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# 성능 개선 도우미 API를 사용하여 지표 검색
성능 개선 도우미를 활성화하면 API에서 인스턴스 성능에 대한 가시성을 제공합니다. Amazon CloudWatch Logs는 AWS 서비스에 대한 판매 모니터링 지표를 위한 신뢰할 수 있는 소스를 제공합니다.
성능 개선 도우미는 평균 활성 세션(AAS) 수로 측정되는 데이터베이스 로드에 대한 도메인 별 보기를 제공합니다. 이 지표는 API 소비자에게 2차원 시계열 데이터 세트로 표시됩니다. 데이터의 시간 차원은 쿼리된 시간 범위 내 각 시점에 대한 DB 로드 데이터를 제공합니다. 각 시점에서는 요청된 차원에 관해 해당 시점에서 측정되는 전체 로드를 분해합니다(예: `Query`, `Wait-state`, `Application` 또는 `Host`).
Amazon DocumentDB 성능 개선 도우미는 데이터베이스 성능을 분석하고 문제를 해결할 수 있도록 Amazon DocumentDB 인스턴스를 모니터링합니다. 성능 개선 도우미 데이터를 볼 수 있는 한 가지 방법은 AWS Management Console에서 보는 것입니다. 또한 성능 개선 도우미는 사용자가 자신의 데이터를 쿼리할 수 있도록 퍼블릭 API도 제공합니다. API를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다:
+ 데이터를 데이터베이스로 오프로드
+ 기존 모니터링 대시보드에 성능 개선 도우미 데이터 추가
+ 모니터링 도구 구축
성능 개선 도우미 API를 사용하려면 Amazon DocumentDB 인스턴스 중 하나에서 성능 개선 도우미를 활성화합니다. 성능 개선 도우미 활성화에 대한 자세한 내용은 [성능 개선 도우미 활성화 및 비활성화](performance-insights-enabling.md)(을)를 참조하십시오. 성능 개선 도우미 API에 대한 자세한 내용은 [ 성능 개선 도우미 API 참조](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/Welcome.html)를 참조하십시오.
성능 개선 도우미 API에서는 다음과 같은 작업을 제공합니다.
****
| 성능 개선 도우미 작업 | AWS CLI 명령 | 설명 |
| --- | --- | --- |
| [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) | 특정 기간에 대해 지표의 상위 N개 차원 키를 검색합니다. |
| [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) | DB 인스턴스 또는 데이터 소스에 지정된 차원 그룹의 속성을 검색합니다. 예를 들어 쿼리 ID를 지정하고 차원 세부 정보를 사용할 수 있는 경우 `GetDimensionKeyDetails`는 이 ID에 연결된 차원 `db.query.statement`의 전체 텍스트를 검색합니다. `GetResourceMetrics` 및 `DescribeDimensionKeys`는 대용량 쿼리 문 텍스트 검색을 지원하지 않으므로 이 작업을 유용하게 사용할 수 있습니다. |
| [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) | 다양한 기능에 대한 특성을 검색합니다. 예를 들어 메타데이터는 특정 DB 인스턴스에서 특성이 켜지거나 꺼짐을 나타낼 수 있습니다. |
| [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) | 일정 기간의 데이터 소스 집합에 대한 성능 개선 도우미 지표를 검색합니다. 특정 차원 그룹 및 차원을 제공하고 각 그룹에 집계 및 필터링 기준을 제공할 수 있습니다. |
| [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) | 지정된 인스턴스에서 지정된 각 지표 유형에 대해 쿼리할 수 있는 차원을 검색합니다. |
| [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) | 지정된 DB 인스턴스에 대해 쿼리할 수 있는 지정된 지표 유형의 사용 가능한 모든 지표를 검색합니다. |
**Topics**
+ [AWS CLI 성능 개선 도우미용](#performance-insights-metrics-CLI)
+ [시계열 지표 조회](#performance-insights-metrics-time-series)
+ [AWS CLI 성능 개선 도우미 예제](#performance-insights-metrics-api-examples)
## AWS CLI 성능 개선 도우미용
AWS CLI를 사용해 성능 개선 도우미 데이터를 볼 수 있습니다. 명령줄에 다음과 같이 입력하여 성능 개선 도우미용 AWS CLI 명령에 대한 도움말을 볼 수 있습니다.
```
aws pi help
```
가 AWS CLI 설치되어 있지 않은 경우 [설치에 대한 자세한 내용은 사용 설명서의 AWS 명령줄 인터페이스](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/installing.html) 설치를 참조하세요. *AWS CLI *
## 시계열 지표 조회
`GetResourceMetrics` 연산은 성능 개선 도우미 데이터에서 시계열 지표를 하나 이상 조회합니다. `GetResourceMetrics`에는 지표 및 기간이 필요하고 데이터 포이트 목록이 포함된 응답을 반환합니다.
예를 들어는 다음 이미지와 같이를 AWS Management Console `GetResourceMetrics` 사용하여 카운터 지표 차트와 **데이터베이스 로드** 차트를 채웁니다. ****
![\[카운터 지표 및 데이터베이스 로드 차트\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/documentdb/latest/developerguide/images/performance-insights/perf-insights-api-charts.png)
`GetResourceMetrics`에서 반환하는 지표는 `db.load`를 제외하고 모두 표준 시계열 지표입니다. 이 지표는 **Database Load(데이터베이스 로드)** 차트에 표시됩니다. `db.load` 지표는 *차원*이라는 하위 구성 요소로 구분할 수 있다는 점에서 다른 시계열 지표와 다릅니다. 앞의 이미지에서 `db.load`는 `db.load`를 구성하는 대기 상태에 따라 구분되고 그룹화됩니다.
**참고**
`GetResourceMetrics`에서는 `db.sampleload`도 반환할 수 있지만 `db.load` 지표는 대부분의 경우 적절합니다.
`GetResourceMetrics`에서 반환하는 카운터 지표에 대한 자세한 내용은 [카운터 지표에 대한 성능 개선 도우미](performance-insights-counter-metrics.md)를 참조하십시오.
지표에 대해서는 다음 계산이 지원됩니다:
+ 평균 – 일정 기간 동안 지표의 평균 값입니다. `.avg`를 지표 이름에 추가합니다.
+ 최소 – 일정 기간 동안 지표의 최소 값입니다. `.min`를 지표 이름에 추가합니다.
+ 최대 – 일정 기간 동안 지표의 최대 값입니다. `.max`를 지표 이름에 추가합니다.
+ 합계 – 일정 기간 동안 지표 값의 합계입니다. `.sum`를 지표 이름에 추가합니다.
+ 샘플 수 – 일정 기간 동안 지표가 수집된 횟수입니다. `.sample_count`를 지표 이름에 추가합니다.
예를 들어 지표를 300초 (5분) 동안 분당 1회씩 수집한다고 가정합시다. 각 분의 값은 1, 2, 3, 4, 5입니다. 이 경우 다음과 같은 계산 결과가 반환됩니다:
+ 평균 – 3
+ 최소 – 1
+ 최대 – 5
+ 합계 – 15
+ 샘플 수 – 5
`get-resource-metrics` AWS CLI 명령 사용에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[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).
`--metric-queries` 옵션의 경우 결과를 얻고자 하는 쿼리를 한 개 이상 지정하십시오. 각 쿼리는 필수인 `Metric`과 선택 사항인 `GroupBy` 및 `Filter` 파라미터로 구성됩니다. 다음은 `--metric-queries` 옵션 사양을 보여주는 예입니다.
```
{
"Metric": "string",
"GroupBy": {
"Group": "string",
"Dimensions": ["string", ...],
"Limit": integer
},
"Filter": {"string": "string"
...}
```
## AWS CLI 성능 개선 도우미 예제
다음 예제에서는 성능 개선 도우미에 AWS CLI 를 사용하는 방법을 보여줍니다.
**Topics**
+ [카운터 지표 검색](#performance-insights-metrics-api-examples.CounterMetrics)
+ [상위 대기 상태에 대한 DB 로드 평균 검색](#performance-insights-metrics-api-examples.DBLoadAverage)
+ [상위 쿼리에 대한 DB 평균 로드 검색](#performance-insights-metrics-api-examples.topquery)
+ [쿼리로 필터링된 DB 로드 평균 검색](#performance-insights-metrics-api-examples.DBLoadAverageByQuery)
### 카운터 지표 검색
다음 스크린샷은 AWS Management Console에 표시되는 카운터 지표 차트 2개를 나타낸 것입니다.
![\[카운터 지표 차트\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/documentdb/latest/developerguide/images/performance-insights/perf-insights-api-counters-charts.png)
다음 예에서는 카운터 지표 차트 2개를 생성하기 위해 AWS Management Console 이 사용하는 것과 동일한 데이터를 수집하는 방법을 보여줍니다.
Linux, macOS 또는 Unix의 경우는 다음과 같습니다:
```
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"}]'
```
Windows의 경우:
```
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"}]'
```
`--metrics-query` 옵션에 대해 파일을 지정하면 명령이 더 쉽게 읽히도록 할 수 있습니다. 다음 예에서는 옵션에 대해 query.json이라는 파일을 사용합니다. 이 파일의 콘텐츠는 다음과 같습니다.
```
[
{
"Metric": "os.cpuUtilization.user.avg"
},
{
"Metric": "os.cpuUtilization.idle.avg"
}
]
```
다음 명령을 실행하여 파일을 사용합니다.
Linux, macOS 또는 Unix의 경우는 다음과 같습니다:
```
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
```
Windows의 경우:
```
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
```
앞의 예에서는 옵션에 다음 값을 지정합니다:
+ `--service-type` – Amazon DocumentDB 용 `DOCDB`
+ `--identifier` – DB 인스턴스에 대한 리소스 ID입니다
+ `--start-time` 및 `--end-time` – 쿼리할 기간에 대한 ISO 8601 `DateTime` 값으로서, 지원되는 형식은 여러 가지입니다
다음과 같이 1시간 범위로 쿼리합니다:
+ `--period-in-seconds` – 1분당 쿼리에 대한 `60`
+ `--metric-queries` – 쿼리 2개의 배열, 각 쿼리는 지표 1개에만 해당됨.
지표 이름에는 지표를 유용한 범주로 분류하기 위해 점이 사용되고, 마지막 요소는 함수입니다. 예시에서 함수는 각 쿼리에 대해 `avg`입니다. Amazon CloudWatch와 마찬가지로 지원되는 함수는 `min`, `max`, `total` 및 `avg`입니다.
응답은 다음과 비슷합니다.
```
{
"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
```
응답에는 `Identifier`, `AlignedStartTime` 및 `AlignedEndTime`이 있습니다. `--period-in-seconds` 값이 `60`인 경우 시작 및 종료 시간은 분 단위로 맞춰져 있습니다. `--period-in-seconds` 값이 `3600`인 경우 시작 및 종료 시간은 시간 단위로 맞춰져 있습니다.
응답의 `MetricList`에는 다수의 항목이 있는데, 각각 `Key` 및 `DataPoints` 항목이 포함되어 있습니다. 각 `DataPoint`에는 `Timestamp` 및 `Value`이 있습니다. 쿼리는 1시간에 걸친 분당 데이터에 대한 것이므로 각 `Datapoints` 목록에는 `Timestamp1/Minute1`, `Timestamp2/Minute2` 등에서 최대 `Timestamp60/Minute60`까지 60개의 데이터 포인트가 있습니다.
쿼리는 두 가지 카운터 지표에 대한 것이므로 `MetricList` 응답에는 두 개의 요소가 있습니다.
### 상위 대기 상태에 대한 DB 로드 평균 검색
다음 예제는가 누적 영역 선 그래프를 생성하는 데 AWS Management Console 사용하는 것과 동일한 쿼리입니다. 이 예제에서는 로드를 상위 7개 대기 상태에 따라 나눈 마지막 시간 동안 `db.load.avg`을 검색합니다. 명령은 [카운터 지표 검색](#performance-insights-metrics-api-examples.CounterMetrics)의 명령과 동일합니다. 그러나 query.json 파일의 컨텐츠는 다음과 같습니다.
```
[
{
"Metric": "db.load.avg",
"GroupBy": { "Group": "db.wait_state", "Limit": 7 }
}
]
```
다음 명령을 실행합니다.
Linux, macOS 또는 Unix의 경우는 다음과 같습니다:
```
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
```
Windows의 경우:
```
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
```
예제에서는 상위 7개 대기 상태 중 `db.load.avg`과 `GroupBy`의 메트릭을 지정합니다. 이 예의 유효 값에 대한 자세한 내용은 *성능 개선 도우미 API 참조*의 [DimensionGroup](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DimensionGroup.html)을 참조하십시오.
응답은 다음과 비슷합니다.
```
{
"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
```
이 응답에는 `MetricList`에 항목이 3개 있습니다. 총 `db.load.avg`에 대해 하나의 엔트리가 있으며, 상위 3개 대기 상태 중 하나에 따라 나누어진 `db.load.avg`에 대해 각각 3개의 엔트리가 있습니다. 그룹화 차원이 있었기 때문에(첫 번째 예제와 달리) 메트릭의 각 그룹화에는 하나의 키가 있어야 합니다. 기본 카운터 지표 사용 사례처럼 각 지표에 키가 한 개만 있을 수는 없습니다.
### 상위 쿼리에 대한 DB 평균 로드 검색
다음 예에서는 상위 10개 쿼리 문을 기준으로 `db.wait_state`를 그룹화합니다. SQL 문에는 두 가지 그룹이 있습니다:
+ `db.query` – `{"find":"customers","filter":{"FirstName":"Jesse"},"sort":{"key":{"$numberInt":"1"}}}`와 같은 전체 쿼리문
+ `db.query_tokenized` – `{"find":"customers","filter":{"FirstName":"?"},"sort":{"key":{"$numberInt":"?"}},"limit":{"$numberInt":"?"}}`와 같은 토큰화된 쿼리문
데이터베이스 성능을 분석할 때는 파라미터에 의해서만 다른 쿼리문을 하나의 논리 항목으로 고려하는 것이 유용할 수 있습니다. 따라서 쿼리 시에는 `db.query_tokenized`를 사용할 수 있습니다. 그러나 특히 `explain()`에 관심이 있는 경우에는 때때로 파라미터가 있는 전체 쿼리 문을 검토하는 것이 더 유용합니다. 토큰화된 쿼리와 전체 쿼리 사이에는 부모-자녀 관계가 있으며, 여러 전체 쿼리(자녀)가 동일한 토큰화된 쿼리(부모) 아래에 그룹화됩니다.
이 예의 명령은 [상위 대기 상태에 대한 DB 로드 평균 검색](#performance-insights-metrics-api-examples.DBLoadAverage)의 명령과 유사합니다. 그러나 query.json 파일의 컨텐츠는 다음과 같습니다.
```
[
{
"Metric": "db.load.avg",
"GroupBy": { "Group": "db.query_tokenized", "Limit": 10 }
}
]
```
다음 예에는 `db.query_tokenized`가 사용됩니다.
Linux, macOS 또는 Unix의 경우는 다음과 같습니다:
```
aws pi get-resource-metrics \
--service-type DOCDB \
--identifier db-ID \
--start-time 2022-03-13T8:00:00Z \
--end-time 2022-03-13T9:00:00Z \
--period-in-seconds 3600 \
--metric-queries file://query.json
```
Windows의 경우:
```
aws pi get-resource-metrics ^
--service-type DOCDB ^
--identifier db-ID ^
--start-time 2022-03-13T8:00:00Z ^
--end-time 2022-03-13T9:00:00Z ^
--period-in-seconds 3600 ^
--metric-queries file://query.json
```
이 예에서는 1시간 동안 쿼리를 실행하는데 1분은 초 단위로 구성됩니다.
예제에서는 상위 7개 대기 상태 중 `db.load.avg`과 `GroupBy`의 메트릭을 지정합니다. 이 예의 유효 값에 대한 자세한 내용은 *성능 개선 도우미 API 참조*의 [DimensionGroup](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DimensionGroup.html)을 참조하십시오.
응답은 다음과 비슷합니다.
```
{
"AlignedStartTime": "2022-04-04T06:00:00+00:00",
"AlignedEndTime": "2022-04-04T06:15:00+00:00",
"Identifier": "db-NQF3TTMFQ3GTOKIMJODMC3KQQ4",
"MetricList": [
{//A list of key/datapoints
"Key": {
"Metric": "db.load.avg"
},
"DataPoints": [
//... 60 datapoints for the total db.load.avg key
]
},
{
"Key": {//Next key are the top tokenized queries
"Metric": "db.load.avg",
"Dimensions": {
"db.query_tokenized.db_id": "pi-1064184600",
"db.query_tokenized.id": "77DE8364594EXAMPLE",
"db.query_tokenized.statement": "{\"find\":\"customers\",\"filter\":{\"FirstName\":\"?\"},\"sort\":{\"key\":{\"$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
```
이 응답은 `MetricList`에 11개의 항목이 있는데 (전체 1개, 최상위 토큰화 SQL 10개) 각 항목에는 시간당 `DataPoints`가 24개입니다.
토큰화된 커리의 경우 각 차원 목록에 3개의 항목이 있습니다:
+ `db.query_tokenized.statement` – 토큰화된 쿼리문.
+ `db.query_tokenized.db_id `— 성능 개선 도우미에서 자동으로 생성하는 합성 ID입니다. 이 예에서는 `pi-1064184600` 합성 ID를 반환합니다.
+ `db.query_tokenized.id` – 성능 개선 도우미 내부의 쿼리에 대한 ID입니다.
에서는 AWS Management Console이 ID를 지원 ID라고 합니다. ID는 AWS Support에서 데이터베이스 관련 문제를 해결하는 데 도움이 되도록 검사할 수 있는 데이터이기 때문에이 이름이 지정됩니다.는 데이터의 보안 및 개인 정보를 매우 중요하게 AWS 여기며 거의 모든 데이터는 로 암호화되어 저장됩니다 AWS KMS key. 따라서 내부 사람은이 데이터를 볼 AWS 수 없습니다. 앞의 예에서 `tokenized.statement`와 `tokenized.db_id` 모두 암호화되어 저장됩니다. 데이터베이스에 문제가 있는 경우 AWS 지원 ID를 참조하여 지원을 받을 수 있습니다.
쿼리 시 `Group`에서 `GroupBy`을 지정하면 편리할 수 있습니다. 그러나 반환되는 데이터에 대한 더 세분화된 제어를 위해서는 차원 목록을 지정하십시오. 예를 들어 `db.query_tokenized.statement`만 필요한 경우에는 query.json file에 `Dimensions` 속성을 추가할 수 있습니다.
```
[
{
"Metric": "db.load.avg",
"GroupBy": {
"Group": "db.query_tokenized",
"Dimensions":["db.query_tokenized.statement"],
"Limit": 10
}
}
]
```
### 쿼리로 필터링된 DB 로드 평균 검색
이 예에서 해당되는 API 쿼리는 [상위 쿼리에 대한 DB 평균 로드 검색](#performance-insights-metrics-api-examples.topquery)의 명령과 유사합니다. 그러나 query.json 파일의 컨텐츠는 다음과 같습니다.
```
[
{
"Metric": "db.load.avg",
"GroupBy": { "Group": "db.wait_state", "Limit": 5 },
"Filter": { "db.query_tokenized.id": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE" }
}
]
```
이 응답에서는 query.json 파일에 지정된 토큰화된 쿼리 AKIAIOSFODNN7EXAMPLE의 기여도에 따라 모든 값이 필터링됩니다. 키는 필터링된 쿼리에 영향을 준 상위 5개 대기 상태이기 때문에 필터가 없는 쿼리와 다른 순서를 따를 수도 있습니다.