DocumentDB DocumentDB-Daten im Ruhezustand verschlüsseln](https://docs.aws.amazon.com/documentdb/latest/developerguide/encryption-at-rest.html).
1. Klicken Sie auf **Weiter**.
1. Wählen Sie für **Einplanung von Änderungen** die Option **Sofort anwenden** aus. Wenn Sie **während des nächsten geplanten Wartungsfensters Anwenden** wählen, ignoriert Ihre Instance diese Einstellung und aktiviert Performance Insights sofort.
1. Wählen Sie **Modify instance** (Instance ändern).
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#### [ Using the AWS CLI ]
Wenn Sie die `modify-db-instance` AWS AWS CLI Befehle `create-db-instance` oder verwenden, können Sie Performance Insights durch Angabe aktivieren oder deaktivieren`--enable-performance-insights`, indem Sie angeben`--no-enable-performance-insights`.
Im folgenden Verfahren wird beschrieben, wie Sie mit der AWS AWS CLI Performance-Insights für eine DB-Instance aktivieren oder deaktivieren.
**AWS AWS CLI Anweisungen**
Rufen Sie den `modify-db-instance` AWS AWS CLI Befehl auf und geben Sie die folgenden Werte an:
+ `--db-instance-identifer`— Der Name der DB-Instance
+ `--enable-performance-insights` zum Aktivieren oder `--no-enable-performance-insights` zum Deaktivieren
**Example**
Das folgende Beispiel aktiviert Performance Insights für`sample-db-instance`:
```
aws docdb modify-db-instance \
--db-instance-identifier sample-db-instance \
--enable-performance-insights
```
```
aws docdb modify-db-instance ^
--db-instance-identifier sample-db-instance ^
--enable-performance-insights
```
------
# Konfigurieren von Zugriffsrichtlinien für Performance Insights
Um auf Performance Insights zugreifen zu können, müssen Sie über die entsprechenden Berechtigungen von AWS Identity and Access Management (IAM) verfügen. Sie haben folgende Möglichkeiten, Zugriff zu gewähren:
+ Fügen Sie die verwaltete Richtlinie `AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly` an einen Berechtigungssatz oder eine Rolle an.
+ Erstellen Sie eine benutzerdefinierte IAM-Richtlinie und fügen Sie diese an einen Berechtigungssatz oder eine Rolle an.
Wenn Sie bei der Aktivierung von Performance Insights einen vom Kunden verwalteten Schlüssel angegeben haben, stellen Sie außerdem sicher, dass die Benutzer in Ihrem Konto über die Berechtigungen `kms:Decrypt` und `kms:GenerateDataKey` für den KMS-Schlüssel verfügen.
**Anmerkung**
Für die encryption-at-rest Verwaltung von AWS KMS Schlüsseln und Sicherheitsgruppen nutzt Amazon DocumentDB Betriebstechnologie, die mit [Amazon](https://aws.amazon.com/rds) RDS gemeinsam genutzt wird.
## Anhängen der RDSPerformance InsightsReadOnly Amazon-Richtlinie an einen IAM-Principal
`AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly`ist eine AWS verwaltete Richtlinie, die Zugriff auf alle schreibgeschützten Operationen der Amazon DocumentDB Performance Insights-API gewährt. Derzeit sind alle Operationen in dieser API schreibgeschützt. Wenn Sie `AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly` an einen Berechtigungssatz oder eine Rolle anfügen, kann der Empfänger Performance Insights mit anderen Konsolenfunktionen verwenden.
## Erstellen einer benutzerdefinierten IAM-Richtlinie für Performance Insights
Für Benutzer, die nicht über die `AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly`-Richtlinien verfügen, können Sie den Zugriff auf Performance Insights gewähren, indem Sie eine benutzerverwaltete IAM-Richtlinie erstellen oder ändern. Wenn Sie die Richtlinie an einen Berechtigungssatz oder eine Rolle anhängen, kann der Empfänger Performance Insights verwenden.
**Erstellen eine benutzerdefinierten Richtlinie**
1. Öffnen Sie unter [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/) die IAM-Konsole.
1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Richtlinien**.
1. Wählen Sie **Richtlinie erstellen** aus.
1. Wählen Sie auf der Seite **Create Policy** (Richtlinie erstellen) die Registerkarte „JSON“ aus.
1. Kopieren Sie den folgenden Text und fügen Sie ihn ein. *us-east-1* Ersetzen Sie ihn durch den Namen Ihrer AWS Region und *111122223333* durch Ihre Kundenkontonummer.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": "rds:DescribeDBInstances",
"Resource": "*"
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": "rds:DescribeDBClusters",
"Resource": "*"
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": "pi:DescribeDimensionKeys",
"Resource": "arn:aws:pi:us-east-1:111122223333:metrics/rds/*"
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": "pi:GetDimensionKeyDetails",
"Resource": "arn:aws:pi:us-east-1:111122223333:metrics/rds/*"
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": "pi:GetResourceMetadata",
"Resource": "arn:aws:pi:us-east-1:111122223333:metrics/rds/*"
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": "pi:GetResourceMetrics",
"Resource": "arn:aws:pi:us-east-1:111122223333:metrics/rds/*"
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": "pi:ListAvailableResourceDimensions",
"Resource": "arn:aws:pi:us-east-1:111122223333:metrics/rds/*"
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": "pi:ListAvailableResourceMetrics",
"Resource": "arn:aws:pi:us-east-1:111122223333:metrics/rds/*"
}
]
}
```
------
1. Wählen Sie **Richtlinie prüfen**.
1. Geben Sie einen Namen und optional eine Beschreibung für die Richtlinie an und wählen Sie dann **Create policy** (Richtlinie erstellen) aus.
Sie können die Richtlinie nun an einen Berechtigungssatz oder eine Rolle anfügen. Das folgende Verfahren setzt voraus, dass Sie für diesen Zweck bereits einen Benutzer zur Verfügung haben.
**So fügen Sie die Richtlinie an einen Benutzer an**
1. Öffnen Sie unter [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/) die IAM-Konsole.
1. Klicken Sie im Navigationsbereich auf **Users (Benutzer)**.
1. Wählen Sie einen vorhandenen Benutzer aus der Liste aus.
**Wichtig**
Um Performance Insights verwenden zu können, stellen Sie sicher, dass Sie zusätzlich zur benutzerdefinierten Richtlinie Zugriff auf Amazon DocumentDB haben. [Die **AmazonDocDBReadOnlyAccess**vordefinierte Richtlinie bietet beispielsweise schreibgeschützten Zugriff auf Amazon DoCDB. Weitere Informationen finden Sie unter Zugriff mithilfe von Richtlinien verwalten.](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/UsingWithRDS.IAM.html#security_iam_access-manage)
1. Wählen Sie auf der Seite **Summary** (Übersicht) die Option **Add permissions** (Berechtigungen hinzufügen) aus.
1. Wählen Sie **Attach existing policies directly** (Vorhandene Richtlinien direkt zuordnen). Geben Sie in **Suche** die ersten Zeichen Ihres Richtliniennamens ein, wie nachfolgend gezeigt.
![\[Auswählen einer Richtlinie\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/documentdb/latest/developerguide/images/performance-insights/pi-add-permissions.png)
1. Wählen Sie Ihre Richtlinie und wählen Sie anschließend **Nächster Schritt: Prüfen**.
1. Wählen Sie **Add permissions** (Berechtigungen hinzufügen) aus.
## Konfiguration einer AWS KMS Richtlinie für Performance Insights
Performance Insights verwendet an AWS KMS key , um sensible Daten zu verschlüsseln. Wenn Sie Performance Insights über die API oder die Konsole aktivieren, haben Sie folgende Möglichkeiten:
+ Wählen Sie die Standardeinstellung Von AWS verwalteter Schlüssel.
Amazon DocumentDB verwendet die Von AWS verwalteter Schlüssel für Ihre neue DB-Instance. Amazon DocumentDB erstellt eine Von AWS verwalteter Schlüssel für Ihr AWS Konto. Ihr AWS Konto hat Von AWS verwalteter Schlüssel für Amazon DocumentDB für jede AWS Region ein anderes.
+ Wählen Sie einen kundenverwalteten Schlüssel.
Wenn Sie einen vom Kunden verwalteten Schlüssel angeben, benötigen Benutzer in Ihrem Konto, die die Performance Insights API aufrufen, die Berechtigungen `kms:Decrypt` und `kms:GenerateDataKey` für den KMS-Schlüssel. Sie können diese Berechtigungen über IAM-Richtlinien konfigurieren. Wir empfehlen jedoch, dass Sie diese Berechtigungen über Ihre KMS-Schlüsselrichtlinie verwalten. Weitere Informationen finden Sie unter [Verwenden von Schlüsselrichtlinien in AWS -KMS](https://docs.aws.amazon.com/kms/latest/developerguide/key-policies.html).
**Example**
Das folgende Beispiel für eine Schlüsselrichtlinie zeigt, wie Sie Ihrer KMS-Schlüsselrichtlinie Anweisungen hinzufügen können. Diese Anweisungen erlaubt den Zugriff auf Performance Insights. Je nachdem, wie Sie das verwenden AWS KMS, möchten Sie möglicherweise einige Einschränkungen ändern. Bevor Sie Ihrer Richtlinie Anweisungen hinzufügen, entfernen Sie alle Kommentare.
# Analyse der Metriken mit dem Performance Insights-Dashboard
Das Dashboard von Performance Insights enthält Informationen zur Datenbank-Performance, die Sie bei der Analyse und Behebung von Performance-Problemen unterstützen. Auf der Hauptseite des Dashboards können Sie Informationen zur Datenbanklast (DB-Load) einsehen. Sie können die Datenbanklast nach Dimensionen wie Wartestatus oder Abfrage „aufteilen“.
**Topics**
+ [Überblick über Performance Insights](performance-insights-dashboard-overview.md)
+ [Öffnen des Performance Insights-Dashboards](performance-insights-dashboard-opening.md)
+ [Analysieren der Datenbanklast nach Wartezuständen](performance-insights-analyzing-db-load.md)
+ [Überblick über den Tab „Häufigste Suchanfragen“](performance-insights-top-queries.md)
+ [Das Datenbank-Ladediagramm vergrößern](performance-insights-zoom-db-load.md)
# Überblick über Performance Insights
Das Dashboard ist die einfachste Möglichkeit, mit Performance Insights zu interagieren. Das folgende Beispiel zeigt das Dashboard für eine Amazon DocumentDB DocumentDB-Instance. Standardmäßig zeigt das Dashboard von Performance Insights die Daten der letzten Stunde an.
![\[Das Performance Insights Insights-Dashboard zeigt die CPU-Auslastung und die Datenbanklast im Laufe der Zeit für eine Amazon DocumentDB DocumentDB-Instance.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/documentdb/latest/developerguide/images/performance-insights/overview-dashboard.png)
Das Dashboard ist in folgende Teile gegliedert:
1. **Zählermetriken** — Zeigt Daten für bestimmte Leistungsindikatormetriken an.
1. **Datenbanklast** — Zeigt, wie die DB-Last im Vergleich zur DB-Instance-Kapazität abschneidet, wie sie in der Zeile **Max vCPU** dargestellt wird.
1. **Top-Dimensionen** — Zeigt die wichtigsten Dimensionen an, die zur DB-Auslastung beitragen. Zu diesen Dimensionen gehören `waits``queries`,`hosts`,`databases`, und`applications`.
**Topics**
+ [Zählermetriken-Diagramm](#performance-insights-overview-metrics)
+ [Datenbank-Ladediagramm](#performance-insights-overview-db-load-chart)
+ [Dimensionen pro Tabelle](#performance-insights-overview-top-dimensions)
## Zählermetriken-Diagramm
Mithilfe von Zählermetriken können Sie das Performance-Insights-Dashboard anpassen und bis zu 10 weitere Diagramme aufnehmen. Diese Grafiken zeigen eine Auswahl von Dutzenden von Betriebssystemmetriken. Diese Informationen können mit der Datenbanklast korreliert werden, um Performance-Probleme zu identifizieren und zu analysieren.
Das **Counter Metrics (Zählermetriken)**-Diagramm enthält Daten zu Leistungsindikatoren.
![\[Diagramm mit Zählermetriken, das die CPU-Auslastung im Zeitverlauf zeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/documentdb/latest/developerguide/images/performance-insights/counter-metrics.png)
Um die Leistungsindikatoren zu ändern, wählen Sie **Metriken verwalten** aus. Sie können mehrere **Betriebssystemmetriken** auswählen, wie im folgenden Screenshot gezeigt. Um Details für jede Metrik anzuzeigen, bewegen Sie den Mauszeiger über den Metriknamen.
![\[Oberfläche zur Metrikauswahl im Performance Insights Insights-Dashboard mit Optionen für Betriebssystemmetriken.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/documentdb/latest/developerguide/images/performance-insights/overview-os-metrics.png)
## Datenbank-Ladediagramm
Das Diagramm zum **Laden der Datenbank** zeigt, wie die Datenbankaktivität im Vergleich zur Instanzkapazität abschneidet, wie sie in der Zeile **Max. vCPU** dargestellt wird. Standardmäßig stellt das gestapelte Liniendiagramm die DB-Last als durchschnittliche aktive Sitzungen pro Zeiteinheit dar. Die DB-Last wird nach Wartestatus aufgeteilt (gruppiert).
![\[Das Diagramm zur Datenbankauslastung zeigt die durchschnittlichen aktiven Sitzungen im Laufe der Zeit, wobei die CPU-Auslastung gegen Ende stark ansteigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/documentdb/latest/developerguide/images/performance-insights/database-load.png)
**DB-Last aufgeteilt nach Dimensionen**
Sie können die Last als aktive Sitzungen anzeigen, die nach unterstützten Dimensionen gruppiert sind. Die folgende Abbildung zeigt die Abmessungen für die Amazon DocumentDB DocumentDB-Instance.
![\[Diagramm, das das Laden der Datenbank mit verschiedenen „Slice by“ -Optionen in einer Dropdownliste zeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/documentdb/latest/developerguide/images/performance-insights/database-load-sliced.png)
**DB-Ladedetails für ein Dimensionselement**
Um Details zu einem DB-Lastelement innerhalb einer Dimension anzuzeigen, bewegen Sie den Mauszeiger über den Elementnamen. Die folgende Abbildung zeigt Details für eine Abfrageanweisung.
![\[Balkendiagramm, das das Laden der Datenbank mit zusätzlichen Details zeigt, wenn Sie den Mauszeiger über einen Elementnamen bewegen.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/documentdb/latest/developerguide/images/performance-insights/database-load-details.png)
Um Details zu einem Element für den ausgewählten Zeitraum in der Legende anzuzeigen, bewegen Sie den Mauszeiger über dieses Element.
![\[Balkendiagramm, das die Datenbanklast mit zusätzlichen Details zeigt, wenn Sie den Mauszeiger über einen Balken bewegen.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/documentdb/latest/developerguide/images/performance-insights/database-load-hover.png)
## Dimensionen pro Tabelle
In der **Tabelle mit den obersten Abmessungen** wird die Datenbanklast nach verschiedenen Dimensionen aufgeteilt. Eine Dimension ist eine Kategorie oder „Aufteilung“ für verschiedene Merkmale der DB-Last. Wenn es sich bei der Dimension um eine Abfrage handelt**, werden in den häufigsten Abfragen** die Abfrageanweisungen angezeigt, die am meisten zur DB-Auslastung beitragen.
Wählen Sie eine der folgenden Dimensionsregisterkarten.
![\[Auf der Registerkarte „Dimensionen der häufigsten Abfragen“ werden die beiden wichtigsten Abfragen angezeigt.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/documentdb/latest/developerguide/images/performance-insights/top-dimensions.png)
Die folgende Tabelle enthält eine kurze Beschreibung der einzelnen Registerkarten.
| Tab | Description |
| --- | --- |
| Top waits (Top-Warteereignis) | Das Ereignis, auf das das Datenbank-Backend wartet |
| Die häufigsten Abfragen | Die Abfrageanweisungen, die derzeit ausgeführt werden |
| Top hosts (Top-Hosts) | Die Host-IP und der Port des verbundenen Clients |
| Top databases (Top-Datenbanken) | Der Name der Datenbank, mit der der Client verbunden ist |
| Top applications (Top-Anwendungen) | Der Name der Anwendung, die mit der Datenbank verbunden ist |
Informationen zum Analysieren von Abfragen mithilfe der Registerkarte „Häufig **gestellte Abfragen**“ finden Sie unter[Überblick über die Registerkarte „Häufigste Abfragen“](performance-insights-top-queries.md).
# Öffnen des Performance Insights-Dashboards
**Gehen Sie wie folgt vor, um das Performance Insights Insights-Dashboard in der AWS Management Console anzuzeigen:**
1. Öffnen Sie die Performance Insights Insights-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/docdb/](https://console.aws.amazon.com/docdb/home#performance-insights).
1. Wählen Sie eine DB-Instance aus. Das Performance Insights Insights-Dashboard wird für diese Amazon DocumentDB DocumentDB-Instance angezeigt.
Für Amazon DocumentDB DocumentDB-Instances mit aktiviertem Performance Insights können Sie das Dashboard auch aufrufen, indem Sie in der Liste der Instances den Eintrag **Sessions** auswählen. Unter **Aktuelle Aktivität** zeigt das Element **Sitzungen** die Datenbanklast von durchschnittlichen, aktiven Sitzungen der letzten fünf Minuten an. Der Balken zeigt die Last grafisch an. Wenn die Leiste leer ist, befindet sich die Instance im Leerlauf. Wenn die Last ansteigt, wird der Balken blau ausgefüllt. Wenn die Last die Anzahl virtueller CPUs (vCPUs) in der Instanzklasse überschreitet, färbt sich der Balken rot, was auf einen potenziellen Engpass hinweist.
![\[Die Cluster-Seite zeigt einen regionalen Amazon DocumentDB-Cluster sowie die CPU und die aktuelle Aktivität jeder Cluster-Instance.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/documentdb/latest/developerguide/images/performance-insights/opening-clusters.png)
1. (Optional) Wählen Sie über eine der Schaltflächen rechts oben ein anderes Zeitintervall aus. Um das Intervall beispielsweise auf 1 Stunde zu ändern, wählen Sie **1h** aus.
![\[Schaltflächen für Zeitintervalle zwischen fünf Minuten und einer Woche.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/documentdb/latest/developerguide/images/performance-insights/opening-time.png)
Im folgenden Screenshot beträgt das DB-Ladeintervall 1 Stunde.
![\[Balkendiagramm, das die Datenbanklast zeigt, gemessen in durchschnittlichen aktiven Sitzungen.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/documentdb/latest/developerguide/images/performance-insights/opening-db-load.png)
1. Um Ihre Daten automatisch zu aktualisieren, aktivieren **Sie Automatische Aktualisierung**.
![\[Die Schaltfläche für die auto Aktualisierung ist aktiviert und erscheint neben den Zeitintervallschaltflächen.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/documentdb/latest/developerguide/images/performance-insights/opening-auto-refresh.png)
Das Performance Insights-Dashboard wird automatisch mit neuen Daten aktualisiert. Die Aktualisierungsrate hängt von der Menge der angezeigten Daten ab:
+ „5 Minuten“ wird alle 5 Sekunden aktualisiert.
+ 1 Stunde, wird jede Minute aktualisiert.
+ 5 Stunden, wird jede Minute aktualisiert.
+ „24 Stunden“ wird alle 5 Minuten aktualisiert.
+ „1 Woche“ wird jede Stunden aktualisiert.
# Analysieren der Datenbanklast nach Wartezuständen
Wenn das Diagramm zur **Datenbankauslastung (DB-Last)** einen Engpass anzeigt, können Sie herausfinden, woher die Last kommt. Betrachten Sie dazu die Tabelle mit den Hauptlastelementen unterhalb des **Datenbanklast**-Diagramms Wählen Sie ein bestimmtes Element aus, z. B. eine Abfrage oder eine Anwendung, um dieses Element genauer zu untersuchen und Details zu diesem Element anzuzeigen.
Die Datenbanklast, gruppiert nach Waits und Top-Abfragen, bietet in der Regel den besten Einblick in Leistungsprobleme. DB-Last gruppiert nach Wartezeiten zeigt an, ob Ressourcen- oder Parallelitätsengpässe in der Datenbank vorhanden sind. In diesem Fall wird auf der Registerkarte „**Häufigste Abfragen**“ der Tabelle mit den am häufigsten ausgelasteten Elementen angezeigt, welche Abfragen für diese Auslastung verantwortlich sind.
Ihr typischer Workflow für die Diagnose von Performance-Problemen ist folgendermaßen:
1. Überprüfen Sie das Diagramm der **durchschnittlich aktiven Sitzungen** auf irgendwelche Ereignisse, in denen die Datenbanklast die **Max CPU**-Linie übersteigt.
1. Wenn ja, schauen Sie sich das Diagramm der **durchschnittlich aktiven Sitzungen** an und identifizieren Sie, welcher Wartezustand oder welche Zustände primär dafür verantwortlich sind.
1. Identifizieren Sie die Digest-Abfragen, die die Last verursacht haben, indem Sie sehen, welche der Abfragen auf der Registerkarte „**Häufigste Abfragen**“ in der Tabelle mit den am häufigsten geladenen Elementen am meisten zu diesen Wartezuständen beitragen. Sie können diese anhand der Spalte **Load by Wait (AAS)** identifizieren.
1. Wählen Sie auf der Registerkarte „Häufig gestellte Abfragen“ eine dieser **Digest-Abfragen** aus, um sie zu erweitern und die untergeordneten Abfragen zu sehen, aus denen sie besteht.
Sie können auch sehen, welche Hosts oder Anwendungen die meiste Last verursachen, indem Sie jeweils **Top-Hosts** oder **Top-Anwendungen** auswählen. Anwendungsnamen werden in der Verbindungszeichenfolge zur Amazon DocumentDB DocumentDB-Instance angegeben. `Unknown`gibt an, dass das Anwendungsfeld nicht angegeben wurde.
Im folgenden Dashboard machen beispielsweise **CPU-Wartezeiten** den größten Teil der DB-Last aus. Wenn Sie unter Häufigste **Abfragen die oberste** Abfrage auswählen, wird das Diagramm zur Datenbankauslastung so ausgerichtet, dass der Schwerpunkt auf der höchsten Last liegt, die durch die ausgewählte Abfrage verursacht wird.
![\[Diagramm zur Datenbankauslastung, das den Anstieg der CPU-Auslastung zeigt. Eine entsprechende Registerkarte mit den häufigsten Abfragen zeigt die Abfragen, die am meisten zu Wartezuständen beitragen.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/documentdb/latest/developerguide/images/performance-insights/db-load-1.png)
![\[Das Diagramm zur Datenbankauslastung zeigt den Anstieg der CPU-Auslastung für die Abfrage, die am meisten zu Wartezuständen beigetragen hat. Eine entsprechende Registerkarte mit den häufigsten Abfragen zeigt die untergeordneten Abfragen dieser Abfrage.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/documentdb/latest/developerguide/images/performance-insights/db-load-2.png)
# Überblick über die Registerkarte „Häufigste Abfragen“
Standardmäßig werden auf der Registerkarte „**Häufigste** Abfragen“ die Abfragen angezeigt, die am meisten zur DB-Auslastung beitragen. Sie können den Abfragetext analysieren, um Ihre Abfragen zu optimieren.
**Topics**
+ [Digests abfragen](#performance-insights-top-queries-digests)
+ [Nach Waits laden (AAS)](#performance-insights-top-queries-aas)
+ [Detaillierte Abfrageinformationen anzeigen](#performance-insights-top-queries-query-info)
+ [Zugreifen auf Abfragetext für Anweisungen](#performance-insights-top-queries-accessing-text)
+ [Abfragetext für Kontoauszüge anzeigen und herunterladen](#performance-insights-top-queries-viewing-downloading)
## Zusammenfassungen von Abfragen
Ein *Abfrage-Digest* besteht aus mehreren tatsächlichen Abfragen, die sich strukturell ähneln, aber unterschiedliche Literalwerte haben können. Der Digest ersetzt fest codierte Werte durch ein Fragezeichen. Ein Abfrage-Digest könnte beispielsweise so aussehen:
```
{"find":"customerscollection","filter":{"FirstName":"?"},"sort":{"key":{"$numberInt":"?"}},"limit":{"$numberInt":"?"}}
```
Dieser Digest kann die folgenden untergeordneten Abfragen enthalten:
```
{"find":"customerscollection","filter":{"FirstName":"Karrie"},"sort":{"key":{"$numberInt":"1"}},"limit":{"$numberInt":"3"}}
{"find":"customerscollection","filter":{"FirstName":"Met"},"sort":{"key":{"$numberInt":"1"}},"limit":{"$numberInt":"3"}}
{"find":"customerscollection","filter":{"FirstName":"Rashin"},"sort":{"key":{"$numberInt":"1"}},"limit":{"$numberInt":"3"}}
```
Um die wörtlichen Abfrageanweisungen in einem Digest zu sehen, wählen Sie die Abfrage und dann das Pluszeichen () aus. `+` Im folgenden Screenshot ist die ausgewählte Abfrage ein Digest.
![\[Die Tabelle mit den häufigsten Abfragen zeigt einen erweiterten Abfrage-Digest, bei dem eine untergeordnete Abfrage ausgewählt ist.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/documentdb/latest/developerguide/images/performance-insights/top-queries-literal.png)
**Anmerkung**
In einem Abfrage-Digest werden ähnliche Abfrageanweisungen gruppiert, sensible Informationen werden jedoch nicht geschwärzt.
## Nach Waits laden (AAS)
In **Top-Abfragen** zeigt die Spalte **Load by Waits (AAS)** den Prozentsatz der Datenbanklast, der jedem Top-Load-Element zugeordnet ist. Diese Spalte gibt die Last für dieses Element nach der Gruppierung wieder, die derzeit im **DB-Lastdiagramm** ausgewählt ist. Beispielsweise können Sie das **DB-Last-Diagramm** nach Wartezuständen gruppieren. In diesem Fall ist der Balken **DB Load by Waits (DB-Last nach Wartezuständen)** so groß, segmentiert und farbcodiert, dass angezeigt wird, zu wieviel Prozent diese Abfrage zum betreffenden Wartezustand beiträgt. Es zeigt zudem auf, welche Wartezustände sich auf die ausgewählte Abfrage auswirken.
![\[Balkendiagramm, das die Datenbanklast gruppiert nach CPU-, IO- und Latch-Wartestatus zeigt. Die entsprechende Tabelle zeigt die häufigsten Abfragen, basierend auf dem Ladevorgang pro Wartezeit.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/documentdb/latest/developerguide/images/performance-insights/top-queries-aas.png)
## Detaillierte Abfrageinformationen anzeigen
In der **Abfragetabelle „Top**“ können Sie eine *Digest-Anweisung* öffnen, um die zugehörigen Informationen anzuzeigen. Die Informationen werden im unteren Bereich angezeigt.
![\[Die Tabelle mit den häufigsten Abfragen zeigt unten eine ausgewählte Abfrageanweisung und die zugehörigen Abfrageinformationen.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/documentdb/latest/developerguide/images/performance-insights/top-queries-detailed.png)
Die folgenden Typen von Bezeichnern (IDs) sind mit Abfrageanweisungen verknüpft:
1. **Support-Abfrage-ID** — Ein Hashwert der Abfrage-ID. Dieser Wert dient nur zum Verweisen auf eine Abfrage-ID, wenn Sie mit AWS Support arbeiten. AWS Der Support hat keinen Zugriff auf Ihre tatsächliche Anfrage IDs und Ihren Abfragetext.
1. **Support-Digest-ID** — Ein Hashwert der Digest-ID. Dieser Wert dient nur zum Verweisen auf eine Digest-ID, wenn Sie mit AWS Support zusammenarbeiten. AWS Der Support hat keinen Zugriff auf Ihre tatsächliche Zusammenfassung IDs und Ihren Abfragetext.
## Zugriff auf den Abfragetext der Anweisung
Standardmäßig enthält jede Zeile in der Tabelle mit **den häufigsten Abfragen** 500 Byte Abfragetext für jede Abfrageanweisung. Wenn eine Digest-Anweisung 500 Byte überschreitet, können Sie mehr Text anzeigen, indem Sie die Anweisung im Performance Insights Insights-Dashboard öffnen. In diesem Fall beträgt die maximale Länge der angezeigten Abfrage 1 KB. Wenn Sie eine vollständige Abfrageanweisung anzeigen, können Sie auch **Herunterladen** wählen.
## Abfragetext für Kontoauszüge anzeigen und herunterladen
Im Performance Insights Insights-Dashboard können Sie Abfragetext anzeigen oder herunterladen.
**Um mehr Abfragetext im Performance Insights Insights-Dashboard anzuzeigen**
1. Öffnen Sie die Amazon DocumentDB DocumentDB-Konsole unter: [https://console.aws.amazon.com/docdb/](https://console.aws.amazon.com/docdb/)
1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Performance-Insights** aus.
1. Wählen Sie eine DB-Instance aus. Das Performance Insights-Dashboard wird für diese DB-Instance angezeigt.
Abfrageanweisungen mit Text, der größer als 500 Byte ist, sehen wie in der folgenden Abbildung aus:
![\[Die Tabelle mit den häufigsten Abfragen, in der eine untergeordnete Abfrage ausgewählt ist.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/documentdb/latest/developerguide/images/performance-insights/top-queries-statement.png)
1. Sehen Sie sich den Abschnitt mit den Abfrageinformationen an, um mehr vom Abfragetext zu sehen.
![\[Der Abschnitt mit den Abfrageinformationen zeigt den vollständigen Text der ausgewählten Abfrage.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/documentdb/latest/developerguide/images/performance-insights/top-queries-query-text.png)
Das Performance Insights Insights-Dashboard kann bis zu 1 KB für jede vollständige Abfrageanweisung anzeigen.
**Anmerkung**
Um die Abfrageanweisung zu kopieren oder herunterzuladen, deaktivieren Sie alle Popup-Blocker.
# Das Diagramm zum Laden der Datenbank vergrößern
Sie können weitere Funktionen der Benutzeroberfläche von Performance Insights verwenden, um die Performance-Daten zu analysieren.
**Click-and-Drag Hineinzoomen**
In der Benutzeroberfläche von Performance Insights können Sie einen kleinen Teil des Lastdiagramms auswählen und die Details vergrößern.
![\[Balkendiagramm, das die Auslastung der Datenbank zeigt, wobei ein Teil davon zum Vergrößern hervorgehoben ist.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/documentdb/latest/developerguide/images/performance-insights/pi-zoom-1.png)
Um einen Teil des Lastdiagramms zu vergrößern, wählen Sie die Startzeit und ziehen Sie mit der Maus an das Ende des gewünschten Zeitraums. Dabei wird der markierte Bereich farblich hervorgehoben. Wenn Sie die Maustaste loslassen, vergrößert das Lastdiagramm den ausgewählten Bereich, und die Tabelle mit den **wichtigsten *Elementen*** wird neu berechnet.
![\[Das Balkendiagramm zum Laden der Datenbank zeigt den vergrößerten Teil und die entsprechende Tabelle mit den oberen Wartezeiten unten.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/documentdb/latest/developerguide/images/performance-insights/pi-zoom-2.png)
# Abrufen von Metriken mit der Performance-Insights-API
Wenn Performance Insights aktiviert ist, bietet die API Einblicke in die Instance-Leistung Amazon CloudWatch Logs ist die maßgebliche Quelle für angebotene Monitoring-Metriken für AWS Services.
Performance Insights bietet eine domänenspezifische Ansicht der Datenbanklast, gemessen als durchschnittliche aktive Sitzungen (AAS). Diese Metrik erscheint API-Verbrauchern als zweidimensionaler Zeitreihendatensatz. Die Zeitdimension der Daten stellt die Datenbanklastdaten für jeden Zeitpunkt im abgefragten Zeitraum bereit. Für jeden Zeitpunkt wird die Gesamtlast bezogen auf die angeforderten Dimensionen zerlegt, z. B. `Query`, `Wait-state`, `Application` oder `Host`, gemessen zum betreffenden Zeitpunkt.
Amazon DocumentDB Performance Insights überwacht Ihre Amazon DocumentDB-DB-Instance, sodass Sie die Datenbankleistung analysieren und Fehler beheben können. Eine Möglichkeit zum Anzeigen von Performance-Insights-Daten bietet die AWS-Managementkonsole. Performance Insights stellt außerdem eine öffentliche API bereit, sodass Sie Ihre eigenen Daten abfragen können. Sie können die API für Folgendes verwenden:
+ Auslagern von Daten in eine Datenbank
+ Hinzufügen von Performance-Insights-Daten zu bestehenden Überwachungs-Dashboards
+ Entwickeln von Überwachungstools
Um die Performance Insights-API zu verwenden, aktivieren Sie Performance Insights auf einer Ihrer Amazon DocumentDB DocumentDB-Instances. Weitere Informationen zum Aktivieren von Performance Insights finden Sie unter [Aktivieren und Deaktivieren von Performance Insights](performance-insights-enabling.md). Weitere Informationen zur Performance Insights-API finden Sie in der [Referenz zur Performance Insights-API](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/Welcome.html).
Die Performance-Insights-API bietet die folgenden Operationen.
****
| Performance-Insights-Aktion | AWS CLI Befehl | Description |
| --- | --- | --- |
| [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DescribeDimensionKeys.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DescribeDimensionKeys.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/describe-dimension-keys.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/describe-dimension-keys.html) | Ruft die Schlüssel der Top N-Dimension für eine Metrik für einen bestimmten Zeitraum ab. |
| [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetDimensionKeyDetails.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetDimensionKeyDetails.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-dimension-key-details.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-dimension-key-details.html) | Ruft die Attribute der angegebenen Dimensionsgruppe für eine DB-Instance oder Datenquelle ab. Wenn Sie beispielsweise eine Abfrage-ID angeben und die Dimensionsdetails verfügbar sind, wird der vollständige Text der Dimension `GetDimensionKeyDetails` abgerufen, die dieser ID `db.query.statement` zugeordnet ist. Dieser Vorgang ist nützlich, weil er `GetResourceMetrics` das Abrufen von umfangreichem Text in Abfrageanweisungen `DescribeDimensionKeys` nicht unterstützt. |
| [GetResourceMetadata](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetResourceMetadata.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-resource-metadata.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-resource-metadata.html) | Rufen Sie die Metadaten für verschiedene Funktionen ab. Die Metadaten könnten beispielsweise darauf hindeuten, dass eine Funktion für eine bestimmte DB-Instance ein- oder ausgeschaltet ist. |
| [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetResourceMetrics.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetResourceMetrics.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-resource-metrics.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-resource-metrics.html) | Ruft Performance-Insights-Metriken für eine Reihe von Datenquellen über einen Zeitraum ab. Sie können spezifische Dimensionsgruppen und Dimensionen bereitstellen und Aggregation und Filterkriterien für jede Gruppe bereitstellen. |
| [ListAvailableResourceDimensions](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_ListAvailableResourceDimensions.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-available-resource-dimensions.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-available-resource-dimensions.html) | Rufen Sie die Dimensionen ab, die für jeden angegebenen Metriktyp für eine bestimmte Instance abgefragt werden können. |
| [ListAvailableResourceMetrics](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_ListAvailableResourceMetrics.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-available-resource-metrics.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-available-resource-metrics.html) | Rufen Sie alle verfügbaren Metriken der angegebenen Metriktypen ab, die für eine bestimmte DB-Instance abgefragt werden können. |
**Topics**
+ [AWS CLI für Performance Insights](#performance-insights-metrics-CLI)
+ [Abrufen von Zeitreihenmetriken](#performance-insights-metrics-time-series)
+ [AWS CLI Beispiele für Performance Insights](#performance-insights-metrics-api-examples)
## AWS CLI für Performance Insights
Sie können Performance-Insights-Daten über die anzeige AWS CLI. Hilfe zu den AWS CLI -Befehlen für Performance Insights erhalten Sie durch Eingabe der folgenden Befehle an der Befehlszeile.
```
aws pi help
```
Falls Sie das nicht AWS CLI installiert haben, finden Sie unter [Installation der AWS Befehlszeilenschnittstelle](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/installing.html) im *AWS CLI Benutzerhandbuch* weitere Informationen zur Installation.
## Abrufen von Zeitreihenmetriken
Mit der `GetResourceMetrics`-Operation werden ein oder mehrere Zeitreihenmetriken aus den Performance Insights-Daten abgerufen. Für `GetResourceMetrics` ist eine Metrik und ein Zeitraum erforderlich, damit eine Antwort mit einer Liste von Datenpunkten zurückgegeben wird.
Zum Beispiel die AWS-Managementkonsole Verwendung, `GetResourceMetrics` um die Diagramme „**Counter Metrics**“ und „**Database Load**“ auszufüllen, wie in der folgenden Abbildung dargestellt.
![\[Zählermetriken- und Datenbanklastdiagramme\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/documentdb/latest/developerguide/images/performance-insights/perf-insights-api-charts.png)
Alle von zurückgegebenen Metriken`GetResourceMetrics` sind Standard-Zeitreihenmetriken, mit Ausnahme von`db.load`. Diese Metrik wird im Diagramm **Database Load (Datenbanklast)** angezeigt. Die`db.load` Metrik unterscheidet sich von den anderen Zeitreihenmetriken, da Sie sie in Unterkomponenten aufteilen können, die als* Dimensionen* bezeichnet werden. In der vorherigen Abbildung wird `db.load` unterteilt und nach Wartezuständen gruppiert, aus denen `db.load` besteht.
**Anmerkung**
`GetResourceMetrics` kann auch die `db.sampleload`-Metrik zurückgeben, aber die `db.load`-Metrik ist in den meisten Fällen angemessen.
Informationen zu den Zählermetriken, die von `GetResourceMetrics` zurückgegeben werden, finden Sie unter [Performance Insights für Zählermetriken](performance-insights-counter-metrics.md).
Die folgenden Berechnungen werden für die Metriken unterstützt:
+ Durchschnitt – Der durchschnittliche Wert für die Metrik über einen bestimmten Zeitraum. Fügen Sie dem Metriknamen `.avg` an.
+ Minimum – Der minimale Wert für die Metrik über einen bestimmten Zeitraum. Fügen Sie dem Metriknamen `.min` an.
+ Maximum – Der maximale Wert für die Metrik über einen bestimmten Zeitraum. Fügen Sie dem Metriknamen `.max` an.
+ Summe – Die Summe der Metrikwerte über einen bestimmten Zeitraum. Fügen Sie dem Metriknamen `.sum` an.
+ Beispielanzahl – Die Anzahl, wie oft die Metrik über einen bestimmten Zeitraum erfasst wurde. Fügen Sie dem Metriknamen `.sample_count` an.
Nehmen wir an, dass eine Metrik beispielsweise 300 Sekunden (5 Minuten) lang erfasst wird und dass die Metrik einmal pro Minute erfasst wird. Die Werte für jede Minute sind 1, 2, 3, 4 und 5. In diesem Fall werden die folgenden Berechnungen zurückgegeben:
+ Durchschnitt – 3
+ Minimum – 1
+ Maximum – 5
+ Summe – 15
+ Beispielanzahl – 5
Hinweise zur Verwendung des `get-resource-metrics` AWS CLI Befehls finden Sie unter [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-resource-metrics.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/get-resource-metrics.html).
Geben Sie für die `--metric-queries`-Option eine oder mehrere Abfragen an, um die entsprechenden Ergebnisse zu erhalten. Jede Abfrage besteht aus einem obligatorischen `Metric`- sowie optionalen `GroupBy`- und `Filter`-Parametern. Es folgt ein Beispiel für eine Spezifikation der `--metric-queries`-Option.
```
{
"Metric": "string",
"GroupBy": {
"Group": "string",
"Dimensions": ["string", ...],
"Limit": integer
},
"Filter": {"string": "string"
...}
```
## AWS CLI Beispiele für Performance Insights
Die folgenden Beispiele zeigen, wie Sie AWS CLI for Performance Insights verwenden können.
**Topics**
+ [Abrufen von Zählermetriken](#performance-insights-metrics-api-examples.CounterMetrics)
+ [Der DB-Lastdurchschnitt für die höchsten Wartezeiten wird abgerufen](#performance-insights-metrics-api-examples.DBLoadAverage)
+ [Der durchschnittliche DB-Ladestand für die oberste Abfrage wird abgerufen](#performance-insights-metrics-api-examples.topquery)
+ [Abrufen des nach Query gefilterten DB-Ladedurchschnitts](#performance-insights-metrics-api-examples.DBLoadAverageByQuery)
### Abrufen von Zählermetriken
Der folgende Screenshot zeigt zwei Zählermetriken-Diagramme in der AWS-Managementkonsole.
![\[Zählermetriken-Diagramme\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/documentdb/latest/developerguide/images/performance-insights/perf-insights-api-counters-charts.png)
Das folgende Beispiel veranschaulicht, wie die Daten, die die AWS-Managementkonsole zum Erstellen der beiden Zählermetriken-Diagramme verwendet, gesammelt werden.
Für Linux, macOS oder Unix:
```
aws pi get-resource-metrics \
--service-type DOCDB \
--identifier db-ID \
--start-time 2022-03-13T8:00:00Z \
--end-time 2022-03-13T9:00:00Z \
--period-in-seconds 60 \
--metric-queries '[{"Metric": "os.cpuUtilization.user.avg" },
{"Metric": "os.cpuUtilization.idle.avg"}]'
```
Für Windows:
```
aws pi get-resource-metrics ^
--service-type DOCDB ^
--identifier db-ID ^
--start-time 2022-03-13T8:00:00Z ^
--end-time 2022-03-13T9:00:00Z ^
--period-in-seconds 60 ^
--metric-queries '[{"Metric": "os.cpuUtilization.user.avg" },
{"Metric": "os.cpuUtilization.idle.avg"}]'
```
Sie können einen Befehl besser lesbar gestalten, indem Sie eine Datei für die Option `--metrics-query` angeben. Im folgenden Beispiel wird eine Datei namens query.json für die Option verwendet. Die Datei enthält Folgendes.
```
[
{
"Metric": "os.cpuUtilization.user.avg"
},
{
"Metric": "os.cpuUtilization.idle.avg"
}
]
```
Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Datei zu verwenden.
Für Linux, macOS oder Unix:
```
aws pi get-resource-metrics \
--service-type DOCDB \
--identifier db-ID \
--start-time 2022-03-13T8:00:00Z \
--end-time 2022-03-13T9:00:00Z \
--period-in-seconds 60 \
--metric-queries file://query.json
```
Für Windows:
```
aws pi get-resource-metrics ^
--service-type DOCDB ^
--identifier db-ID ^
--start-time 2022-03-13T8:00:00Z ^
--end-time 2022-03-13T9:00:00Z ^
--period-in-seconds 60 ^
--metric-queries file://query.json
```
Das vorige Beispiel gibt die folgenden Werte für die Optionen an:
+ `--service-type`— `DOCDB` für Amazon DocumentDB
+ `--identifier` – Die Ressource-ID für die DB-Instance
+ `--start-time` und `--end-time` – Die ISO 8601-Werte `DateTime` für den abzufragenden Zeitraum mit mehreren unterstützten Formaten
Der Abfragezeitraum beträgt eine Stunde:
+ `--period-in-seconds` – `60` für eine Abfrage pro Minute
+ `--metric-queries` – Ein Array mit zwei Abfragen, jeweils für nur eine Metrik.
Der Metrikname verwendet Punkte, um die Metrik in eine sinnvolle Kategorie einzustufen, wobei das letzte Element eine Funktion ist. Im Beispiel lautet die Funktion `avg` für jede Abfrage. Wie bei Amazon CloudWatch sind die unterstützten Funktionen `min``max`,`total`, und`avg`.
Die Antwort sieht in etwa so aus:
```
{
"AlignedStartTime": "2022-03-13T08:00:00+00:00",
"AlignedEndTime": "2022-03-13T09:00:00+00:00",
"Identifier": "db-NQF3TTMFQ3GTOKIMJODMC3KQQ4",
"MetricList": [
{
"Key": {
"Metric": "os.cpuUtilization.user.avg"
},
"DataPoints": [
{
"Timestamp": "2022-03-13T08:01:00+00:00", //Minute1
"Value": 3.6
},
{
"Timestamp": "2022-03-13T08:02:00+00:00", //Minute2
"Value": 2.6
},
//.... 60 datapoints for the os.cpuUtilization.user.avg metric
{
"Key": {
"Metric": "os.cpuUtilization.idle.avg"
},
"DataPoints": [
{
"Timestamp": "2022-03-13T08:01:00+00:00",
"Value": 92.7
},
{
"Timestamp": "2022-03-13T08:02:00+00:00",
"Value": 93.7
},
//.... 60 datapoints for the os.cpuUtilization.user.avg metric
]
}
] //end of MetricList
} //end of response
```
Die Antwort enthält Werte für `Identifier`, `AlignedStartTime` und `AlignedEndTime`. Bei einem `--period-in-seconds`-Wert von `60` wurden Start- und Endzeiten auf die Minute ausgerichtet. Wenn der `--period-in-seconds`-Wert `3600` lautet, werden Start- und Endzeiten auf die Stunde ausgerichtet.
Die `MetricList` in der Antwort enthält eine Reihe von Einträgen, und zwar jeweils mit einem `Key`- und einem `DataPoints`-Eintrag. Jeder `DataPoint` verfügt über einen `Timestamp` und einen `Value`. Jede `Datapoints`-Liste enthält 60 Datenpunkte, da die Abfragen eine Stunde lang jede Minute Daten abfragen, und zwar mit den Werten `Timestamp1/Minute1`, `Timestamp2/Minute2` usw. bis `Timestamp60/Minute60`.
Da sich die Abfrage auf zwei verschiedene Zählermetriken bezieht, enthält die -Antwort zwei Element `MetricList`.
### Der DB-Lastdurchschnitt für die höchsten Wartezeiten wird abgerufen
Das folgende Beispiel ist dieselbe Abfrage, die AWS-Managementkonsole verwendet wird, um ein gestapeltes Flächenliniendiagramm zu generieren. In diesem Beispiel wird der Wert `db.load.avg` für die letzte Stunde abgerufen, wobei die Auslastung nach den sieben höchsten Wartezuständen aufgeteilt wird. Der Befehl ist mit dem Befehl unter identisc [Abrufen von Zählermetriken](#performance-insights-metrics-api-examples.CounterMetrics). Die Datei query.json enthält hingegen Folgendes.
```
[
{
"Metric": "db.load.avg",
"GroupBy": { "Group": "db.wait_state", "Limit": 7 }
}
]
```
Führen Sie den folgenden Befehl aus.
Für Linux, macOS oder Unix:
```
aws pi get-resource-metrics \
--service-type DOCDB \
--identifier db-ID \
--start-time 2022-03-13T8:00:00Z \
--end-time 2022-03-13T9:00:00Z \
--period-in-seconds 60 \
--metric-queries file://query.json
```
Für Windows:
```
aws pi get-resource-metrics ^
--service-type DOCDB ^
--identifier db-ID ^
--start-time 2022-03-13T8:00:00Z ^
--end-time 2022-03-13T9:00:00Z ^
--period-in-seconds 60 ^
--metric-queries file://query.json
```
Das Beispiel gibt die Metrik für `db.load.avg` und a `GroupBy` der sieben wichtigsten Wartezustände an. Einzelheiten zu gültigen Werten für dieses Beispiel finden Sie [DimensionGroup](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DimensionGroup.html)in der *Performance Insights API-Referenz.*
Die Antwort sieht in etwa so aus:
```
{
"AlignedStartTime": "2022-04-04T06:00:00+00:00",
"AlignedEndTime": "2022-04-04T06:15:00+00:00",
"Identifier": "db-NQF3TTMFQ3GTOKIMJODMC3KQQ4",
"MetricList": [
{//A list of key/datapoints
"Key": {
//A Metric with no dimensions. This is the total db.load.avg
"Metric": "db.load.avg"
},
"DataPoints": [
//Each list of datapoints has the same timestamps and same number of items
{
"Timestamp": "2022-04-04T06:01:00+00:00",//Minute1
"Value": 0.0
},
{
"Timestamp": "2022-04-04T06:02:00+00:00",//Minute2
"Value": 0.0
},
//... 60 datapoints for the total db.load.avg key
]
},
{
"Key": {
//Another key. This is db.load.avg broken down by CPU
"Metric": "db.load.avg",
"Dimensions": {
"db.wait_state.name": "CPU"
}
},
"DataPoints": [
{
"Timestamp": "2022-04-04T06:01:00+00:00",//Minute1
"Value": 0.0
},
{
"Timestamp": "2022-04-04T06:02:00+00:00",//Minute2
"Value": 0.0
},
//... 60 datapoints for the CPU key
]
},//... In total we have 3 key/datapoints entries, 1) total, 2-3) Top Wait States
] //end of MetricList
} //end of response
```
In dieser Antwort gibt es drei Einträge in der`MetricList`. Es gibt einen Eintrag für die Gesamtzahl `db.load.avg` und jeweils drei Einträge für die `db.load.avg` Aufteilung nach einem der drei höchsten Wartezustände. Da es eine Gruppierungsdimension gab (im Gegensatz zum ersten Beispiel), muss es für jede Gruppierung der Metrik einen Schlüssel geben. Für jede Metrik kann nicht nur ein Schlüssel vorhanden sein, wie im Anwendungsfall der Basiszählermetrik.
### Der durchschnittliche DB-Ladestand für die oberste Abfrage wird abgerufen
Das folgende Beispiel `db.wait_state` gruppiert nach den 10 wichtigsten Abfrageanweisungen. Es gibt zwei verschiedene Gruppen für Abfrageanweisungen:
+ `db.query`— Die vollständige Abfrageanweisung, wie `{"find":"customers","filter":{"FirstName":"Jesse"},"sort":{"key":{"$numberInt":"1"}}}`
+ `db.query_tokenized`— Die tokenisierte Abfrageanweisung, wie `{"find":"customers","filter":{"FirstName":"?"},"sort":{"key":{"$numberInt":"?"}},"limit":{"$numberInt":"?"}}`
Bei der Analyse der Datenbankleistung kann es nützlich sein, Abfrageanweisungen, die sich nur durch ihre Parameter unterscheiden, als ein Logikelement zu betrachten. In diesem Fall können Sie `db.query_tokenized` beim Abfragen verwenden. Vor allem, wenn Sie daran interessiert sind`explain()`, ist es manchmal sinnvoller, vollständige Abfrageanweisungen mit Parametern zu untersuchen. Es besteht eine Beziehung zwischen tokenisierten und vollständigen Abfragen, wobei mehrere vollständige Abfragen (untergeordnete Abfragen) unter derselben tokenisierten Abfrage (übergeordnete Abfrage) gruppiert sind.
Der Befehl in diesem Beispiel ähnelt dem Befehl unter [Der DB-Lastdurchschnitt für die höchsten Wartezeiten wird abgerufen](#performance-insights-metrics-api-examples.DBLoadAverage). Die Datei query.json enthält hingegen Folgendes.
```
[
{
"Metric": "db.load.avg",
"GroupBy": { "Group": "db.query_tokenized", "Limit": 10 }
}
]
```
Im folgenden Beispiel wird verwende `db.query_tokenized`.
Für Linux, macOS oder Unix:
```
aws pi get-resource-metrics \
--service-type DOCDB \
--identifier db-ID \
--start-time 2022-03-13T8:00:00Z \
--end-time 2022-03-13T9:00:00Z \
--period-in-seconds 3600 \
--metric-queries file://query.json
```
Für Windows:
```
aws pi get-resource-metrics ^
--service-type DOCDB ^
--identifier db-ID ^
--start-time 2022-03-13T8:00:00Z ^
--end-time 2022-03-13T9:00:00Z ^
--period-in-seconds 3600 ^
--metric-queries file://query.json
```
In diesem Beispiel werden Abfragen über eine Stunde mit einer Minute abgefragt. period-in-seconds
Das Beispiel gibt die Metrik für `db.load.avg` und einen `GroupBy` der sieben höchsten Wartezustände an. Einzelheiten zu gültigen Werten für dieses Beispiel finden Sie [DimensionGroup](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DimensionGroup.html)in der *Performance Insights API-Referenz.*
Die Antwort sieht in etwa so aus:
```
{
"AlignedStartTime": "2022-04-04T06:00:00+00:00",
"AlignedEndTime": "2022-04-04T06:15:00+00:00",
"Identifier": "db-NQF3TTMFQ3GTOKIMJODMC3KQQ4",
"MetricList": [
{//A list of key/datapoints
"Key": {
"Metric": "db.load.avg"
},
"DataPoints": [
//... 60 datapoints for the total db.load.avg key
]
},
{
"Key": {//Next key are the top tokenized queries
"Metric": "db.load.avg",
"Dimensions": {
"db.query_tokenized.db_id": "pi-1064184600",
"db.query_tokenized.id": "77DE8364594EXAMPLE",
"db.query_tokenized.statement": "{\"find\":\"customers\",\"filter\":{\"FirstName\":\"?\"},\"sort\":{\"key\":{\"$numberInt\":\"?\"}},\"limit\"
:{\"$numberInt\":\"?\"},\"$db\":\"myDB\",\"$readPreference\":{\"mode\":\"primary\"}}"
}
},
"DataPoints": [
//... 60 datapoints
]
},
// In total 11 entries, 10 Keys of top tokenized queries, 1 total key
] //End of MetricList
} //End of response
```
Diese Antwort enthält 11 Einträge in der Abfrage `MetricList` (insgesamt 1, 10 am häufigsten tokenisierte Abfragen), wobei jeder Eintrag 24 Einträge pro Stunde enthält. `DataPoints`
Bei tokenisierten Abfragen gibt es drei Einträge in jeder Dimensionsliste:
+ `db.query_tokenized.statement`— Die tokenisierte Abfrageanweisung.
+ `db.query_tokenized.db_id `— Die synthetische ID, die Performance Insights für Sie generiert. In diesem Beispiel wird die synthetische ID `pi-1064184600` zurückgegeben.
+ `db.query_tokenized.id` – Die ID der Abfrage innerhalb von Performance-Insights.
In der AWS-Managementkonsole wird diese ID als Support-ID bezeichnet. Es trägt diesen Namen, weil es sich bei der ID um Daten handelt, die der AWS Support untersuchen kann, um Ihnen bei der Behebung eines Problems mit Ihrer Datenbank zu helfen. AWS nimmt die Sicherheit und den Schutz Ihrer Daten sehr ernst und fast alle Daten werden verschlüsselt zusammen mit Ihren gespeichert AWS KMS key. Daher AWS kann niemand im Inneren diese Daten einsehen. Im vorherigen Beispiel wird sowohl `tokenized.statement` als auch `tokenized.db_id` verschlüsselt gespeichert. Wenn Sie ein Problem mit Ihrer Datenbank haben, kann Ihnen der AWS Support unter Angabe der Support-ID weiterhelfen.
Beim Abfragen empfiehlt es sich ggf., eine `Group` in `GroupBy` anzugeben. Für eine präzisere Kontrolle der Daten, die zurückgegeben werden, sollten Sie allerdings die Dimensionsliste angeben. Wenn z. B. lediglich eine `db.query_tokenized.statement` erforderlich ist, kann der query.json-Datei ein `Dimensions`-Attribut hinzugefügt werden.
```
[
{
"Metric": "db.load.avg",
"GroupBy": {
"Group": "db.query_tokenized",
"Dimensions":["db.query_tokenized.statement"],
"Limit": 10
}
}
]
```
### Abrufen des nach Query gefilterten DB-Ladedurchschnitts
Die entsprechende API-Abfrage in diesem Beispiel ähnelt dem Befehl unter [Der durchschnittliche DB-Ladestand für die oberste Abfrage wird abgerufen](#performance-insights-metrics-api-examples.topquery). Die Datei query.json enthält hingegen Folgendes.
```
[
{
"Metric": "db.load.avg",
"GroupBy": { "Group": "db.wait_state", "Limit": 5 },
"Filter": { "db.query_tokenized.id": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE" }
}
]
```
In dieser Antwort werden alle Werte entsprechend dem Beitrag der tokenisierten Abfrage EXAMPLE gefiltert, die in der Datei AKIAIOSFODNN7 query.json angegeben ist. Die Schlüssel haben möglicherweise auch eine andere Reihenfolge als eine Abfrage ohne Filter, da sich die gefilterte Abfrage auf die fünf Wartezustände mit den höchsten Wartezuständen ausgewirkt hat.
# CloudWatch Amazon-Metriken für Performance Insights
Performance Insights veröffentlicht automatisch Metriken auf Amazon CloudWatch. Dieselben Daten können von Performance Insights abgefragt werden, aber wenn die Metriken vorhanden sind, ist es einfach, Alarme hinzuzufügen CloudWatch . CloudWatch Die Metriken können auch leicht zu vorhandenen CloudWatch-Dashboards hinzugefügt werden.
| Metrik | Description |
| --- | --- |
| DBLoad | Die Anzahl der aktiven Sitzungen für Amazon DocumentDB. In der Regel sind Sie an den Daten für die durchschnittliche Anzahl der aktiven Sitzungen interessiert. Diese Daten werden in Performance Insights als `db.load.avg` abgefragt. |
| DBLoadCPU | Die Anzahl der aktiven Sitzungen, bei denen der Wartestatustyp CPU ist. In Performance Insights werden diese Daten abgefragt als`db.load.avg`, gefiltert nach dem Wartestatustyp. `CPU` |
| DBLoadKeine CPU | Die Anzahl der aktiven Sitzungen, bei denen der Wartestatustyp nicht CPU ist. |
**Anmerkung**
Diese Metriken werden CloudWatch nur veröffentlicht, wenn die DB-Instance ausgelastet ist.
Sie können diese Metriken mithilfe der CloudWatch Konsole AWS CLI, der oder der CloudWatch API untersuchen.
Sie können beispielsweise die Statistiken für die `DBLoad` Metrik abrufen, indem Sie den [get-metric-statistics](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/cloudwatch/get-metric-statistics.html)Befehl ausführen.
```
aws cloudwatch get-metric-statistics \
--region ap-south-1 \
--namespace AWS/DocDB \
--metric-name DBLoad \
--period 360 \
--statistics Average \
--start-time 2022-03-14T8:00:00Z \
--end-time 2022-03-14T9:00:00Z \
--dimensions Name=DBInstanceIdentifier,Value=documentdbinstance
```
Dieses Beispiel generiert eine Ausgabe wie die folgende.
```
{
"Datapoints": [
{
"Timestamp": "2022-03-14T08:42:00Z",
"Average": 1.0,
"Unit": "None"
},
{
"Timestamp": "2022-03-14T08:24:00Z",
"Average": 2.0,
"Unit": "None"
},
{
"Timestamp": "2022-03-14T08:54:00Z",
"Average": 6.0,
"Unit": "None"
},
{
"Timestamp": "2022-03-14T08:36:00Z",
"Average": 5.7,
"Unit": "None"
},
{
"Timestamp": "2022-03-14T08:06:00Z",
"Average": 4.0,
"Unit": "None"
},
{
"Timestamp": "2022-03-14T08:00:00Z",
"Average": 5.2,
"Unit": "None"
}
],
"Label": "DBLoad"
}
```
Sie können die mathematische `DB_PERF_INSIGHTS` Metrikfunktion in der CloudWatch Konsole verwenden, um Zählermetriken von Amazon DocumentDB Performance Insights abzufragen. Die `DB_PERF_INSIGHTS` Funktion beinhaltet auch die `DBLoad` Metrik in Intervallen unter einer Minute. Sie können CloudWatch Alarme für diese Messwerte einrichten. Weitere Informationen zum Erstellen eines Alarms finden Sie unter [Erstellen eines Alarms für Performance Insights Insights-Zählermetriken aus einer AWS Datenbank](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_alarm_database_performance_insights.html).
Weitere Informationen zu CloudWatch finden Sie unter [Was ist Amazon CloudWatch?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/WhatIsCloudWatch.html) im * CloudWatch Amazon-Benutzerhandbuch*.
# Performance Insights für Zählermetriken
Zählermetriken sind Betriebssystemmetriken im Performance Insights Insights-Dashboard. Um Leistungsprobleme zu identifizieren und zu analysieren, können Sie Zählermetriken mit der DB-Last korrelieren.
## Performance-Insights-Betriebssystemzähler
Die folgenden Betriebssystemindikatoren sind mit Amazon DocumentDB Performance Insights verfügbar.
| Zähler | Typ | Metrik |
| --- | --- | --- |
| Aktiv | memory | os.memory.active |
| buffers | memory | os.memory.buffers |
| cached | memory | os.memory.cached |
| dirty | memory | os.memory.dirty |
| free | memory | os.memory.free |
| inactive | memory | os.memory.inactive |
| mapped | memory | os.memory.mapped |
| pageTables | memory | os.memory.pageTables |
| slab | memory | os.memory.slab |
| total | memory | os.memory.total |
| writeback | memory | os.memory.writeback |
| idle | cpuUtilization | os.cpuUtilization.idle |
| system | cpuUtilization | os.cpuUtilization.system |
| total | cpuUtilization | os.cpuUtilization.total |
| user | cpuUtilization | os.cpuUtilization.user |
| wait | cpuUtilization | os.cpuUtilization.wait |
| one | loadAverageMinute | OS. loadAverageMinute. eins |
| fifteen | loadAverageMinute | os. loadAverageMinute. fünfzehn |
| fünf | loadAverageMinute | os. loadAverageMinute. fünf |
| cached | swap | os.swap.cached |
| free | swap | os.swap.free |
| in | swap | os.swap.in |
| out | swap | os.swap.out |
| total | swap | os.swap.total |
| rx | network | os.network.rx |
| tx | network | os.network.tx |
| Zahl VCPUs | general | os.general.num VCPUs |