# AWS CLI를 사용한 Amazon RDS Performance Insights 예시
다음 코드 예시는 Amazon RDS Performance Insights와 함께 AWS Command Line Interface를 사용하여 작업을 수행하고 일반적인 시나리오를 구현하는 방법을 보여줍니다.
*작업*은 대규모 프로그램에서 발췌한 코드이며 컨텍스트에 맞춰 실행해야 합니다. 작업은 개별 서비스 함수를 직접적으로 호출하는 방법을 보여주며 관련 시나리오의 컨텍스트에 맞는 작업을 볼 수 있습니다.
각 예시에는 전체 소스 코드에 대한 링크가 포함되어 있으며, 여기에서 컨텍스트에 맞춰 코드를 설정하고 실행하는 방법에 대한 지침을 찾을 수 있습니다.
**Topics**
+ [작업](#actions)
## 작업
### `create-performance-analysis-report`
다음 코드 예시는 `create-performance-analysis-report`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**성능 분석 보고서를 생성하는 방법**
다음 `create-performance-analysis-report` 예시에서는 데이터베이스 `db-abcdefg123456789`에 대해 시작 시간 `1682969503`과 종료 시간 `1682979503`을 사용하여 성능 분석 보고서를 생성합니다.
```
aws pi create-performance-analysis-report \
--service-type RDS \
--identifier db-abcdefg123456789 \
--start-time 1682969503 \
--end-time 1682979503
```
출력:
```
{
"AnalysisReportId": "report-0234d3ed98e28fb17"
}
```
성능 분석 보고서 생성에 대한 자세한 내용은 *Amazon RDS 사용 설명서*의 [성능 개선 도우미에서 성능 분석 보고서 생성](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.UsingDashboard.CreatingPerfAnlysisReport.html) 및 *Amazon Aurora 사용 설명서*의 [성능 개선 도우미에서 성능 분석 보고서 생성](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.UsingDashboard.CreatingPerfAnlysisReport.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [CreatePerformanceAnalysisReport](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/pi/create-performance-analysis-report.html)를 참조하세요.
### `delete-performance-analysis-report`
다음 코드 예시는 `delete-performance-analysis-report`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**성능 분석 보고서를 삭제하는 방법**
다음 `delete-performance-analysis-report` 예시에서는 보고서 ID가 `report-0d99cc91c4422ee61`인 성능 분석 보고서를 삭제합니다.
```
aws pi delete-performance-analysis-report \
--service-type RDS \
--identifier db-abcdefg123456789 \
--analysis-report-id report-0d99cc91c4422ee61
```
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
성능 분석 보고서 삭제에 대한 자세한 내용은 *Amazon RDS 사용 설명서*의 [성능 개선 도우미에서 성능 분석 보고서 삭제](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.UsingDashboard.DeletePerfAnalysisReport.html) 및 *Amazon Aurora 사용 설명서*의 [성능 개선 도우미에서 성능 분석 보고서 삭제](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.UsingDashboard.DeletePerfAnalysisReport.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DeletePerformanceAnalysisReport](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/pi/delete-performance-analysis-report.html)를 참조하세요.
### `describe-dimension-keys`
다음 코드 예시는 `describe-dimension-keys`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**예시 1: 차원 키를 설명하는 방법**
이 예시에서는 모든 대기 이벤트의 이름을 요청합니다. 데이터는 이벤트 이름 및 지정된 기간 동안의 해당 이벤트의 집계 값으로 요약됩니다.
명령:
```
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"}'
```
출력:
```
{
"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
}
]
}
```
**예시 2: DB 로드에 가장 큰 영향을 미치는 명령문의 SQL ID를 찾는 방법**
다음 `describe-dimension-keys`에서는 DB 로드에 가장 큰 영향을 미친 10개 명령문의 SQL 문과 SQL ID를 요청합니다.
```
aws pi describe-dimension-keys \
--service-type RDS \
--identifier db-abcdefg123456789 \
--start-time 2023-05-01T00:00:00Z \
--end-time 2023-05-01T01:00:00Z \
--metric db.load.avg \
--group-by '{"Group": "db.sql", "Dimensions": ["db.sql.id", "db.sql.statement"],"Limit": 10}'
```
출력:
```
{
"AlignedEndTime": 1.5270804E9,
"AlignedStartTime": 1.5270264E9,
"Identifier": "db-abcdefg123456789",
"MetricList": [
{
"Keys": [
{
"Dimensions": {"db.sql.id": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE", "db.sql.statement": "SELECT * FROM customers WHERE customer_id = 123"},
"Total": 25.5,"Partitions": [12.3, 13.2]
}
]
}
]
}
```
Performance Insights의 차원에 대한 자세한 내용은 *Amazon RDS 사용 설명서*의 [데이터베이스 로드](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.html) 및 *Amazon Aurora 사용 설명서*의 [데이터베이스 로드](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [DescribeDimensionKeys](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/pi/describe-dimension-keys.html)를 참조하세요.
### `get-dimension-key-details`
다음 코드 예시는 `get-dimension-key-details`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**DB 인스턴스의 지정된 차원 그룹에 대한 세부 정보를 가져오는 방법**
다음 `get-dimension-key-details` 예시에서는 DB 인스턴스 `db-10BCD2EFGHIJ3KL4M5NO6PQRS5`에 대한 SQL 문의 전체 텍스트를 검색합니다. `--group`은 `db.sql`이고 `--group-identifier`는 `db.sql.id`입니다. 이 예시에서 `example-sql-id`는 `get-resource-metrics` 또는 `describe-dimension-keys` 작업을 사용하여 검색된 SQL ID를 나타냅니다. 이 예제에서는 차원 세부 정보를 사용할 수 있습니다. 따라서 성능 개선 도우미는 잘리지 않은 SQL 문의 전체 텍스트를 검색합니다.
```
aws pi get-dimension-key-details \
--service-type RDS \
--identifier db-10BCD2EFGHIJ3KL4M5NO6PQRS5 \
--group db.sql \
--group-identifier example-sql-id \
--requested-dimensions statement
```
출력:
```
{
"Dimensions":[
{
"Value": "SELECT e.last_name, d.department_name FROM employees e, departments d WHERE e.department_id=d.department_id",
"Dimension": "db.sql.statement",
"Status": "AVAILABLE"
},
...
]
}
```
Performance Insights의 차원에 대한 자세한 내용은 *Amazon RDS 사용 설명서*의 [데이터베이스 로드](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.html) 및 *Amazon Aurora 사용 설명서*의 [데이터베이스 로드](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [GetDimensionKeyDetails](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/pi/get-dimension-key-details.html)를 참조하세요.
### `get-performance-analysis-report`
다음 코드 예시는 `get-performance-analysis-report`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**성능 분석 보고서를 가져오는 방법**
다음 `get-performance-analysis-report` 예시에서는 보고서 ID가 `report-0d99cc91c4422ee61`인 데이터베이스 `db-abcdefg123456789`에 대한 성능 분석 보고서를 가져옵니다. 응답은 보고서 상태, ID, 시간 세부 정보, 인사이트를 제공합니다.
```
aws pi get-performance-analysis-report \
--service-type RDS \
--identifier db-abcdefg123456789 \
--analysis-report-id report-0d99cc91c4422ee61
```
출력:
```
{
"AnalysisReport": {
"Status": "Succeeded",
"ServiceType": "RDS",
"Identifier": "db-abcdefg123456789",
"StartTime": 1680583486.584,
"AnalysisReportId": "report-0d99cc91c4422ee61",
"EndTime": 1680587086.584,
"CreateTime": 1680587087.139,
"Insights": [
... (Condensed for space)
]
}
}
```
성능 분석 보고서에 대한 자세한 내용은 *Amazon RDS 사용 설명서*의 [일정 기간 동안의 데이터베이스 성능 분석](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzePerformanceTimePeriod.html) 및 *Amazon Aurora 사용 설명서*의 [일정 기간 동안의 데이터베이스 성능 분석](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzePerformanceTimePeriod.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [GetPerformanceAnalysisReport](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/pi/get-performance-analysis-report.html)를 참조하세요.
### `get-resource-metadata`
다음 코드 예시는 `get-resource-metadata`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**데이터베이스의 리소스 메타데이터를 가져오는 방법**
다음 `get-resource-metadata` 예시에서는 데이터베이스 `db-abcdefg123456789`에 대한 리소스 메타데이터를 가져옵니다. 이 응답은 SQL 다이제스트 통계가 활성화되었음을 보여줍니다.
```
aws pi get-resource-metadata \
--service-type RDS \
--identifier db-abcdefg123456789
```
출력:
```
{
"Identifier": "db-abcdefg123456789",
"Features":{
"SQL_DIGEST_STATISTICS":{
"Status": "ENABLED"
}
}
}
```
Performance Insights의 SQL 통계에 대한 자세한 내용은 *Amazon RDS 사용 설명서*의 [성능 개선 도우미에 대한 SQL 통계](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/sql-statistics.html) 및 *Amazon Aurora 사용 설명서*의 [성능 개선 도우미에 대한 SQL 통계](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/sql-statistics.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [GetResourceMetadata](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/pi/get-resource-metadata.html)를 참조하세요.
### `get-resource-metrics`
다음 코드 예시는 `get-resource-metrics`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**리소스 지표 가져오기**
이 예시에서는 *db.wait\$1event* 차원 그룹과 해당 그룹 내의 *db.wait\$1event.name* 차원에 대한 데이터 포인트를 요청합니다. 응답에서 관련 데이터 포인트는 요청된 차원(*db.wait\$1event.name*)별로 그룹화됩니다.
명령:
```
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
```
`--metric-queries`의 인수는 `metric-queries.json` JSON 파일에 저장됩니다. 해당 파일의 내용은 다음과 같습니다.
```
[
{
"Metric": "db.load.avg",
"GroupBy": {
"Group":"db.wait_event"
}
}
]
```
출력:
```
{
"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...>
]
}
```
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [GetResourceMetrics](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/pi/get-resource-metrics.html)를 참조하세요.
### `list-available-resource-dimensions`
다음 코드 예시는 `list-available-resource-dimensions`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**DB 인스턴스에서 지표 유형에 대해 쿼리할 수 있는 차원을 나열하는 방법**
다음 `list-available-resource-dimensions` 예시에서는 데이터베이스 `db-abcdefg123456789`에 대해 쿼리할 수 있는 `db.load` 지표를 나열합니다.
```
aws pi list-available-resource-dimensions \
--service-type RDS \
--identifier db-abcdefg123456789 \
--metrics db.load
```
출력:
```
{
"MetricDimensions": [
{
"Metric": "db.load",
"Groups": [
{
"Group": "db.user",
"Dimensions": [
{
"Identifier": "db.user.id"
},
{
"Identifier": "db.user.name"
}
]
},
{
"Group": "db.sql_tokenized",
"Dimensions": [
{
"Identifier": "db.sql_tokenized.id"
},
{
"Identifier": "db.sql_tokenized.db_id"
},
{
"Identifier": "db.sql_tokenized.statement"
}
]
},
...
]
}
]
}
```
Performance Insights의 차원에 대한 자세한 내용은 *Amazon RDS 사용 설명서*의 [데이터베이스 로드](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.html) 및 *Amazon Aurora 사용 설명서*의 [데이터베이스 로드](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListAvailableResourceDimensions](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/pi/list-available-resource-dimensions.html)를 참조하세요.
### `list-available-resource-metrics`
다음 코드 예시는 `list-available-resource-metrics`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**DB 인스턴스에서 지표 유형에 대해 쿼리할 수 있는 지표를 나열하는 방법**
다음 `list-available-resource-metrics` 예시에서는 데이터베이스 `db-abcdefg123456789`에 대해 쿼리할 수 있는 `db.load` 지표를 나열합니다.
```
aws pi list-available-resource-metrics \
--service-type RDS \
--identifier db-abcdefg123456789 \
--metric-types "os" "db"
```
출력:
```
{
"Metrics": [
{
"Description": "The number of virtual CPUs for the DB instance",
"Metric": "os.general.numVCPUs",
"Unit": "vCPUs"
},
......,
{
"Description": "Time spent reading data file blocks by backends in this instance",
"Metric": "db.IO.read_latency",
"Unit": "Milliseconds per block"
},
......
]
}
```
Performance Insights의 지표에 대한 자세한 내용은 *Amazon RDS 사용 설명서*의 [데이터베이스 로드](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.html) 및 *Amazon Aurora 사용 설명서*의 [데이터베이스 로드](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListAvailableResourceMetrics](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/pi/list-available-resource-metrics.html)를 참조하세요.
### `list-performance-analysis-reports`
다음 코드 예시는 `list-performance-analysis-reports`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**데이터베이스에 대한 성능 분석 보고서를 나열하는 방법**
다음 `list-performance-analysis-reports` 예시에서는 데이터베이스 `db-abcdefg123456789`에 대한 성능 분석 보고서를 나열합니다. 응답에는 보고서 ID, 상태 및 기간 세부 정보와 함께 모든 보고서가 나열됩니다.
```
aws pi list-performance-analysis-reports \
--service-type RDS \
--identifier db-abcdefg123456789
```
출력:
```
{
"AnalysisReports": [
{
"Status": "Succeeded",
"EndTime": 1680587086.584,
"CreateTime": 1680587087.139,
"StartTime": 1680583486.584,
"AnalysisReportId": "report-0d99cc91c4422ee61"
},
{
"Status": "Succeeded",
"EndTime": 1681491137.914,
"CreateTime": 1681491145.973,
"StartTime": 1681487537.914,
"AnalysisReportId": "report-002633115cc002233"
},
{
"Status": "Succeeded",
"EndTime": 1681493499.849,
"CreateTime": 1681493507.762,
"StartTime": 1681489899.849,
"AnalysisReportId": "report-043b1e006b47246f9"
},
{
"Status": "InProgress",
"EndTime": 1682979503.0,
"CreateTime": 1682979618.994,
"StartTime": 1682969503.0,
"AnalysisReportId": "report-01ad15f9b88bcbd56"
}
]
}
```
성능 분석 보고서에 대한 자세한 내용은 *Amazon RDS 사용 설명서*의 [일정 기간 동안의 데이터베이스 성능 분석](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzePerformanceTimePeriod.html) 및 *Amazon Aurora 사용 설명서*의 [일정 기간 동안의 데이터베이스 성능 분석](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzePerformanceTimePeriod.html)을 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListPerformanceAnalysisReports](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/pi/list-performance-analysis-reports.html)를 참조하세요.
### `list-tags-for-resource`
다음 코드 예시는 `list-tags-for-resource`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**성능 분석 보고서의 태그를 나열하는 방법**
다음 `list-tags-for-resource` 예시에서는 보고서 ID가 `report-0d99cc91c4422ee61`인 성능 분석 보고서의 태그를 나열합니다.
```
aws pi list-tags-for-resource \
--service-type RDS \
--resource-arn arn:aws:pi:us-west-2:123456789012:perf-reports/RDS/db-abcdefg123456789/report-0d99cc91c4422ee61
```
출력:
```
{
"Tags": [
{
"Value": "test-tag",
"Key": "name"
}
]
}
```
성능 분석 보고서 태그 지정에 대한 자세한 내용은 *Amazon RDS 사용 설명서*의 [성능 개선 도우미에서 성능 분석 보고서에 태그 추가](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.UsingDashboard.ManagePerfAnalysisReportTags.html) 및 *Amazon Aurora 사용 설명서*의 [성능 개선 도우미에서 성능 분석 보고서에 태그 추가](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.UsingDashboard.ManagePerfAnalysisReportTags.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [ListTagsForResource](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/pi/list-tags-for-resource.html)를 참조하세요.
### `tag-resource`
다음 코드 예시는 `tag-resource`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**성능 분석 보고서에 태그를 추가하는 방법**
다음 `tag-resource` 예시에서는 태그 값이 `test-tag`인 태그 키 `name`을 보고서 ID가 `report-0d99cc91c4422ee61`인 성능 분석 보고서에 추가합니다.
```
aws pi tag-resource \
--service-type RDS \
--resource-arn arn:aws:pi:us-west-2:123456789012:perf-reports/RDS/db-abcdefg123456789/report-0d99cc91c4422ee61 \
--tags Key=name,Value=test-tag
```
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
성능 분석 보고서 태그 지정에 대한 자세한 내용은 *Amazon RDS 사용 설명서*의 [성능 개선 도우미에서 성능 분석 보고서에 태그 추가](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.UsingDashboard.ManagePerfAnalysisReportTags.html) 및 *Amazon Aurora 사용 설명서*의 [성능 개선 도우미에서 성능 분석 보고서에 태그 추가](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.UsingDashboard.ManagePerfAnalysisReportTags.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [TagResource](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/pi/tag-resource.html)를 참조하세요.
### `untag-resource`
다음 코드 예시는 `untag-resource`의 사용 방법을 보여줍니다.
**AWS CLI**
**성능 분석 보고서의 태그를 삭제하는 방법**
다음 `untag-resource` 예시에서는 보고서 ID가 `report-0d99cc91c4422ee61`인 성능 분석 보고서의 태그 `name`을 삭제합니다.
```
aws pi untag-resource \
--service-type RDS \
--resource-arn arn:aws:pi:us-west-2:123456789012:perf-reports/RDS/db-abcdefg123456789/report-0d99cc91c4422ee61 \
--tag-keys name
```
이 명령은 출력을 생성하지 않습니다.
성능 분석 보고서 태그 지정에 대한 자세한 내용은 *Amazon RDS 사용 설명서*의 [성능 개선 도우미에서 성능 분석 보고서에 태그 추가](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.UsingDashboard.ManagePerfAnalysisReportTags.html) 및 *Amazon Aurora 사용 설명서*의 [성능 개선 도우미에서 성능 분석 보고서에 태그 추가](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.UsingDashboard.ManagePerfAnalysisReportTags.html)를 참조하세요.
+ API 세부 정보는 *AWS CLI 명령 참조*의 [UntagResource](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/pi/untag-resource.html)를 참조하세요.