# Monitorar a carga de banco de dados com o Performance Insights no Amazon RDS **Importante** A AWS anunciou a data de fim da vida útil do Insights de Performance: 30 de junho de 2026. Após essa data, o Amazon RDS não oferecerá mais suporte à experiência do console, aos períodos de retenção flexíveis (de 1 a 24 meses) e aos preços associados do Insights de Performance. A API do Insights de Performance continuará existindo sem alterações de preço. Os custos da API do Insights de Performance aparecerão em sua fatura da com o custo do CloudWatch Database Insights. Recomendamos que você atualize todas as instâncias de banco de dados usando o nível pago do Insights de Performance para o modo avançado do Database Insights antes de 30 de junho de 2026. Para ter informações sobre como atualizar para o modo avançado do Database Insights, consulte [Ativação do modo Avançado do Database Insights para Amazon RDS](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md). Se você não tomar nenhuma medida, as instâncias de banco de dados que estão usando o Insights de Performance usarão como padrão o modo padrão do Database Insights. Com o modo padrão do Database Insights, você pode perder o acesso ao histórico de dados de desempenho após sete dias e talvez não consiga usar planos de execução e recursos de análise sob demanda no console do Amazon RDS. Após 30 de junho de 2026, somente o modo avançado do Database Insights aceitará planos de execução e análise sob demanda. Com o CloudWatch Database Insights, você pode monitorar a carga do banco de dados para sua frota de bancos de dados e analisar e solucionar problemas de desempenho em grande escala. Para ter mais informações sobre o Database Insights, consulte [Monitoramento de bancos de dados do Amazon RDS com o CloudWatch Database Insights](USER_DatabaseInsights.md). Para obter informações de definição de preço, consulte [Definição de preço do Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/). O Performance Insights expande os recursos de monitoramento do Amazon RDS existentes para ilustrar e ajudar você a analisar a performance do banco de dados. Com o painel do Performance Insights, você pode visualizar a carga do banco de dados em sua carga de instâncias de banco de dados do Amazon RDS e filtrá-la por esperas, instruções SQL, hosts ou usuários. Para obter informações sobre como usar o Performance Insights com Amazon DocumentDB, consulte o *[Guia do desenvolvedor do Amazon DocumentDB](https://docs.aws.amazon.com/documentdb/latest/developerguide/performance-insights.html)*. **Topics** + [Visão geral do Performance Insights no Amazon RDS](USER_PerfInsights.Overview.md) + [Ativar e desativar o Insights de Performance do Amazon RDS](USER_PerfInsights.Enabling.md) + [Visão geral do Performance Schema para o Insights de Performance no Amazon RDS para MariaDB ou MySQL](USER_PerfInsights.EnableMySQL.md) + [Configurar políticas de acesso para o Performance Insights](USER_PerfInsights.access-control.md) + [Análise de métricas usando o painel do Performance Insights](USER_PerfInsights.UsingDashboard.md) + [Visualizar as recomendações proativas do Performance Insights](USER_PerfInsights.InsightsRecommendationViewDetails.md) + [Recuperar métricas com a API do Insights de Performance do Amazon RDS](USER_PerfInsights.API.md) + [Registrar em log as chamadas do Performance Insights usando o AWS CloudTrail](USER_PerfInsights.CloudTrail.md) + [API do Performance Insights e endpoints da VPC de interface (AWS PrivateLink)](pi-vpc-interface-endpoints.md) # Visão geral do Performance Insights no Amazon RDS **Importante** A AWS anunciou a data de fim da vida útil do Insights de Performance: 30 de junho de 2026. Após essa data, o Amazon RDS não oferecerá mais suporte à experiência do console, aos períodos de retenção flexíveis (de 1 a 24 meses) e aos preços associados do Insights de Performance. A API do Insights de Performance continuará existindo sem alterações de preço. Os custos da API do Insights de Performance aparecerão em sua fatura da com o custo do CloudWatch Database Insights. Recomendamos que você atualize todas as instâncias de banco de dados usando o nível pago do Insights de Performance para o modo avançado do Database Insights antes de 30 de junho de 2026. Para ter informações sobre como atualizar para o modo avançado do Database Insights, consulte [Ativação do modo Avançado do Database Insights para Amazon RDS](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md). Se você não tomar nenhuma medida, as instâncias de banco de dados que estão usando o Insights de Performance usarão como padrão o modo padrão do Database Insights. Com o modo padrão do Database Insights, você pode perder o acesso ao histórico de dados de desempenho após sete dias e talvez não consiga usar planos de execução e recursos de análise sob demanda no console do Amazon RDS. Após 30 de junho de 2026, somente o modo avançado do Database Insights aceitará planos de execução e análise sob demanda. Com o CloudWatch Database Insights, você pode monitorar a carga do banco de dados para sua frota de bancos de dados e analisar e solucionar problemas de desempenho em grande escala. Para ter mais informações sobre o Database Insights, consulte [Monitoramento de bancos de dados do Amazon RDS com o CloudWatch Database Insights](USER_DatabaseInsights.md). Para obter informações de definição de preço, consulte [Definição de preço do Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/). Por padrão, o RDS ativa o Insights de Performance no assistente de criação do console para mecanismos do Amazon RDS. Se você tiver mais de um banco de dados em uma instância de banco de dados, o Performance Insights agregará dados de performance. É possível encontrar uma visão geral do Performance Insights para Amazon RDS no vídeo a seguir. [![AWS Videos](http://img.youtube.com/vi/yOeWcPBT458/0.jpg)](http://www.youtube.com/watch?v=yOeWcPBT458) **Importante** Os tópicos a seguir descrevem o uso do Amazon RDS Performance Insights com mecanismos de banco de dados não Aurora. Para obter informações sobre o uso do Amazon RDS Performance Insights com o Amazon Aurora, consulte [Usar o Amazon RDS Performance Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.html) no *Guia do usuário do Amazon Aurora*. **Topics** + [Carga de banco de dados](USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.md) + [Máximo de CPU](USER_PerfInsights.Overview.MaxCPU.md) + [Mecanismo de banco de dados do Amazon RDS, região e classe de instância compatíveis com o Insights de Performance](USER_PerfInsights.Overview.Engines.md) + [Preços e retenção de dados para o Performance Insights](USER_PerfInsights.Overview.cost.md) # Carga de banco de dados *Carga do banco do dados* mede o nível de atividade de sessão no banco de dados. `DBLoad` é a métrica principal no Insights de Performance, e o Insights de Performance coleta a carga do banco de dados a cada segundo. **Topics** + [Sessões ativas](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.active-sessions) + [Média de sessões ativas](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.AAS) + [Média de execuções ativas](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.AAE) + [Dimensões](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.dimensions) ## Sessões ativas Uma *sessão de base de dados relacional* representa o diálogo de uma aplicação com um banco de dados relacional. Uma sessão ativa é uma conexão que enviou trabalho para o mecanismo de banco de dados e está aguardando uma resposta. Uma sessão fica ativa quando está em execução na CPU ou aguardando a disponibilidade de um recurso para que ela possa continuar. Por exemplo, uma sessão ativa pode esperar que uma página (ou um bloco) seja lida na memória e, depois, consumir CPU enquanto faz a leitura dos dados na página. ## Média de sessões ativas A *média de sessões ativas (AAS)* é a unidade da métrica `DBLoad` no Performance Insights. Ele mede quantas sessões estão ativas simultaneamente no banco de dados. A cada segundo, o Insights de Performance faz uma amostra do número de sessões executando simultaneamente uma consulta. Para cada sessão ativa, o Insights de Performance coleta os seguintes dados: + Declaração do SQL + Estado da sessão (em execução na CPU ou em espera) + Host + Usuário executando o SQL O Insights de Performance calcula a AAS dividindo o número total de sessões pelo número total de amostras por um período específico. Por exemplo, a tabela a seguir mostra cinco amostras consecutivas de uma consulta em execução em intervalos de um segundo. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.html) No exemplo anterior, a carga do banco de dados para o intervalo de tempo foi de 2 AAS. Essa medida significa que, em média, duas sessões estavam ativas em determinado momento durante o intervalo em que as cinco amostras foram obtidas. ## Média de execuções ativas A média de execuções ativas (AAE) por segundo está relacionada ao AAS. Para calcular os AAE, o Performance Insights divide o tempo total de execução de uma consulta pelo intervalo de tempo. A tabela a seguir mostra o cálculo de AAE para a mesma consulta na tabela anterior. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.html) Na maioria dos casos, o AAS e o AAE de uma consulta são aproximadamente os mesmos. No entanto, como as entradas para os cálculos são diferentes fontes de dados, os cálculos geralmente variam ligeiramente. ## Dimensões A métrica `db.load` é diferente das outras métricas da série temporal, pois você pode fragmentá-la em subcomponentes chamados de dimensões. Você pode pensar em dimensões como “pedaços” de categorias para as diferentes características da métrica `DBLoad`. Quando você está diagnosticando problemas de performance, as seguintes dimensões geralmente são as mais úteis: **Topics** + [Eventos de espera](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.waits) + [SQL principal](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.top-sql) + [Planos](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.plans) Para obter uma lista completa de dimensões dos mecanismos Amazon RDS, consulte [Carga de banco de dados separada por dimensões](USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.md#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.dims). ### Eventos de espera Um *evento de espera* faz com que uma instrução SQL aguarde que um evento específico aconteça antes que ele possa continuar a execução. Eventos de espera são uma dimensão, ou categoria, importante para a carga do banco de dados, pois indicam onde o trabalho está impedido. Todas as sessões ativas estão em um estado de espera ou de execução na CPU. Por exemplo, sessões consomem CPU quando procuram um buffer na memória, realizam um cálculo ou executam um código processual. Quando as sessões não estão consumindo CPU, elas podem estar aguardando a liberação de um buffer de memória, a leitura de um arquivo de dados ou a gravação em um log. Quanto mais tempo uma sessão aguardar recursos, menos tempo ela será executada na CPU. Ao ajustar um banco de dados, muitas vezes você tenta descobrir os recursos que as sessões estão aguardando. Por exemplo, dois ou três eventos de espera podem representar 90% da carga do banco de dados. Essa medida significa que, em média, as sessões ativas estão passando a maior parte do tempo aguardando um pequeno número de recursos. Se você conseguir descobrir a causa dessas esperas, poderá tentar uma solução. Os eventos de espera variam de acordo com o mecanismo de banco de dados: + Para obter informações sobre todos os eventos de espera do MariaDB e do MySQL, consulte [Tabelas de resumo de eventos de espera](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/performance-schema-wait-summary-tables.html) na documentação do MySQL. + Para obter informações sobre todos os eventos de espera do PostgreSQL, consulte [The Statistics Collector > Wait Event tables](https://www.postgresql.org/docs/current/monitoring-stats.html#WAIT-EVENT-TABLE) (Coletor de estatísticas > Tabelas de eventos de espera) na documentação do PostgreSQL. + Para obter mais informações sobre todos os eventos de espera do Oracle, consulte [Descriptions of Wait Events](https://docs.oracle.com/database/121/REFRN/GUID-2FDDFAA4-24D0-4B80-A157-A907AF5C68E2.htm#REFRN-GUID-2FDDFAA4-24D0-4B80-A157-A907AF5C68E2) (Descrições de ventos de espera) na documentação do Oracle. + Para obter informações sobre todos os eventos de espera do SQL Server, consulte [Tipos de esperas](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/system-dynamic-management-views/sys-dm-os-wait-stats-transact-sql?view=sql-server-2017#WaitTypes) na documentação do SQL Server. **nota** No Oracle, às vezes, os processos em segundo plano funcionam sem uma instrução SQL associada. Nesses casos, o Performance Insights relata o tipo de processo em segundo plano concatenado com dois-pontos e a classe de espera associada a esse processo em segundo plano. Os tipos de processos em segundo plano incluem `LGWR`, `ARC0`, `PMON` e assim por diante. Por exemplo, quando o arquivador está realizando E/S, o relatório do Performance Insights é semelhante a `ARC1:System I/O`. Às vezes, o tipo de processo em segundo plano também está ausente, e o Performance Insights só informa a classe de espera, por exemplo, `:System I/O`. ### SQL principal Enquanto eventos de espera mostram gargalos, o gráfico Top SQL (SQL principal) mostra quais consultas estão contribuindo mais para a carga do banco de dados. Por exemplo, muitas consultas podem estar em execução no banco de dados, mas uma única consulta pode consumir 99% da carga do banco de dados. Nesse caso, a carga alta pode indicar um problema com a consulta. Por padrão, o console do Performance Insights exibe as consultas de SQL principal que estão contribuindo para a carga do banco de dados. O console também mostra estatísticas relevantes para cada instrução. Para diagnosticar problemas de performance para uma instrução específica, você pode examinar seu plano de execução. ### Planos Um *plano de execução*, também chamado simplesmente de *plano*, é uma sequência de etapas que acessam dados. Por exemplo, um plano para unir tabelas `t1` e `t2` pode percorrer todas as linhas em `t1` e comparar cada linha com uma linha em `t2`. Em um banco de dados relacional, um *otimizador* é um código interno que determina o plano mais eficiente para uma consulta SQL. Em relação a instâncias de banco de dados, o Insights de Performance coleta planos de execução automaticamente. Para diagnosticar problemas de performance do SQL, examine os planos capturados para consultas de SQL com uso elevado de recursos. Os planos mostram como o banco de dados analisou e executou consultas. Para saber como analisar a carga de banco de dados, consulte: + Oracle: [Analisar planos de execução do Oracle usando o painel do Insights de Performance para o Amazon RDS](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AccessPlans.md) + SQL Server: [Analisar planos de execução do SQL Server usando o painel do Insights de Performance para o Amazon RDS](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AccessPlansSqlServer.md) #### Captura de planos A cada cinco minutos, o Insights de Performance identifica as consultas com uso mais intenso de recursos e captura os planos. Assim, você não precisa coletar e gerenciar manualmente um grande número de planos. Em vez disso, você pode usar o **SQL principal** para focar nos planos para as consultas mais problemáticas. **nota** O Performance Insights não captura planos para consultas cujo texto exceda o limite máximo de texto de consulta coletável. Para ter mais informações, consulte [Acessar mais texto SQL no painel do Performance Insights.](USER_PerfInsights.UsingDashboard.SQLTextSize.md). O período de retenção para planos de execução é o mesmo dos seus dados do Performance Insights. A configuração de retenção no nível gratuito é **Default (7 days)** (Padrão (7 dias)). Para reter seus dados de performance por mais tempo, especifique entre 1 e 24 meses. Para obter mais informações sobre os períodos de retenção, consulte [Preços e retenção de dados para o Performance Insights](USER_PerfInsights.Overview.cost.md). #### Consultas de resumo O **SQL principal** mostra as consultas de resumo por padrão. Uma consulta de resumo não tem um plano, mas todas as consultas que usam valores literais têm planos. Por exemplo, uma consulta de resumo pode incluir o texto `WHERE `email`=?`. O resumo pode conter duas consultas, uma com o texto `WHERE email=user1@example.com` e outro com `WHERE email=user2@example.com`. Cada uma dessas consultas literais pode incluir vários planos. Ao selecionar uma consulta de resumo, o console mostra todos os planos para declarações secundárias do resumo selecionado. Assim, você não precisa examinar todas as instruções filho para encontrar o plano. Você pode ver planos que não estão na lista exibida das 10 principais instruções filho. O console mostra planos para todas as consultas filho para as quais os planos foram coletados, independentemente de as consultas estarem entre as dez principais. # Máximo de CPU No painel, o gráfico **Carga de banco de dados** coleta, agrega e exibe informações da sessão. Para ver se as sessões ativas estão excedendo o máximo de CPU, observe sua relação com a linha **Máx. vCPU**. O Insights Performance determina o valor de **Máx. vCPU** pelo número de núcleos de vCPU (CPUs virtuais) da instância de banco de dados. Um processo pode ser executado em uma vCPU por vez. Se o número de processos exceder o número de vCPUs, os processos começarão a ser colocados em fila. Quando a colocação em fila aumenta, a performance do banco de dados diminui. Se a carga de banco de dados estiver com frequência acima da linha **Máx. vCPU** e o estado de espera primário for CPU, isso indicará que a CPU está sobrecarregada. Nesse caso, convém limitar as conexões com a instância, ajustar todas as consultas SQL com uma alta carga de CPU ou considerar uma classe de instância maior. As instâncias altas e consistentes de qualquer estado de espera indicam que pode haver problemas de gargalos ou de contenção de recursos que você deve resolver. Isso pode ser válido mesmo quando a carga do banco de dados não ultrapassa a linha de **Máx. vCPU**. # Mecanismo de banco de dados do Amazon RDS, região e classe de instância compatíveis com o Insights de Performance **Importante** A AWS anunciou a data de fim da vida útil do Insights de Performance: 30 de junho de 2026. Após essa data, o Amazon RDS não oferecerá mais suporte à experiência do console, aos períodos de retenção flexíveis (de 1 a 24 meses) e aos preços associados do Insights de Performance. A API do Insights de Performance continuará existindo sem alterações de preço. Os custos da API do Insights de Performance aparecerão em sua fatura da com o custo do CloudWatch Database Insights. Recomendamos que você atualize todas as instâncias de banco de dados usando o nível pago do Insights de Performance para o modo avançado do Database Insights antes de 30 de junho de 2026. Para ter informações sobre como atualizar para o modo avançado do Database Insights, consulte [Ativação do modo Avançado do Database Insights para Amazon RDS](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md). Se você não tomar nenhuma medida, as instâncias de banco de dados que estão usando o Insights de Performance usarão como padrão o modo padrão do Database Insights. Com o modo padrão do Database Insights, você pode perder o acesso ao histórico de dados de desempenho após sete dias e talvez não consiga usar planos de execução e recursos de análise sob demanda no console do Amazon RDS. Após 30 de junho de 2026, somente o modo avançado do Database Insights aceitará planos de execução e análise sob demanda. Com o CloudWatch Database Insights, você pode monitorar a carga do banco de dados para sua frota de bancos de dados e analisar e solucionar problemas de desempenho em grande escala. Para ter mais informações sobre o Database Insights, consulte [Monitoramento de bancos de dados do Amazon RDS com o CloudWatch Database Insights](USER_DatabaseInsights.md). Para obter informações de definição de preço, consulte [Definição de preço do Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/). A tabela a seguir fornece mecanismos de banco de dados do Amazon RDS que são compatíveis com o Insights de Performance. **nota** Para o Amazon Aurora, consulte [Suporte ao mecanismo de bancos de dados Amazon Aurora para Performance Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.Overview.Engines.html) no *Guia do usuário do Amazon Aurora*. | Mecanismo de banco de dados do Amazon RDS | Versões do mecanismo e regiões compatíveis | Limitações de classes de instâncias | | --- | --- | --- | | Amazon RDS para MariaDB | Para obter mais informações sobre a disponibilidade de versões e regiões do Performance Insights com o RDS para MariaDB, consulte [Regiões e mecanismos de banco de dados compatíveis com o Insights de Performance no Amazon RDS](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md). | O Insights de Performance não tem suporte para as seguintes classes de instâncias: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Overview.Engines.html) | | RDS para MySQL | Para obter mais informações sobre a disponibilidade de versões e regiões do Performance Insights com o RDS para MySQL, consulte [Regiões e mecanismos de banco de dados compatíveis com o Insights de Performance no Amazon RDS](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md). | O Insights de Performance não tem suporte para as seguintes classes de instâncias: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Overview.Engines.html) | | Amazon RDS para Microsoft SQL Server | Para obter mais informações sobre a disponibilidade de versões e regiões do Performance Insights com o RDS para SQL Server, consulte [Regiões e mecanismos de banco de dados compatíveis com o Insights de Performance no Amazon RDS](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md). | N/D | | Amazon RDS para PostgreSQL | Para obter mais informações sobre a disponibilidade de versões e regiões do Performance Insights com o RDS para PostgreSQL, consulte [Regiões e mecanismos de banco de dados compatíveis com o Insights de Performance no Amazon RDS](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md). | N/D | | Amazon RDS para Oracle | Para obter mais informações sobre a disponibilidade de versões e regiões do Performance Insights com o RDS para Oracle, consulte [Regiões e mecanismos de banco de dados compatíveis com o Insights de Performance no Amazon RDS](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md). | N/D | ## Mecanismo de banco de dados do Amazon RDSAmazon Aurora, região e classe de instância compatíveis com recursos do Insights de Performance A tabela a seguir fornece mecanismos de banco de dados do Amazon RDS que são compatíveis com atributos do Insights de Performance. | Recurso | [Nível de preço](https://aws.amazon.com/rds/performance-insights/pricing/) | [Regiões compatíveis](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Concepts.RegionsAndAvailabilityZones.html#Concepts.RegionsAndAvailabilityZones.Regions) | [ Mecanismos de banco de dados compatíveis](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Welcome.html#Welcome.Concepts.DBInstance) | [Classes de instância compatíveis](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Concepts.DBInstanceClass.html#Concepts.DBInstanceClass.Types) | | --- | --- | --- | --- | --- | | [Estatísticas SQL para Performance Insights](sql-statistics.md) | Todos | Todos | Todos | Todos | | [Analisar planos de execução do Oracle usando o painel do Insights de Performance para o Amazon RDS](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AccessPlans.md) | Todos | Todos | RDS para Oracle | Todos | | [Analisar a performance do banco de dados por um período](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzePerformanceTimePeriod.md) | Somente nível pago | Todos | RDS para PostgreSQL. | Todos | | [Visualizar as recomendações proativas do Performance Insights](USER_PerfInsights.InsightsRecommendationViewDetails.md) | Somente nível pago | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Overview.Engines.html) | Todos | Todos | # Preços e retenção de dados para o Performance Insights Por padrão, o Performance Insights oferece um nível gratuito que inclui 7 dias de histórico de dados de performance e 1 milhão de solicitações de API por mês. Você também pode comprar períodos de retenção mais longos. Para obter informações completas sobre custos, consulte [Definição de preço do Performance Insights](https://aws.amazon.com/rds/performance-insights/pricing/). No console do RDS, você pode escolher qualquer um dos seguintes períodos de retenção para seus dados do Performance Insights: + **Default (7 days)** (Padrão (7 dias)) + ***n* meses**, em que ***n*** é um número entre 1 e 24 ![\[Escolha um período de retenção para seus dados do Performance Insights.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-retention-periods.png) Para saber como definir um período de retenção usando a AWS CLI, consulte . # Ativar e desativar o Insights de Performance do Amazon RDS **Importante** A AWS anunciou a data de fim da vida útil do Insights de Performance: 30 de junho de 2026. Após essa data, o Amazon RDS não oferecerá mais suporte à experiência do console, aos períodos de retenção flexíveis (de 1 a 24 meses) e aos preços associados do Insights de Performance. A API do Insights de Performance continuará existindo sem alterações de preço. Os custos da API do Insights de Performance aparecerão em sua fatura da com o custo do CloudWatch Database Insights. Recomendamos que você atualize todas as instâncias de banco de dados usando o nível pago do Insights de Performance para o modo avançado do Database Insights antes de 30 de junho de 2026. Para ter informações sobre como atualizar para o modo avançado do Database Insights, consulte [Ativação do modo Avançado do Database Insights para Amazon RDS](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md). Se você não tomar nenhuma medida, as instâncias de banco de dados que estão usando o Insights de Performance usarão como padrão o modo padrão do Database Insights. Com o modo padrão do Database Insights, você pode perder o acesso ao histórico de dados de desempenho após sete dias e talvez não consiga usar planos de execução e recursos de análise sob demanda no console do Amazon RDS. Após 30 de junho de 2026, somente o modo avançado do Database Insights aceitará planos de execução e análise sob demanda. Com o CloudWatch Database Insights, você pode monitorar a carga do banco de dados para sua frota de bancos de dados e analisar e solucionar problemas de desempenho em grande escala. Para ter mais informações sobre o Database Insights, consulte [Monitoramento de bancos de dados do Amazon RDS com o CloudWatch Database Insights](USER_DatabaseInsights.md). Para obter informações de definição de preço, consulte [Definição de preço do Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/). É possível ativar o Insights de Performance para a instância de banco de dados ou o cluster de banco de dados multi-AZ durante a criação. Se necessário, você pode desativá-lo posteriormente modificando a instância de banco de dados no console. A ativação e a desativação do Performance Insights não causa tempo de inatividade, reinicialização ou failover. **nota** O Performance Schema é uma ferramenta de performance opcional usada pelo Amazon RDS para MariaDB ou MySQL. Se você ativar ou desativar o Performance Schema, será necessário reinicializar. No entanto, se você ativar ou desativar o Performance Insights, não será necessário reinicializar. Para obter mais informações, consulte [Visão geral do Performance Schema para o Insights de Performance no Amazon RDS para MariaDB ou MySQL](USER_PerfInsights.EnableMySQL.md). O agente do Performance Insights consome CPU e memória limitadas no host do banco de dados. Quando a carga do banco de dados é alta, o agente limita o impacto sobre a performance coletando dados com menos frequência. ------ #### [ Console ] No console, ative ou desative o Performance Insights ao criar ou modificar uma instância de banco de dados ou cluster de banco de dados multi-AZ. **Ativar ou desativar o Insights de Performance ao criar uma instância de banco de dados ou cluster de banco de dados multi-AZ** Depois de criar uma instância de banco de dados ou cluster de banco de dados multi-AZ, o Amazon RDS habilita o Insights de Performance por padrão. Para desativar o Insights de Performance, escolha a opção **Database Insights: padrão** e desmarque a opção **Habilitar Insights de Performance**. Para obter mais informações, consulte os tópicos a seguir. + Para criar uma instância de banco de dados, siga as instruções do seu mecanismo de banco de dados em [Criar uma instância de banco de dados do Amazon RDS](USER_CreateDBInstance.md). + Para criar um cluster de banco de dados multi-AZ, siga as instruções relacionadas ao seu mecanismo de banco de dados em [Criar um cluster de banco de dados multi-AZ para o Amazon RDS](create-multi-az-db-cluster.md). A captura de tela a seguir mostra a seção **Performance Insights**. ![\[Ativar o Performance Insights durante a criação da instância de banco de dados ou do cluster de banco de dados multi-AZ com o console\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_enabling.png) Se você escolher **Enable Performance Insights (Habilitar o Performance Insights)** terá as seguintes opções: + **Retenção** (apenas para o modo padrão do Database Insights): o intervalo de tempo para reter os dados do Insights de Performance. A configuração de retenção é **Padrão (7 dias)**. Para reter seus dados de performance por mais tempo, especifique entre 1 e 24 meses. Para obter mais informações sobre os períodos de retenção, consulte [Preços e retenção de dados para o Performance Insights](USER_PerfInsights.Overview.cost.md). + **AWS KMS key** – especifica a sua AWS KMS key. O Performance Insights criptografa todos os possíveis dados sigilosos usando a sua chave do KMS. Os dados são criptografados em repouso e em trânsito. Para obter mais informações, consulte [Alterar uma política do AWS KMS para o Insights de Performance](USER_PerfInsights.access-control.cmk-policy.md). **Ativar ou desativar o Insights de Performance ao modificar uma instância de banco de dados ou um cluster de banco de dados multi-AZ** No console, é possível modificar uma instância de banco de dados ou um cluster de banco de dados multi-AZ para gerenciar o Insights de Performance. **Como gerenciar o Insights de Performance para uma instância de banco de dados ou um cluster de banco de dados multi-AZ usando o console** 1. Faça login no Console de gerenciamento da AWS e abra o console do Amazon RDS em [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/). 1. Escolha **Databases (Bancos de dados)**. 1. Escolha uma instância de banco de dados ou um cluster de banco de dados multi-AZ e selecione **Modificar**. 1. Para ativar o Insights de Performance, selecione **Habilitar Insights de Performance**. Para desativar o Insights de Performance, escolha a opção **Database Insights: padrão** e desmarque a opção **Habilitar Insights de Performance**. Se você escolher **Enable Performance Insights (Habilitar o Performance Insights)** terá as seguintes opções: + **Retenção** (apenas para o modo padrão do Database Insights): o intervalo de tempo para reter os dados do Insights de Performance. A configuração de retenção é **Padrão (7 dias)**. Para reter seus dados de performance por mais tempo, especifique entre 1 e 24 meses. Para obter mais informações sobre os períodos de retenção, consulte [Preços e retenção de dados para o Performance Insights](USER_PerfInsights.Overview.cost.md). + **AWS KMS key** – especifique a sua chave do KMS. O Performance Insights criptografa todos os possíveis dados sigilosos usando a sua chave do KMS. Os dados são criptografados em repouso e em trânsito. Para obter mais informações, consulte [Criptografar recursos do Amazon RDS](Overview.Encryption.md). 1. Escolha **Continue**. 1. Em **Scheduling of Modifications** (Programação de modificações), escolha Apply immediately (Aplicar imediatamente). Se você escolher Apply during the next scheduled maintenance window (Aplicar durante a próxima janela de manutenção agendada), sua instância ignorará essa configuração e ativará o Performance Insights imediatamente. 1. Escolha **Modify instance (Modificar instância)**. ------ #### [ AWS CLI ] Ao usar o comando [create-db-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-instance.html) da AWS CLI, ative o Insights de Performance especificando `--enable-performance-insights` e definindo `--database-insights-mode` como `advanced` ou `standard`. Para desativar o Insights de Performance, especifique `--no-enable-performance-insights` e `database-insights-mode` como `standard`. Você também pode especificar esses valores usando os seguintes comandos da AWS CLI: + [create-db-cluster](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-cluster.html) + [modify-db-cluster](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/modify-db-cluster.html) + [create-db-instance-read-replica](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-instance-read-replica.html) + [modify-db-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/modify-db-instance.html) + [restore-db-instance-from-s3](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/restore-db-instance-from-s3.html) Quando você ativa o Performance Insights na CLI, é possível especificar o número de dias para retenção dos dados do Performance Insights com a opção `--performance-insights-retention-period`. Você pode especificar `7`, *mês* \$1 31 (em que *mês* é um número de 1 a 23) ou `731`. Por exemplo, se você quiser reter seus dados de desempenho por 3 meses, especifique `93`, que é 3 \$1 31. O padrão são `7` dias. Para obter mais informações sobre os períodos de retenção, consulte [Preços e retenção de dados para o Performance Insights](USER_PerfInsights.Overview.cost.md). O exemplo a seguir ativa o Performance Insights para `sample-db-cluster` e especifica que os dados do Performance Insights serão retidos por 93 dias (3 meses). Para Linux, macOS ou Unix: ``` aws rds modify-db-cluster \ --database-insights-mode standard \ --db-cluster-identifier sample-db-instance \ --enable-performance-insights \ --performance-insights-retention-period 93 ``` Para Windows: ``` aws rds modify-db-cluster ^ --database-insights-mode standard ^ --db-cluster-identifier sample-db-instance ^ --enable-performance-insights ^ --performance-insights-retention-period 93 ``` Se você especificar um período de retenção como 94 dias, que não é um valor válido, o RDS emitirá um erro. ``` An error occurred (InvalidParameterValue) when calling the CreateDBInstance operation: Invalid Performance Insights retention period. Valid values are: [7, 31, 62, 93, 124, 155, 186, 217, 248, 279, 310, 341, 372, 403, 434, 465, 496, 527, 558, 589, 620, 651, 682, 713, 731] ``` **nota** É possível ativar o Insights de Performance para uma instância em um cluster de banco de dados no qual o Insights de Performance não é gerenciado no nível do cluster. ------ #### [ RDS API ] Ao criar uma instância de banco de dados usando a operação [CreateDBInstance](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBInstance.html) da API do Amazon RDS, ative o Performance Insights definindo `EnablePerformanceInsights` como `True`. Para desativar o Insights de Performance, defina `EnablePerformanceInsights` como `False` e `DatabaseInsightsMode` como `standard`. Também é possível especificar o valor `EnablePerformanceInsights` usando as seguintes operações da API: + [CreateDBCluster](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBCluster.html) (cluster de banco de dados multi-AZ) + [ModifyDBCluster](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBCluster.html) (cluster de banco de dados multi-AZ) + [ModifyDBInstance](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBInstance.html) + [CreateDBInstanceReadReplica](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBInstanceReadReplica.html) + [RestoreDBInstanceFromS3](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_RestoreDBInstanceFromS3.html) Quando você ativar o Performance Insights, é possível especificar a quantidade de tempo, em dias, para a retenção de dados do Performance Insights com o parâmetro `PerformanceInsightsRetentionPeriod`. Você pode especificar `7`, *mês* \$1 31 (em que *mês* é um número de 1 a 23) ou `731`. Por exemplo, se você quiser reter seus dados de desempenho por 3 meses, especifique `93`, que é 3 \$1 31. O padrão são `7` dias. Para obter mais informações sobre os períodos de retenção, consulte [Preços e retenção de dados para o Performance Insights](USER_PerfInsights.Overview.cost.md). ------ # Visão geral do Performance Schema para o Insights de Performance no Amazon RDS para MariaDB ou MySQL O Performance Schema é um recurso opcional para monitorar a performance do tempo de execução do Amazon RDS para MariaDB ou MySQL em um nível inferior de detalhes. O Performance Schema foi projetado para causar impacto mínimo na performance do banco de dados. O Performance Insights é um recurso separado que você pode usar com ou sem o Performance Schema. **Topics** + [Visão Geral do Performance Schema](#USER_PerfInsights.EnableMySQL.overview) + [Performance Insights e Performance Schema](#USER_PerfInsights.effect-of-pfs) + [Gerenciamento automático do Performance Schema pelo Performance Insights](#USER_PerfInsights.EnableMySQL.options) + [Efeito de uma reinicialização no Performance Schema](#USER_PerfInsights.EnableMySQL.reboot) + [Determinar se o Performance Insights está gerenciando o Performance Schema](USER_PerfInsights.EnableMySQL.determining-status.md) + [Ativar o Performance Schema para o Amazon RDS para MariaDB ou MySQL](USER_PerfInsights.EnableMySQL.RDS.md) ## Visão Geral do Performance Schema O Performance Schema monitora os eventos nos bancos de dados MariaDB e MySQL. Um *evento* é uma ação do servidor de banco de dados que consome tempo e foi instrumentada para que as informações de tempo possam ser coletadas. São exemplos de evento: + Chamadas de função + Aguarda o sistema operacional + Estágios da execução SQL + Grupos de instruções SQL O mecanismo de armazenamento `PERFORMANCE_SCHEMA` é um mecanismo para implementar o recurso Performance Schema. Esse mecanismo coleta dados de eventos usando instrumentação no código-fonte do banco de dados. O mecanismo armazena eventos em tabelas somente na memória no banco de dados `performance_schema`. É possível consultar `performance_schema` assim como quaisquer outras tabelas. Para obter mais informações, consulte [MySQL Performance Schema](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/performance-schema.html) no *Guia de referência do MySQL*. ## Performance Insights e Performance Schema O Performance Insights e o Performance Schema são recursos separados, mas estão conectados. O comportamento do Performance Insights para Amazon RDS para MariaDB ou MySQL depende se o Performance Schema está ativado e, em caso afirmativo, se o Performance Insights gerencia o Performance Schema automaticamente. A tabela a seguir descreve o comportamento. | Performance Schema ativado | Modo de gerenciamento do Performance Insights | Comportamento do Performance Insights | | --- | --- | --- | | Sim | Automatico | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.EnableMySQL.html) | | Sim | Manual | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.EnableMySQL.html) | | Não | N/D | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.EnableMySQL.html) | ## Gerenciamento automático do Performance Schema pelo Performance Insights Quando você cria uma instância de banco de dados do Amazon RDS para MariaDB ou MySQL com o Performance Insights ativado, o Performance Schema também é ativado. Nesse caso, o Performance Insights gerencia automaticamente seus parâmetros do Performance Schema. Essa é a configuração recomendada. Quando o Insights de Performance gerencia o Performance Schema automaticamente, a **Origem** de `performance_schema` é `System default`. **nota** O gerenciamento automático do esquema de performance não é compatível com a classe de instância t4g.medium. Se você alterar o valor do parâmetro `performance_schema` manualmente e, posteriormente, quiser reverter para o gerenciamento automático, consulte [Ativar o Performance Schema para o Amazon RDS para MariaDB ou MySQL](USER_PerfInsights.EnableMySQL.RDS.md). **Importante** Quando o Performance Insights ativa o Performance Schema, ele não altera os valores do grupo de parâmetros. No entanto, os valores são alterados nas instâncias de banco de dados que estão em execução. A única forma de ver os valores alterados é executar o comando `SHOW GLOBAL VARIABLES`. ## Efeito de uma reinicialização no Performance Schema O Performance Insights e o Performance Schema diferem em seus requisitos para reinicializações de instâncias de banco de dados: **Performance Schema** Para ativar ou desativar esse recurso, você deve reinicializar a instância de banco de dados. **Performance Insights** Para ativar ou desativar esse recurso, não é necessário reinicializar a instância de banco de dados. Se o Performance Schema não estiver ativado no momento e você ativar o Performance Insights sem reinicializar a instância de banco de dados, o Performance Schema não será ativado. # Determinar se o Performance Insights está gerenciando o Performance Schema Para descobrir se, no momento, o Insights de Performance está gerenciando o Performance Schema nas versões principais compatíveis do mecanismo, consulte a tabela a seguir. | Configuração do parâmetro performance\$1schema | Configuração da coluna Source (Fonte) | O Performance Insights está gerenciando o Performance Schema? | | --- | --- | --- | | 0 | System default | Sim | | 0 ou 1 | Modified | Não | No procedimento a seguir, você determinará se o Performance Insights está gerenciando o Performance Schema automaticamente. **Como saber se o Performance Insights está gerenciando automaticamente o Performance Schema** 1. Faça login no Console de gerenciamento da AWS e abra o console do Amazon RDS em [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/). 1. Escolha **Parameter groups** (Grupos de parâmetros). 1. Selecione o nome do grupo de parâmetros para a instância de banco de dados. 1. Insira **performance\$1schema** na barra de pesquisa. 1. Confira se o valor de **Origem** é o padrão do sistema e **Valor** é **0**. Nesse caso, o Performance Insights está gerenciando o Performance Schema automaticamente. No exemplo mostrado aqui, o Performance Insights não está gerenciando o Performance Schema automaticamente. ![\[Mostra que as configurações do parâmetro performance_schema foram modificadas.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_schema_user.png) # Ativar o Performance Schema para o Amazon RDS para MariaDB ou MySQL Suponha que o Performance Insights esteja ativado para sua instância de banco de dados ou o cluster de banco de dados multi-AZ, mas no momento, não está gerenciando o Performance Schema. Se você quiser permitir que o Performance Insights gerencie o Performance Schema automaticamente, conclua as etapas a seguir. **Como configurar o Performance Schema para gerenciamento automático** 1. Faça login no Console de gerenciamento da AWS e abra o console do Amazon RDS em [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/). 1. Escolha **Parameter groups** (Grupos de parâmetros). 1. Selecione o nome do grupo de parâmetros de sua instância de banco de dados ou cluster de banco de dados multi-AZ. 1. Escolha **Editar**. 1. Insira **performance\$1schema** na barra de pesquisa. 1. Selecione o parâmetro `performance_schema`. 1. Selecione **Definir como valor padrão**. 1. Confirme escolhendo **Definir valores como padrão**. 1. Escolha **Salvar alterações**. 1. Reinicialize a instância de banco de dados ou o cluster de banco de dados multi-AZ. **Importante** Sempre que habilitar ou desabilitar o Performance Schema, você deverá reinicializar a instância de banco de dados ou o cluster de banco de dados multi-AZ. Para obter mais informações sobre como modificar os parâmetros da instância, consulte [Modificar parâmetros em um grupo de parâmetros de banco de dados no Amazon RDS](USER_WorkingWithParamGroups.Modifying.md). Para obter mais informações sobre o painel, consulte [Análise de métricas usando o painel do Performance Insights](USER_PerfInsights.UsingDashboard.md). Para obter mais informações sobre o esquema de desempenho do MySQL, consulte [MySQL Performance Schema](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/performance-schema.html) (para 8.0) na [MySQL Performance Schema](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.4/en/performance-schema.html) (para 8.4) na documentação do MySQL. # Configurar políticas de acesso para o Performance Insights Para acessar o Performance Insights, é necessário que uma entidade principal tenha as permissões apropriadas do AWS Identity and Access Management (IAM). **nota** Para usar o Insights de Performance com uma chave gerenciada pelo cliente, conceda aos usuários as permissões `kms:Decrypt` e `kms:GenerateDataKey` para sua chave do AWS AWS KMS. Acesse o Insights de Performance usando estes métodos: + [Anexar a política gerenciada `AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly` para acesso somente leitura](USER_PerfInsights.access-control.managed-policy.md). + [Anexar a política gerenciada `AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess` para acessar todas as operações da API do Insights de Performance](USER_PerfInsights.access-control.FullAccess-managed-policy.md) + [Criar uma política personalizada do IAM com permissões específicas](USER_PerfInsights.access-control.custom-policy.md). + [Configurar permissões do AWS KMS para dados criptografados do Insights de Performance](USER_PerfInsights.access-control.cmk-policy.md). + [Configurar o acesso refinado usando permissões em nível de recurso](USER_PerfInsights.access-control.dimensionAccess-policy.md). + [Usar o controle de acesso baseado em tags para gerenciar permissões por meio de tags de recursos](USER_PerfInsights.access-control.tag-based-policy.md). # Anexar a política AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly a uma entidade principal do IAM A `AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly` é uma política gerenciada pela AWS que concede acesso a todas as operações somente leitura da API do Insights de Performance do Amazon RDS. Se você anexar `AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly` a um conjunto de permissões ou perfil, também deverá anexar as seguintes permissões do CloudWatch: + `GetMetricStatistics` + `ListMetrics` + `GetMetricData` Com essas permissões, o destinatário pode usar o Insights de Performance junto com outros recursos do console. Para ter mais informações sobre as permissões do CloudWatch, consulte [Referência de permissões do Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/permissions-reference-cw.html). Para obter mais informações sobre o `AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly`, consulte [AWSPolítica gerenciada pela : AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly](rds-security-iam-awsmanpol.md#rds-security-iam-awsmanpol-AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly). # Anexar a política AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess a uma entidade principal do IAM A `AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess` é uma política gerenciada pela AWS que concede acesso a todas as operações da API do Insights de Performance do Amazon RDS. Se você anexar `AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess` a um conjunto de permissões ou perfil, também deverá anexar as seguintes permissões do CloudWatch: + `GetMetricStatistics` + `ListMetrics` + `GetMetricData` Com essas permissões, o destinatário pode usar o Insights de Performance junto com outros recursos do console. Para ter mais informações sobre as permissões do CloudWatch, consulte [Referência de permissões do Amazon CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/permissions-reference-cw.html). Para obter mais informações sobre o `AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess`, consulte [Política gerenciada pela AWS: AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess](rds-security-iam-awsmanpol.md#rds-security-iam-awsmanpol-AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess). # Criação de uma política de IAM personalizada para o Performance Insights Para usuários que não têm a política `AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly` ou `AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess`, é possível conceder acesso ao Insights de Performance criando ou modificando uma política do IAM gerenciada pelo usuário. Quando você anexa a política a um conjunto de permissões ou perfil do IAM, o destinatário pode usar o Performance Insights. **Para criar uma política personalizada** 1. Abra o console do IAM em [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/). 1. No painel de navegação, escolha **Policies**. 1. Selecione **Criar política**. 1. Na página **Criar política**, selecione a guia **JSON**. 1. Copie e cole o texto fornecido na seção do *documento de política JSON* no *Guia de referência de políticas gerenciadas da AWS* para [https://docs.aws.amazon.com/aws-managed-policy/latest/reference/AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly.html](https://docs.aws.amazon.com/aws-managed-policy/latest/reference/AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly.html) ou a política [https://docs.aws.amazon.com/aws-managed-policy/latest/reference/AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess.html](https://docs.aws.amazon.com/aws-managed-policy/latest/reference/AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess.html). 1. Escolha **Review policy (Revisar política)**. 1. Forneça um nome para a política e, se preferir, uma descrição. Em seguida, escolha **Criar política**. Agora você pode anexar a política a um conjunto de permissões ou perfil. O procedimento a seguir pressupõe que você já tem um usuário disponível para essa finalidade. **Como anexar a política a um usuário** 1. Abra o console do IAM em [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/). 1. No painel de navegação, escolha **Usuários**. 1. Escolha um usuário existente na lista. **Importante** Para usar o Performance Insights, você deve ter acesso ao Amazon RDS e à política personalizada. Por exemplo, a política predefinida `AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly` concede acesso somente leitura ao Amazon RDS. Para obter mais informações, consulte [Gerenciamento do acesso usando políticas](UsingWithRDS.IAM.md#security_iam_access-manage). 1. Na página **Summary (Resumo)**, escolha **Add permissions (Adicionar permissões)**. 1. Escolha **Anexar políticas existentes diretamente**. Em **Pesquisar**, digite os primeiros caracteres do nome da política, conforme mostrado na imagem a seguir. ![\[Escolher uma política\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_attach_iam_policy.png) 1. Escolha a política e, em seguida, escolha **Próximo: revisar**. 1. Escolha **Adicionar permissões**. # Alterar uma política do AWS KMS para o Insights de Performance O Performance Insights usa uma AWS KMS key para criptografar dados sigilosos. Ao habilitar o Performance Insights por meio da API ou do console, você poderá seguir um destes procedimentos: + Escolha o padrão Chave gerenciada pela AWS. O Amazon RDS usa a Chave gerenciada pela AWS para a sua nova instância de banco de dados. O Amazon RDS cria uma Chave gerenciada pela AWS para a sua Conta da AWS. A sua Conta da AWS tem uma Chave gerenciada pela AWS diferente para o Amazon RDS para cada Região da AWS. + Escolha uma chave gerenciada pelo cliente. Se você especificar uma chave gerenciada pelo cliente, os usuários em sua conta que chamam a API do Performance Insights precisarão das permissões `kms:Decrypt` e `kms:GenerateDataKey` na chave do KMS. É possível configurar essas permissões por meio de políticas do IAM. No entanto, recomendamos que você gerencie essas permissões por meio da política de chaves do KMS. Para saber mais, consulte [Políticas de chaves no AWS KMS](https://docs.aws.amazon.com/kms/latest/developerguide/key-policies.html) no *Guia do desenvolvedor do AWS Key Management Service*. **Example** O exemplo a seguir mostra como adicionar instruções à sua política da chaves do KMS. Essas instruções permitem acesso ao Performance Insights. Dependendo de como você usa a chave KMS, talvez você queira alterar algumas restrições. Antes de adicionar instruções à política, remova todos os comentários. **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Id" : "your-policy", "Statement" : [ { "Sid" : "AllowViewingRDSPerformanceInsights", "Effect": "Allow", "Principal": { "AWS": [ "arn:aws:iam::444455556666:role/Role1" ] }, "Action": [ "kms:Decrypt", "kms:GenerateDataKey" ], "Resource": "*", "Condition" : { "StringEquals" : { "kms:ViaService" : "rds.us-east-1.amazonaws.com" }, "ForAnyValue:StringEquals": { "kms:EncryptionContext:aws:pi:service": "rds", "kms:EncryptionContext:service": "pi", "kms:EncryptionContext:aws:rds:db-id": "db-AAAAABBBBBCCCCDDDDDEEEEE" } } } ] } ``` ## Como o Insights de Performance usa a chave do AWS KMS gerenciada pelo cliente O Insights de Performance usa chaves gerenciadas pelo cliente para criptografar dados sigilosos. Ao ativar o Insights de Performance, você pode fornecer uma chave do AWS KMS por meio da API. O Insights de Performance cria permissões do AWS KMS nessa chave. Ele usa a chave e executa as operações necessárias para processar dados sigilosos. Os dados sigilosos incluem campos como usuário, banco de dados, aplicação e texto de consulta SQL. O Insights de Performance garante que os dados permaneçam criptografados tanto em repouso quanto em trânsito. ## Como o Insights de Performance e o IAM funcionam com o AWS KMS O IAM concede permissões para APIs específicas. O Insights de Performance tem as seguintes APIs públicas, que você pode restringir usando políticas do IAM: + `DescribeDimensionKeys` + `GetDimensionKeyDetails` + `GetResourceMetadata` + `GetResourceMetrics` + `ListAvailableResourceDimensions` + `ListAvailableResourceMetrics` Você pode usar as solicitações de API a seguir para obter dados sigilosos. + `DescribeDimensionKeys` + `GetDimensionKeyDetails` + `GetResourceMetrics` Quando você usa a API para obter dados sigilosos, o Insights de Performance utiliza as credenciais do chamador. Essa verificação garante que o acesso a dados sigilosos seja limitado àqueles com acesso à chave do KMS. Ao chamar essas APIs, você precisa de permissões para chamar a API por meio da política do IAM e de permissões para invocar a ação `kms:decrypt` por meio da política de chave AWS KMS. A API `GetResourceMetrics` pode retornar dados sigilosos e não sigilosos. Os parâmetros da solicitação determinam se a resposta deve incluir dados sigilosos. A API retorna dados sigilosos quando a solicitação inclui uma dimensão confidencial nos parâmetros filtrar ou agrupar por. Para obter mais informações sobre as dimensões que você pode usar com a API `GetResourceMetrics`, consulte [DimensionGroup](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DimensionGroup.html). **Example Exemplos** O seguinte exemplo solicita dados sigilosos para o grupo `db.user`: ``` POST / HTTP/1.1 Host: Accept-Encoding: identity X-Amz-Target: PerformanceInsightsv20180227.GetResourceMetrics Content-Type: application/x-amz-json-1.1 User-Agent: X-Amz-Date: Authorization: AWS4-HMAC-SHA256 Credential=, SignedHeaders=, Signature= Content-Length: { "ServiceType": "RDS", "Identifier": "db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W", "MetricQueries": [ { "Metric": "db.load.avg", "GroupBy": { "Group": "db.user", "Limit": 2 } } ], "StartTime": 1693872000, "EndTime": 1694044800, "PeriodInSeconds": 86400 } ``` **Example** O seguinte exemplo solicita dados não sigilosos para o grupo `db.load.avg`: ``` POST / HTTP/1.1 Host: Accept-Encoding: identity X-Amz-Target: PerformanceInsightsv20180227.GetResourceMetrics Content-Type: application/x-amz-json-1.1 User-Agent: X-Amz-Date: Authorization: AWS4-HMAC-SHA256 Credential=, SignedHeaders=, Signature= Content-Length: { "ServiceType": "RDS", "Identifier": "db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W", "MetricQueries": [ { "Metric": "db.load.avg" } ], "StartTime": 1693872000, "EndTime": 1694044800, "PeriodInSeconds": 86400 } ``` # Atribuir acesso refinado para o Insights de Performance O controle de acesso refinado oferece formas adicionais de controlar o acesso para o Insights de Performance. Esse controle de acesso pode permitir ou negar acesso a dimensões individuais para as ações `GetResourceMetrics`, `DescribeDimensionKeys` e `GetDimensionKeyDetails` do Insights de Performance. Para usar o acesso refinado, especifique as dimensões na política do IAM usando chaves de condição. A avaliação do acesso segue a lógica de avaliação da política do IAM. Para acessar mais informações, consulte [Lógica da avaliação de política](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_policies_evaluation-logic.html) no *Guia do usuário do IAM*. Se a declaração de política do IAM não especificar nenhuma dimensão, a declaração controlará o acesso a todas as dimensões da ação especificada. Para ver a lista de dimensões disponíveis, consulte [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DimensionGroup.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DimensionGroup.html). Para descobrir as dimensões que as credenciais estão autorizadas a acessar, use o parâmetro `AuthorizedActions` em `ListAvailableResourceDimensions` e especifique a ação. Os valores permitidos para `AuthorizedActions` são os seguintes: + `GetResourceMetrics` + `DescribeDimensionKeys` + `GetDimensionKeyDetails` Por exemplo, se você especificar `GetResourceMetrics` como o parâmetro `AuthorizedActions`, `ListAvailableResourceDimensions` exibirá a lista de dimensões que a ação `GetResourceMetrics` está autorizada a acessar. Se você especificar várias ações no parâmetro `AuthorizedActions`, `ListAvailableResourceDimensions` exibirá uma interseção de dimensões que essas ações estão autorizadas a acessar. **Example** O exemplo a seguir concede acesso às dimensões especificadas para as ações `GetResourceMetrics` e `DescribeDimensionKeys`. **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "AllowToDiscoverDimensions", "Effect": "Allow", "Action": [ "pi:ListAvailableResourceDimensions" ], "Resource": [ "arn:aws:pi:us-east-1:123456789012:metrics/rds/db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W" ] }, { "Sid": "SingleAllow", "Effect": "Allow", "Action": [ "pi:GetResourceMetrics", "pi:DescribeDimensionKeys" ], "Resource": [ "arn:aws:pi:us-east-1:123456789012:metrics/rds/db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W" ], "Condition": { "ForAllValues:StringEquals": { "pi:Dimensions": [ "db.sql_tokenized.id", "db.sql_tokenized.statement" ] } } } ] } ``` Veja abaixo a resposta para a dimensão solicitada: ``` // ListAvailableResourceDimensions API // Request { "ServiceType": "RDS", "Identifier": "db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W", "Metrics": [ "db.load" ], "AuthorizedActions": ["DescribeDimensionKeys"] } // Response { "MetricDimensions": [ { "Metric": "db.load", "Groups": [ { "Group": "db.sql_tokenized", "Dimensions": [ { "Identifier": "db.sql_tokenized.id" }, // { "Identifier": "db.sql_tokenized.db_id" }, // not included because not allows in the IAM Policy { "Identifier": "db.sql_tokenized.statement" } ] } ] } ] } ``` O exemplo a seguir especifica uma permissão e duas negações de acesso às dimensões. **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "AllowToDiscoverDimensions", "Effect": "Allow", "Action": [ "pi:ListAvailableResourceDimensions" ], "Resource": [ "arn:aws:pi:us-east-1:123456789012:metrics/rds/db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W" ] }, { "Sid": "O01AllowAllWithoutSpecifyingDimensions", "Effect": "Allow", "Action": [ "pi:GetResourceMetrics", "pi:DescribeDimensionKeys" ], "Resource": [ "arn:aws:pi:us-east-1:123456789012:metrics/rds/db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W" ] }, { "Sid": "O01DenyAppDimensionForAll", "Effect": "Deny", "Action": [ "pi:GetResourceMetrics", "pi:DescribeDimensionKeys" ], "Resource": [ "arn:aws:pi:us-east-1:123456789012:metrics/rds/db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W" ], "Condition": { "ForAnyValue:StringEquals": { "pi:Dimensions": [ "db.application.name" ] } } }, { "Sid": "O01DenySQLForGetResourceMetrics", "Effect": "Deny", "Action": [ "pi:GetResourceMetrics" ], "Resource": [ "arn:aws:pi:us-east-1:123456789012:metrics/rds/db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W" ], "Condition": { "ForAnyValue:StringEquals": { "pi:Dimensions": [ "db.sql_tokenized.statement" ] } } } ] } ``` Veja abaixo a resposta para as dimensões solicitadas: ``` // ListAvailableResourceDimensions API // Request { "ServiceType": "RDS", "Identifier": "db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W", "Metrics": [ "db.load" ], "AuthorizedActions": ["GetResourceMetrics"] } // Response { "MetricDimensions": [ { "Metric": "db.load", "Groups": [ { "Group": "db.application", "Dimensions": [ // removed from response because denied by the IAM Policy // { "Identifier": "db.application.name" } ] }, { "Group": "db.sql_tokenized", "Dimensions": [ { "Identifier": "db.sql_tokenized.id" }, { "Identifier": "db.sql_tokenized.db_id" }, // removed from response because denied by the IAM Policy // { "Identifier": "db.sql_tokenized.statement" } ] }, ... ] } ] } ``` ``` // ListAvailableResourceDimensions API // Request { "ServiceType": "RDS", "Identifier": "db-ABC1DEFGHIJKL2MNOPQRSTUV3W", "Metrics": [ "db.load" ], "AuthorizedActions": ["DescribeDimensionKeys"] } // Response { "MetricDimensions": [ { "Metric": "db.load", "Groups": [ { "Group": "db.application", "Dimensions": [ // removed from response because denied by the IAM Policy // { "Identifier": "db.application.name" } ] }, { "Group": "db.sql_tokenized", "Dimensions": [ { "Identifier": "db.sql_tokenized.id" }, { "Identifier": "db.sql_tokenized.db_id" }, // allowed for DescribeDimensionKeys because our IAM Policy // denies it only for GetResourceMetrics { "Identifier": "db.sql_tokenized.statement" } ] }, ... ] } ] } ``` # Usar controle de acesso baseado em tags para o Insights de Performance É possível controlar o acesso às métricas do Insights de Performance usando tags herdadas da instância de banco de dados principal. Para controlar o acesso às operações do Insights de Performance, use as políticas do IAM. Essas políticas podem conferir as tags na sua instância de banco de dados para determinar as permissões. ## Como as tags funcionam com o Insights de Performance O Insights de Performance aplica automaticamente suas tags de instância de banco de dados para autorizar as respectivas métricas. Ao adicionar tags à sua instância de banco de dados, você pode usá-las imediatamente para controlar o acesso aos dados do Insights de Performance. + Para adicionar ou atualizar tags para métricas do Insights de Performance, modifique as tags na sua instância de banco de dados. + Para ver as tags das métricas do Insights de Performance, chame `ListTagsForResource` no recurso de métricas da solução. Ele exibirá as tags da instância de banco de dados associadas à métrica. **nota** As operações `TagResource` e `UntagResource` exibirão um erro se você tentar usá-las diretamente nas métricas do Insights de Performance. ## Criar políticas do IAM baseadas em tag Para controlar o acesso às operações do Insights de Performance, use a chave de condição `aws:ResourceTag` nas políticas do IAM. Essas políticas conferem as tags na sua instância de banco de dados. **Example** Essa política impede o acesso às métricas do Insights de Performance para bancos de dados de produção. A política nega a operação `pi:GetResourceMetrics` no Insights de Performance para qualquer recurso de banco de dados marcado com `env:prod`. ``` { "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Deny", "Action": "pi:GetResourceMetrics", "Resource": "*", "Condition": { "StringEquals": { "aws:ResourceTag/env": "prod" } } } ] } ``` # Análise de métricas usando o painel do Performance Insights **Importante** A AWS anunciou a data de fim da vida útil do Insights de Performance: 30 de junho de 2026. Após essa data, o Amazon RDS não oferecerá mais suporte à experiência do console, aos períodos de retenção flexíveis (de 1 a 24 meses) e aos preços associados do Insights de Performance. A API do Insights de Performance continuará existindo sem alterações de preço. Os custos da API do Insights de Performance aparecerão em sua fatura da com o custo do CloudWatch Database Insights. Recomendamos que você atualize todas as instâncias de banco de dados usando o nível pago do Insights de Performance para o modo avançado do Database Insights antes de 30 de junho de 2026. Para ter informações sobre como atualizar para o modo avançado do Database Insights, consulte [Ativação do modo Avançado do Database Insights para Amazon RDS](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md). Se você não tomar nenhuma medida, as instâncias de banco de dados que estão usando o Insights de Performance usarão como padrão o modo padrão do Database Insights. Com o modo padrão do Database Insights, você pode perder o acesso ao histórico de dados de desempenho após sete dias e talvez não consiga usar planos de execução e recursos de análise sob demanda no console do Amazon RDS. Após 30 de junho de 2026, somente o modo avançado do Database Insights aceitará planos de execução e análise sob demanda. Com o CloudWatch Database Insights, você pode monitorar a carga do banco de dados para sua frota de bancos de dados e analisar e solucionar problemas de desempenho em grande escala. Para ter mais informações sobre o Database Insights, consulte [Monitoramento de bancos de dados do Amazon RDS com o CloudWatch Database Insights](USER_DatabaseInsights.md). Para obter informações de definição de preço, consulte [Definição de preço do Amazon CloudWatch](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/). O painel do Performance Insights contém informações de performance do banco de dados para ajudar você a analisar e solucionar problemas de performance. Na página principal do painel, você pode visualizar informações sobre a carga do banco de dados. Você pode separar a carga de banco de dados por dimensões como eventos de espera ou SQL. **Topics** + [Visão geral do painel do Performance Insights](USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.md) + [Acessar o painel do Performance Insights.](USER_PerfInsights.UsingDashboard.Opening.md) + [Analisar a carga do banco de dados por eventos de espera](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.md) + [Analisar a performance do banco de dados por um período](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzePerformanceTimePeriod.md) + [Analisar consultas com a guia SQL principal no Insights de Performance](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.md) + [Analisar a carga superior de PDBs da Oracle](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.TopPDB.md) + [Analisar planos de execução usando o painel do Insights de Performance para o Amazon RDS](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzingPlans.md) # Visão geral do painel do Performance Insights O painel é a maneira mais fácil de interagir com o Performance Insights. O exemplo a seguir mostra o painel de uma instância de banco de dados do PostgreSQL. ![\[Filtrar métricas\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_0b.png) **Topics** + [Filtro de intervalo de tempo](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.time-range) + [Gráfico de métricas de contador](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.Countermetrics) + [Gráfico de carga do banco de dados](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions) + [Tabela Top dimensions (Principais dimensões)](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable) ## Filtro de intervalo de tempo Por padrão, o painel do Performance Insights exibe a carga de banco de dados da última hora. Você pode ajustar esse intervalo para cinco minutos ou dois anos. Também é possível selecionar um intervalo relativo personalizado. ![\[Tempo relativo do Performance Insights\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-relative-time.png) Você pode selecionar um intervalo absoluto com data e hora de início e término. O exemplo a seguir mostra o intervalo de tempo que começa à meia-noite de 25/9/24 e termina às 23h59 de 28/9/24. ![\[Tempo absoluto do Performance Insights\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-absolute-time.png) Por padrão, o fuso horário do painel do Insights de Performance é o Tempo Universal Coordenado (UTC). Também é possível escolher o fuso horário local. ![\[Selecione o fuso horário local para o painel do Insights de Performance\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-local-time-zone.png) ## Gráfico de métricas de contador Com métricas de contador, você pode personalizar o painel do Performance Insights para incluir até 10 gráficos adicionais. Esses gráficos mostram uma seleção de dezenas de métricas de performance do sistema operacional e do banco de dados. É possível correlacionar essas informações à carga do banco de dados para ajudar a identificar e analisar problemas de performance. O gráfico **Counter Metrics** (Métricas de contador) exibe dados dos contadores de performance. As métricas padrão dependem do mecanismo de banco de dados: + MySQL e MariaDB – `db.SQL.Innodb_rows_read.avg` + Oracle – `db.User.user calls.avg` + Microsoft SQL Server – `db.Databases.Active Transactions(_Total).avg` + PostgreSQL – `db.Transactions.xact_commit.avg` ![\[Métricas de contador\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/oracle_perf_insights_counters.png) Para alterar os contadores de performance, escolha **Manage Metrics** (Gerenciar métricas). É possível selecionar várias **Métricas de SO** ou **Métricas de banco de dados**, conforme mostrado na captura de tela a seguir. Para ver detalhes de qualquer métrica, passe o mouse sobre o nome da métrica. ![\[Filtrar métricas\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_select_metrics.png) Para obter descrições das métricas de contador que você pode adicionar a cada mecanismo de banco de dados, consulte [Métricas de contadores do Performance Insights](USER_PerfInsights_Counters.md). ## Gráfico de carga do banco de dados O gráfico **Database load** (Carga do banco de dados) mostra como a atividade do banco de dados se compara à capacidade da instância de banco de dados representada pela linha **Max vCPU** (Máximo de vCPU). Por padrão, o gráfico de linhas empilhadas representa a carga do banco de dados como sessões ativas médias por unidade de tempo. A carga do banco de dados é separada (agrupada) por estados de espera. ![\[Carga de banco de dados\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_2.png) ### Carga de banco de dados separada por dimensões Você pode optar por exibir a carga como sessões ativas agrupadas por quaisquer dimensões aceitas. A tabela a seguir mostra quais dimensões são aceitas pelos diferentes mecanismos. | Dimensão | Oracle | SQL Server | PostgreSQL | MySQL | | --- | --- | --- | --- | --- | | Host | Sim | Sim | Sim | Sim | | SQL | Sim | Sim | Sim | Sim | | Usuário | Sim | Sim | Sim | Sim | | Espera | Sim | Sim | Sim | Sim | | Planos | Sim | Não | Não | Não | | Aplicação | Não | Não | Sim | Não | | Banco de dados | Não | Não | Sim | Sim | | Tipo de sessão | Não | Não | Sim | Não | A imagem a seguir mostra as dimensões de uma instância de banco de dados do PostgreSQL. ![\[Filtrar métricas\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_2b.png) ### Detalhes de carga de banco de dados para um item de dimensão Para ver detalhes sobre um item de carga de banco de dados dentro de uma dimensão, passe o mouse sobre o nome do item. A imagem a seguir mostra detalhes de uma instrução SQL. ![\[Detalhes do item da carga de banco de dados\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_2c.png) Para ver detalhes de qualquer item do período selecionado na legenda, passe o mouse sobre esse item. ![\[Detalhes do período para a carga de banco de dados\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_3.png) ## Tabela Top dimensions (Principais dimensões) A tabela Top dimensions (Principais dimensões) separa a carga do banco de dados com base em diferentes dimensões. Uma dimensão é uma categoria ou “pedaços” de diferentes características de uma carga de banco de dados. Se a dimensão for SQL, **Top SQL** (SQL principal) mostrará as instruções SQL que mais contribuem para a carga do banco de dados. ![\[Principais N dimensões\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_4c.png) Escolha qualquer uma das guias de dimensão a seguir. | Tab | Descrição | Mecanismos com suporte | | --- | --- | --- | | SQL principal | As instruções SQL que estão sendo executadas no momento | Todos | | Esperas principais | O evento para o qual o backend do banco de dados está aguardando | Todos | | Hosts principais | O nome do host do cliente conectado | Todos | | Principais usuários | O usuário conectado ao banco de dados | Todos | | Principais bancos de dados | O nome do banco de dados ao qual o cliente está conectado | Somente PostgreSQL, MySQL, MariaDB e SQL Server | | Principais aplicações | O nome da aplicação que está conectada ao banco de dados | Somente PostgreSQL e SQL Server | | Principais tipos de sessão | O tipo da sessão atual | Apenas PostgreSQL | Para aprender a analisar consultas utilizando a guia **Top SQL** (SQL principal), consulte [Visão geral da guia Top SQL (SQL principal)](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.md#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL). # Acessar o painel do Performance Insights. O Amazon RDS fornece uma visão consolidada das métricas do Insights de Performance e do CloudWatch no painel do Insights de Performance. Para acessar o painel do Performance Insights, use o procedimento a seguir. **Para visualizar o painel do Performance Insights no Console de gerenciamento da AWS** 1. Abra o console do Amazon RDS em [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/). 1. No painel de navegação, escolha **Performance Insights**. 1. Escolha uma instância de banco de dados. Para as instâncias de banco de dados com o Insights de Performance ativado, você também pode acessar o painel do Insights de Performance escolhendo o item **Sessões** na lista de instâncias de banco de dados. Em **Atividade atual**, o item **Sessões** mostra a carga de banco de dados em sessões ativas médias nos últimos cinco minutos. A carga é mostrada graficamente por meio de barras. Quando a barra está vazia, a instância de banco de dados está ociosa. À medida que a carga aumenta, a barra é preenchida com a cor azul. Quando a carga ultrapassa o número de CPUs virtuais (vCPUs) na classe da instância de banco de dados, a barra se torna vermelha, indicando um possível gargalo. ![\[Filtrar métricas\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_0a.png) 1. (Opcional) Escolha a data ou o intervalo de tempo no canto superior direito e especifique um intervalo de tempo relativo ou absoluto diferente. Agora você pode especificar um período e gerar um relatório de análise de performance do banco de dados. O relatório fornece as recomendações e os insights identificados. Para ter mais informações, consulte [Criar um relatório de análise de performance no Insights de Performance](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzePerformanceTimePeriod.md). ![\[Filtrar métricas por intervalo de tempo\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_0c.png) Na captura de tela a seguir, o intervalo da carga do banco de dados é de 5 horas. ![\[Definir o intervalo de tempo como cinco horas\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_1.png) 1. (Opcional) Para ampliar uma parte do grafo de carga de banco de dados, escolha a hora de início e arraste até o final do período desejado. A área selecionada é destacada no grafo de carga de banco de dados. ![\[Carga de banco de dados para um intervalo de tempo especificado\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_zoom_in.png) Ao soltar o mouse, o grafo de carga de banco de dados amplia a Região da AWS selecionada e a tabela **Top *dimensions*** (Dimensões principais) é recalculada. ![\[Aplicar zoom na carga de banco de dados selecionada\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_zoom_in_b.png) 1. (Opcional) Para atualizar seus dados automaticamente, selecione **Atualização automática**. ![\[Definir atualização automática\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_1b.png) O painel de Insights de Performance é atualizado automaticamente com novos dados. A taxa de atualização depende da quantidade de dados exibida: + 5 minutos atualiza a cada 10 segundos. + 1 hora atualiza a cada 5 minutos. + 5 horas atualiza a cada 5 minutos. + 24 horas atualiza a cada 30 minutos. + 1 semana atualiza a cada hora. + 1 mês atualiza todos os dias. # Analisar a carga do banco de dados por eventos de espera Se o gráfico **Database load** (Carga do banco de dados) mostrar um gargalo, você poderá descobrir de onde vem essa carga. Para fazer isso, examine a tabela de principais itens de carga abaixo do gráfico **Database load** (Carga do banco de dados). Escolha um item específico, como uma consulta SQL ou um usuário, para ver detalhes sobre ele. A carga de banco de dados agrupada por espera e as principais consultas SQL compõem a visualização padrão do painel do Performance Insights. Em geral, essa combinação fornece os melhores insights sobre problemas de performance. A carga de banco de dados agrupada por espera mostra se há algum gargalo de recursos ou de concorrências no banco de dados. Nesse caso, a guia **SQL** da tabela Top Load Items (Principais itens de carga) mostra quais consultas estão gerando essa carga. Seu fluxo de trabalho típico para diagnosticar problemas de performance é o seguinte: 1. Analise o gráfico **Carregamento do banco de dados** e veja se há casos de cargas de banco de dados que estejam ultrapassando a linha **Máximo de CPU**. 1. Se houver, examine o gráfico **Database load** (Carga do banco de dados) e identifique quais estados de espera são os principais responsáveis por isso. 1. Identifique as consultas resumidas que estão gerando a carga examinando quais consultas na guia **SQL** da tabela Top Load Items (Principais itens de carga) estão contribuindo mais para aqueles estados de espera. Você pode identificar essas consultas na coluna **DB Load by Wait (Carga de banco de dados por espera)**. 1. Escolha uma dessas consultas resumidas na guia **SQL** para expandi-la e exibir as consultas secundárias que a compõem. Por exemplo, no painel a seguir, as esperas de **sincronização de arquivos de log** compõem a maior parte da carga de banco de dados. A espera de **Todos os grupos de operador de LGWR** também é alta. O gráfico **Top SQL** (SQL principal) exibe o que está provocando as esperas de **sincronização de arquivos de log**: instruções `COMMIT` frequentes. Nesse caso, a confirmação com menos frequência reduzirá a carga de banco de dados. ![\[erros de sincronização de arquivos de log\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_7.png) # Analisar a performance do banco de dados por um período Analise a performance do banco de dados com análise sob demanda criando um relatório de análise de performance por um período. Visualize os relatórios de análise de performance para descobrir problemas de performance, como gargalos de recursos ou alterações em uma consulta na instância de banco de dados. O painel do Insights de Performance permite que você selecione um período e crie um relatório de análise de performance. Também é possível adicionar uma ou mais tags ao relatório. Para usar esse atributo, você deve usar o período de retenção do nível pago. Para ter mais informações, consulte [Preços e retenção de dados para o Performance Insights](USER_PerfInsights.Overview.cost.md). O relatório está disponível na guia **Relatórios de análise de performance: novo** para selecionar e visualizar. O relatório contém os insights, as métricas relacionadas e as recomendações para resolver o problema de performance. O relatório fica disponível para visualização durante o período de retenção do Insights de Performance. O relatório será excluído se a hora de início do período de análise do relatório estiver fora do período de retenção. Você também pode excluir o relatório antes que o período de retenção termine. Para detectar os problemas de performance e gerar o relatório de análise para sua instância de banco de dados, você deve ativar o Insights de Performance. Para obter mais informações sobre como ativar o Insights de Performance, consulte [Ativar e desativar o Insights de Performance do Amazon RDS](USER_PerfInsights.Enabling.md). Para ter informações sobre compatibilidade de regiões, mecanismos de banco de dados e classes de instância com esse recurso, consulte [Mecanismo de banco de dados do Amazon RDSAmazon Aurora, região e classe de instância compatíveis com recursos do Insights de Performance](USER_PerfInsights.Overview.Engines.md#USER_PerfInsights.Overview.PIfeatureEngnRegSupport). Nas seções a seguir, é possível criar, visualizar, adicionar tags e excluir um relatório de análise de performance. **Topics** + [Criar um relatório de análise de performance no Insights de Performance](USER_PerfInsights.UsingDashboard.CreatingPerfAnlysisReport.md) + [Visualizar um relatório de análise de performance no Insights de Performance](USER_PerfInsights.UsingDashboard.ViewPerfAnalysisReport.md) + [Adicionar tags a um relatório de análise de performance no Insights de Performance](USER_PerfInsights.UsingDashboard.ManagePerfAnalysisReportTags.md) + [Excluir um relatório de análise de performance no Insights de Performance](USER_PerfInsights.UsingDashboard.DeletePerfAnalysisReport.md) # Criar um relatório de análise de performance no Insights de Performance Você pode criar um relatório de análise de performance para um período específico no painel do Insights de Performance. Você pode selecionar um período e adicionar uma ou mais tags ao relatório de análise. O período de análise pode variar de cinco minutos a seis dias. Deve haver pelo menos 24 horas de dados de performance antes do horário de início da análise. Para ter informações sobre compatibilidade de regiões, mecanismos de banco de dados e classes de instância com esse recurso, consulte [Mecanismo de banco de dados do Amazon RDSAmazon Aurora, região e classe de instância compatíveis com recursos do Insights de Performance](USER_PerfInsights.Overview.Engines.md#USER_PerfInsights.Overview.PIfeatureEngnRegSupport). **Como criar um relatório de análise de performance para um período** 1. Abra o console do Amazon RDS em [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/). 1. No painel de navegação, escolha **Performance Insights**. 1. Escolha uma instância de banco de dados. 1. Selecione **Analisar performance** na seção **Carga do banco de dados** no painel do Insights de Performance. Os campos para definir o período e adicionar uma ou mais tags ao relatório de análise de performance são exibidos. ![\[Painel do Insights de Performance mostrando campos para criar um relatório de análise\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_CreateAnalysisReport.png) 1. Escolha um período. Se definir um período no **Intervalo relativo** ou no **Intervalo absoluto** no canto superior direito, você poderá inserir ou selecionar a data e a hora do relatório de análise somente nesse período. Se você selecionar o período de análise fora desse período, uma mensagem de erro será exibida. Para definir o período, você pode fazer o seguinte: + Pressione e arraste qualquer um dos controles deslizantes no gráfico de carga do banco de dados. A caixa **Período de análise de performance** exibe o período selecionado, e o gráfico de carga do banco de dados destaca o período selecionado. + Selecione a **data de início**, a **hora de início**, a **data de término** e a **hora de término** na caixa **Período de análise de performance**. ![\[Painel do Insights de Performance com período de análise selecionado\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_CreateAnalysisRep_TimePeriod.png) 1. (Opcional) Digite **Chave** e **Valor*opcionais*** para adicionar uma tag para o relatório. ![\[Painel do Insights de Performance com campos para adicionar uma nova tag\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_CreateAnalysisRep_AddTag.png) 1. Selecione **Analisar performance**. Um banner exibe uma mensagem se a geração do relatório foi bem-sucedida ou falhou. A mensagem também fornece o link para visualizar o relatório. O exemplo a seguir mostra o banner com a mensagem de sucesso na criação do relatório. ![\[Banner de mensagem de criação de relatório de análise bem-sucedida\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_CreateAnaysisRep_SuccessMsg.png) O relatório está disponível na guia **Relatórios de análise de performance: novo**. Você pode criar um relatório de análise de desempenho usando a AWS CLI. Para obter um exemplo de como criar um relatório usando a AWS CLI, consulte [Criar um relatório de análise de performance para um período](USER_PerfInsights.API.Examples.md#USER_PerfInsights.API.Examples.CreatePerfAnalysisReport). # Visualizar um relatório de análise de performance no Insights de Performance A guia **Relatórios de análise de performance: novo** lista todos os relatórios criados para a instância de banco de dados. Os itens a seguir são exibidos para cada relatório: + **ID**: identificador exclusivo do relatório. + **Nome**: chave de tag adicionada ao relatório. + **Hora da criação do relatório**: hora em que você criou o relatório. + **Hora de início da análise**: hora de início da análise no relatório. + **Hora de término da análise**: hora de término da análise no relatório. **Como visualizar um relatório de análise de performance** 1. Faça login no Console de gerenciamento da AWS e abra o console do Amazon RDS em [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/). 1. No painel de navegação, escolha **Performance Insights**. 1. Selecione uma instância de banco de dados para a qual você deseja visualizar o relatório de análise. 1. Role para baixo e selecione a guia **Relatórios de análises de performance: novo** no painel do Insights de Performance. Todos os relatórios de análise para os diferentes períodos são exibidos. 1. Selecione **ID** do relatório que você deseja visualizar. O gráfico de carga do banco de dados exibirá todo o período de análise por padrão se mais de um insight for identificado. Se o relatório tiver identificado um insight, o gráfico de carga do banco de dados exibirá o insight por padrão. O painel também lista as tags do relatório na seção **Tags**. O exemplo a seguir mostra todo o período de análise do relatório. ![\[Gráfico de carga do banco de dados mostrando todo o período do relatório de análise\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_EntireAnalysisRep.png) 1. Selecione o insight na lista **Insights da carga do banco de dados** que você deseja visualizar se mais de um insight for identificado no relatório. O painel exibe a mensagem de insight, o gráfico de carga do banco de dados destacando o período do insight, a análise e as recomendações, bem como a lista de tags do relatório. O exemplo a seguir mostra o insight da carga do banco de dados no relatório. ![\[Gráfico de carga do banco de dados mostrando insight no relatório\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_AnalysisRepInsight_chart.png) ![\[Seção “Análise e recomendação de insights de relatórios”\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_AnalysisRepInsight_Recommendations.png) # Adicionar tags a um relatório de análise de performance no Insights de Performance Você pode adicionar uma tag ao criar ou visualizar um relatório. Você pode adicionar até 50 tags a um relatório. Você precisa de permissões para adicionar as tags. Para receber mais informações sobre as políticas de acesso para o Insights de Performance, consulte [Configurar políticas de acesso para o Performance Insights](USER_PerfInsights.access-control.md). Para adicionar uma ou mais tags ao criar um relatório, consulte a etapa 6 do procedimento [Criar um relatório de análise de performance no Insights de Performance](USER_PerfInsights.UsingDashboard.CreatingPerfAnlysisReport.md). **Como adicionar uma ou mais tags ao visualizar um relatório** 1. Abra o console do Amazon RDS em [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/). 1. No painel de navegação, escolha **Performance Insights**. 1. Escolha uma instância de banco de dados. O painel do Insights de Performance é exibido para a instância de banco de dados. 1. Role para baixo e selecione a guia **Relatórios de análise de performance: novo**. 1. Escolha o relatório ao qual você deseja adicionar as tags. O painel exibe o relatório. 1. Role para baixo até **Tags** e selecione **Gerenciar tags**. 1. Selecione **Adicionar nova tag**. 1. Insira a **Chave** e o **Valor: *opcional*** e selecione **Adicionar nova tag**. O exemplo a seguir fornece a opção de adicionar uma nova tag ao relatório selecionado. ![\[Janela “Gerenciar tags” para adicionar novas tags ao relatório\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_AddTag_ManageTags.png) Uma nova tag é criada para o relatório. A lista de tags do relatório é exibida na seção **Tags** no painel. Se você quiser remover uma tag do relatório, selecione **Remover** ao lado da tag. # Excluir um relatório de análise de performance no Insights de Performance Você pode excluir um relatório da lista de relatórios exibida na guia **Relatórios de análise de performance** ou ao visualizar um relatório. **Para excluir um relatório** 1. Abra o console do Amazon RDS em [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/). 1. No painel de navegação, escolha **Performance Insights**. 1. Escolha uma instância de banco de dados. O painel do Insights de Performance é exibido para a instância de banco de dados. 1. Role para baixo e selecione a guia **Relatórios de análises de performance: novo**. 1. Selecione o relatório que você deseja excluir e escolha **Excluir** no canto superior direito. ![\[Painel do Insights de Performance para excluir quando um relatório está selecionado para exclusão\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_DeleteAnalysisRep.png) Uma janela de confirmação é exibida. O relatório é excluído depois que você escolhe confirmar. 1. (Opcional) Selecione **ID** do relatório que você deseja excluir. Na página de relatório, selecione **Excluir** no canto superior direito. Uma janela de confirmação é exibida. O relatório é excluído depois que você escolhe confirmar. # Analisar consultas com a guia SQL principal no Insights de Performance No painel do Amazon RDS Performance Insights, é possível encontrar informações sobre consultas recentes em execução na guia **Top SQL** (SQL principal), na tabela **Top dimensions** (Principais dimensões). É possível utilizar essas informações para ajustar suas consultas. **Topics** + [Visão geral da guia Top SQL (SQL principal)](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL) + [Acessar mais texto SQL no painel do Performance Insights.](USER_PerfInsights.UsingDashboard.SQLTextSize.md) + [Visualizar estatísticas SQL no painel do Performance Insights](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.AnalyzingSQLLevel.md) ## Visão geral da guia Top SQL (SQL principal) Por padrão, a guia **Top SQL** (SQL principal) mostra as 25 consultas que mais estão contribuindo para a carga do banco de dados. Para ajudar a ajustar as consultas, é possível analisar informações como o texto da consulta e as estatísticas de SQL. Você também pode escolher as estatísticas que deseja tornar visíveis na guia **Top SQL** (SQL principal). **Topics** + [Texto SQL](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL.text) + [Estatísticas SQL](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL.statistics) + [Load by waits (AAS) (Carga por esperas)](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL.Load-by-waits) + [Visualizar informações do SQL](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL.SQL-information) + [Escolher preferências de estatísticas](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL.Preferences) ### Texto SQL Por padrão, cada linha na tabela **Top SQL** (SQL principal) mostra 500 bytes de texto para cada declaração. ![\[Texto SQL\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/sql-text-oracle.png) Para saber como ver mais do que os 500 bytes padrão de texto SQL, consulte [Acessar mais texto SQL no painel do Performance Insights.](USER_PerfInsights.UsingDashboard.SQLTextSize.md). Um *resumo SQL* é formado por várias consultas reais com estruturas semelhantes, mas que possivelmente apresentam valores literais diferentes. O resumo substitui valores codificados por um ponto de interrogação. Por exemplo, um resumo pode ser `SELECT * FROM emp WHERE lname= ?`. Esse resumo pode incluir as seguintes consultas subordinadas: ``` SELECT * FROM emp WHERE lname = 'Sanchez' SELECT * FROM emp WHERE lname = 'Olagappan' SELECT * FROM emp WHERE lname = 'Wu' ``` Para ver as instruções SQL literais em um resumo, escolha a consulta e depois o sinal de mais (\$1). No exemplo a seguir, a consulta selecionada é de resumo. ![\[Resumo SQL selecionado\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_4b.png) **nota** Um resumo SQL agrupa instruções SQL semelhantes, mas não edita informações confidenciais. O Performance Insights pode mostrar o texto Oracle SQL como **Unknown** (Desconhecido). O texto tem esse status nas seguintes situações: + Um usuário de banco de dados Oracle diferente de `SYS` está ativo, mas não está executando SQL no momento. Por exemplo, quando uma consulta paralela é concluída, o coordenador de consultas aguarda que os processos auxiliares enviem suas estatísticas de sessão. Durante a espera, o texto da consulta é exibido como **Unknown** (Desconhecido). + Para uma instância do RDS para Oracle na Standard Edition, o Oracle Resource Manager limita o número de threads paralelos. O processo em segundo plano que realiza esse trabalho faz com que o texto da consulta seja exibido como **Unknown** (Desconhecido). ### Estatísticas SQL *Estatísticas SQL* são métricas de performance sobre consultas SQL. Por exemplo, o Performance Insights pode exibir execuções por segundo ou linhas processadas por segundo. O Performance Insights apenas coleta estatísticas para as consultas mais comuns. Normalmente, elas correspondem às principais consultas por carga mostradas no painel do Performance Insights. Todas as linhas da tabela **Top SQL** (SQL principal) mostram estatísticas relevantes para a instrução ou o resumo SQL, como mostra exemplo a seguir. ![\[SQL principal\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_4.png) O Performance Insights pode relatar `0.00` e `-` (unknown) (desconhecido) para estatísticas SQL. Essa situação ocorre nas seguintes condições: + Existe apenas uma amostra. Por exemplo, o Performance Insights calcula as taxas de alteração para consultas do RDS PostgreSQL com base em várias amostras da visualização `pg_stat_statements`. Quando uma workload é executada por um curto período, o Performance Insights consegue coletar apenas uma amostra, o que significa que ele não consegue calcular uma taxa de alteração. O valor desconhecido é representado com um traço (`-`). + Duas amostras têm os mesmos valores. O Performance Insights não consegue calcular uma taxa de alteração porque não ocorreu nenhuma alteração, portanto, ele relata a taxa como `0.00`. + Uma instrução do RDS PostgreSQL não tem um identificador válido. O PostgreSQL cria um identificador para uma instrução somente após a análise. Assim, pode existir uma instrução nas estruturas internas na memória do PostgreSQL sem identificador. Como o Performance Insights cria amostras de estruturas internas na memória uma vez por segundo, consultas de baixa latência podem aparecer apenas para uma única amostra. Se o identificador de consultas não estiver disponível para essa amostra, o Performance Insights não conseguirá associar essa instrução às suas estatísticas. O valor desconhecido é representado com um traço (`-`). Para obter uma descrição das estatísticas SQL para o mecanismos do Amazon RDS, consulte [Estatísticas SQL para Performance Insights](sql-statistics.md). ### Load by waits (AAS) (Carga por esperas) Em **Top SQL** (SQL principal), a coluna **Load by waits (AAS)** (Carga por esperas) mostra a porcentagem da carga do banco de dados associada a cada item de carga principal. Essa coluna reflete a carga desse item por qualquer agrupamento atualmente selecionado no **Gráfico de carga de banco de dados**. Para obter mais informações sobre média de sessões ativas (AAS), consulte [Média de sessões ativas](USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.md#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.AAS). Por exemplo, é possível agrupar o gráfico **DB load** (Carga do banco de dados) com base em estados de espera. Examine consultas SQL na tabela de itens de carga principal. Nesse caso, a barra **DB Load by Waits (Carga de banco de dados por espera)** é dimensionada, segmentada e codificada por cores para mostrar com quanto de um determinado estado de espera a consulta está contribuindo. Ela também mostra quais estados de espera estão afetando a consulta selecionada. ![\[Carga de banco de dados por esperas\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_6.png) ### Visualizar informações do SQL Na tabela **Top SQL** (SQL principal), é possível abrir uma instrução para visualizar suas informações. As informações são exibidas no painel inferior. ![\[Tabela SQL principal com consulta literal selecionada\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-sql-ids-open.png) Os seguintes tipos de identificadores (IDs) associados a instruções SQL: + **ID SQL de suporte**: Um valor de hash do ID SQL. Esse valor só se destina a referenciar um ID SQL quando você está trabalhando com o AWS Support. AWS O Support não tem acesso a IDs SQL reais e ao texto SQL. + **ID de arquivo de resumo de suporte**: um valor de hash do ID de arquivo de resumo. Esse valor apenas se destina como referência a um ID de arquivo de resumo quando você está trabalhando com o AWS Support. AWS O Support não tem acesso a IDs de arquivo de resumo reais e ao texto SQL. ### Escolher preferências de estatísticas É possível controlar as estatísticas exibidas na guia **Top SQL** (SQL principal) selecionando o ícone **Preferences** (Preferências). ![\[Preferências de estatísticas\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-sql-ids-preferences-icon.png) Quando você escolhe o ícone **Preferences (Preferências)**, a janela **Preferences (Preferências)** abre. O screenshot a seguir é um exemplo da janela **Preferences** (Preferências). ![\[Janela de preferências\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-sql-ids-preferences.png) Para habilitar as estatísticas que você deseja tornar visíveis na guia **Top SQL** (SQL principal), use o mouse para rolar até o final da janela e depois escolha **Continue** (Continuar). Para obter mais informações sobre estatísticas por segundo ou por chamada para os mecanismos do Amazon RDS, consulte a seção de estatísticas SQL específicas do mecanismo em[Estatísticas SQL para Performance Insights](sql-statistics.md) # Acessar mais texto SQL no painel do Performance Insights. Por padrão, cada linha na tabela **Top SQL** (SQL principal) mostra 500 bytes de texto SQL para cada instrução SQL. ![\[500 bytes de SQL\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-top-sql-bytes.png) Quando uma instrução SQL excede 500 bytes, você pode visualizar mais texto na seção **SQL text** (Texto SQL) abaixo da tabela **Top SQL** (SQL principal). Nesse caso, o comprimento máximo para o texto exibido em **SQL text** (Texto SQL) é de 4 KB. Esse limite é introduzido pelo console e está sujeito aos limites definidos pelo mecanismo de banco de dados. Para salvar o texto mostrado em **SQL text** (Texto SQL), escolha **Download**. **Topics** + [Limites de tamanho de texto para mecanismos Amazon RDS](#sql-text-engine-limits) + [Definir o limite do texto SQL para instâncias de banco de dados do Amazon RDS for PostgreSQL](USER_PerfInsights.UsingDashboard.SQLTextLimit.md) + [Visualizar e baixar texto SQL no painel do Performance Insights](view-download-text.md) ## Limites de tamanho de texto para mecanismos Amazon RDS Quando você baixa um texto SQL, o mecanismo de banco de dados determina o tamanho máximo dele. Você pode baixar texto SQL até os seguintes limites por mecanismo. | Mecanismo de banco de dados | Tamanho máximo do texto para download | | --- | --- | | Amazon RDS para MySQL e MariaDB | O comprimento é fixado em 4.096 bytes quando o Performance Schema está habilitado. Se o Performance Schema não estiver habilitado, o comprimento será fixado em 65.535 bytes. | | Amazon RDS para Microsoft SQL Server | 4,096 caracteres | | Amazon RDS para Oracle | 1.000 bytes | A seção **SQL text** (Texto SQL) do console do Performance Insights mostra até o máximo que o mecanismo retorna. Por exemplo, se o MySQL retorna no máximo 1 KB para o Performance Insights, ele só pode coletar e mostrar 1 KB, mesmo que a consulta original seja maior. Assim, quando você visualiza ou baixa a consulta em **SQL text** (Texto SQL), o Performance Insights retorna o mesmo número de bytes. Se você usar a AWS CLI ou a API, o Insights de Performance não terá o limite de 4 KB aplicado pelo console. `DescribeDimensionKeys` e `GetResourceMetrics` exibem no máximo 500 bytes. **nota** `GetDimensionKeyDetails` exibe a consulta completa, mas o tamanho está sujeito ao limite do mecanismo. # Definir o limite do texto SQL para instâncias de banco de dados do Amazon RDS for PostgreSQL Amazon RDS for PostgreSQL lida com texto de forma diferente. Você pode definir o limite de tamanho de texto com o parâmetro de instância de banco de dados `track_activity_query_size`. Esse parâmetro tem as seguintes características: Tamanho de texto padrão No Amazon RDS para PostgreSQL versão 9.6, a configuração padrão do parâmetro `track_activity_query_size` é 1.024 bytes. No Amazon RDS para PostgreSQL versão 10 ou superior, o padrão é 4.096 bytes. Tamanho máximo do texto O limite para `track_activity_query_size` é de 102.400 bytes para Amazon RDS para PostgreSQL versão 12 e inferiores. O máximo é de 1 MB para a versão 13 e posterior. Se o mecanismo retornar 1 MB ao Performance Insights, o console exibirá somente os primeiros 4 KB. Se você baixar a consulta, você obtém o total de 1 MB. Nesse caso, a visualização e o download retornam números diferentes de bytes. Para obter mais informações sobre o parâmetro de instância de banco de dados `track_activity_query_size`, consulte [Estatísticas de tempo de execução](https://www.postgresql.org/docs/current/runtime-config-statistics.html) na documentação do PostgreSQL. Para aumentar o tamanho do texto SQL, aumente o limite `track_activity_query_size`. Para modificar o parâmetro, altere a configuração dele no grupo de parâmetros que está associado à instância de banco de dados do Amazon RDS for PostgreSQL. **Para alterar a configuração quando a instância usa o grupo de parâmetros padrão** 1. Crie um novo grupo de parâmetros de instância de banco de dados para o mecanismo de banco de dados apropriado e sua respectiva versão. 1. Defina o parâmetro no novo grupo de parâmetros. 1. Associe o novo grupo de parâmetros à instância de banco de dados. Para obter informações sobre como configurar um parâmetro de instância de banco de dados, consulte [Modificar parâmetros em um grupo de parâmetros de banco de dados no Amazon RDS](USER_WorkingWithParamGroups.Modifying.md). # Visualizar e baixar texto SQL no painel do Performance Insights No painel do Performance Insights, é possível visualizar ou baixar o texto SQL. **Para visualizar mais texto SQL no painel do Performance Insights** 1. Abra o console do Amazon RDS em [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/). 1. No painel de navegação, escolha **Performance Insights**. 1. Escolha uma instância de banco de dados. 1. Role para baixo até a guia **SQL principal** no painel do Insights de Performance. 1. Escolha o sinal de adição para expandir um resumo SQL e selecione uma das consultas secundárias do resumo. Instruções SQL com texto maior que 500 bytes são semelhantes à imagem a seguir. ![\[Instruções SQL com texto grande\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-large-text-1.png) 1. Role para baixo até a guia **SQL text** (texto SQL). ![\[Seção de informações SQL mostra mais do texto SQL\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-large-text-2.png) O painel do Performance Insights pode exibir até 4.096 bytes para cada instrução SQL. 1. (Opcional) Escolha **Copy** (Copiar) para copiar a instrução SQL exibida ou escolha **Download** (Baixar) para baixar a instrução SQL a fim de visualizar o texto SQL até o limite do mecanismo de banco de dados. **nota** Para copiar ou baixar a instrução SQL, desabilite bloqueadores de pop-up. # Visualizar estatísticas SQL no painel do Performance Insights No painel do Performance Insights, as estatísticas SQL estão disponíveis na guia **Top SQL** (SQL principal) do grafo **Database load** (Carga do banco de dados). **Como visualizar estatísticas SQL** 1. Abra o console do Amazon RDS em [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/). 1. No painel de navegação, escolha **Performance Insights**. 1. Na parte posterior da página, escolha o banco de dados cujas estatísticas SQL você deseja ver. 1. Navegue até o final da página e escolha a guia **Top SQL** (SQL principal). 1. Escolha uma instrução individualou consulta de resumo. ![\[Visualizar métricas de consultas em execução\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_per_sql_sql.png) 1. Escolha quais estatísticas exibir, escolhendo o ícone de engrenagem no canto superior direito do gráfico. Para obter as descrições das estatísticas SQL para o mecanismos do Amazon RDS, consulte [Estatísticas SQL para Performance Insights](sql-statistics.md). O exemplo a seguir mostra as preferências de estatísticas para instâncias de banco de dados Oracle. ![\[Preferências de métricas para consultas em execução de instâncias de banco de dados Oracle.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_per_sql_pref_oracle.png) O exemplo a seguir mostra as preferências para instâncias de banco de dados do MariaDB e MySQL. ![\[Preferências de métricas para consultas em execução de instâncias de banco de dados MariaDB e MySQL.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_per_sql_pref_ams.png) 1. Escolha Save (Salvar) para salvar suas preferências. A tabela **Top SQL** (SQL principal) é atualizada. O exemplo a seguir mostra estatísticas de uma consulta SQL do Oracle. ![\[Estatísticas de uma consulta SQL\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_per_sql_stats_oracle.png) # Analisar a carga superior de PDBs da Oracle Ao analisar a carga em um banco de dados de contêiner (CDB) da Oracle, convém identificar quais bancos de dados conectáveis (PDBs) contribuem mais para a carga do banco de dados. Além disso, é recomendável comparar a performance de PDBs individuais que estão executando consultas semelhantes para ajustar a performance. Para ter mais informações sobre CDBs da Oracle, consulte [Arquitetura de banco de dados RDS para Oracle](oracle-multi-architecture.md). No painel do Insights de Performance do Amazon RDS, é possível encontrar informações sobre bancos de dados conectáveis (PDBs) na guia **Principal PDB**, na guia **Dimensões**. Para ter informações sobre compatibilidade de regiões, mecanismos de banco de dados e classes de instância com esse recurso, consulte [Mecanismo de banco de dados do Amazon RDSAmazon Aurora, região e classe de instância compatíveis com recursos do Insights de Performance](USER_PerfInsights.Overview.Engines.md#USER_PerfInsights.Overview.PIfeatureEngnRegSupport). **Como analisar a carga do principal PDB em um CDB da Oracle** 1. Faça login no Console de gerenciamento da AWS e abra o console do Amazon RDS em [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/). 1. No painel de navegação à esquerda, escolha **Insights de Performance**. 1. Escolha uma instância de banco de dados Oracle. O painel do Insights de Performance é exibido para a instância de banco de dados. 1. Na seção **Carga do banco de dados**, selecione **Banco de dados conectável (PDB)** o lado de Separar por. O grafo Média de sessões ativas mostra o PDB com a carga mais alta. Os identificadores de PDBs aparecem à direita dos quadrados codificados por cores. Cada identificador identifica exclusivamente um PDB. ![\[Grafo Média de sessões ativas para carga de PDB\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_topPDB_AAS.png) 1. Role para baixo até a guia **Top SQL ** (SQL principal). No exemplo a seguir, é possível ver a mesma consulta SQL e a carga que ela direciona para vários PDBs. ![\[Mesma carga de consulta SQL para vários PDBs\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_topPDB_ex1.png) No exemplo a seguir, um único PDB está lidando com uma carga maior do que outros PDBs no CDB. ![\[Alta carga de consultas SQL para PDB\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_topPDB_ex2.png) Para ter mais informações sobre CDBs da Oracle, consulte [CDBs and PDBs](https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/21/cncpt/CDBs-and-PDBs.html#GUID-FC2EB562-ED31-49EF-8707-C766B6FE66B8). # Analisar planos de execução usando o painel do Insights de Performance para o Amazon RDS No painel do Insights de Performance do Amazon RDS, é possível encontrar informações sobre planos de execução para instâncias de banco de dados do Oracle e do SQL Server. É possível usar essas informações para saber quais planos contribuem mais para a carga do banco de dados. Para analisar os planos de execução do Oracle ou do SQL Server, consulte os tópicos a seguir. **Analisar planos de execução** + [Analisar planos de execução do Oracle usando o painel do Insights de Performance para o Amazon RDS](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AccessPlans.md) + [Analisar planos de execução do SQL Server usando o painel do Insights de Performance para o Amazon RDS](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AccessPlansSqlServer.md) ## Visão geral da análise de planos de execução para o Amazon RDS É possível usar o painel do Insights de Performance do Amazon RDS para saber quais planos contribuem mais para a carga de banco de dados das instâncias de banco de dados do Oracle e do SQL Server. Por exemplo, as principais instruções SQL em um determinado momento podem estar usando os planos mostrados na tabela a seguir. **** | SQL principal | Planejamento | | --- | --- | | SELECT SUM(amount\$1sold) FROM sales WHERE prod\$1id = 10 | Plano A | | SELECT SUM(amount\$1sold) FROM sales WHERE prod\$1id = 521 | Plano B | | SELECT SUM(s\$1total) FROM sales WHERE region = 10 | Plano A | | SELECT \$1 FROM emp WHERE emp\$1id = 1000 | Plano C | | SELECT SUM(amount\$1sold) FROM sales WHERE prod\$1id = 72 | Plano A | Com o recurso de plano do Performance Insights, você pode fazer o seguinte: + Descobrir quais planos são usados pelas principais consultas SQL. Por exemplo, você pode descobrir que a maior parte da carga de banco de dados é gerada por consultas usando o plano A e o plano B, com apenas uma pequena porcentagem usando o plano C. + Comparar planos diferentes para a mesma consulta. No exemplo anterior, três consultas são idênticas, exceto o ID do produto. Duas consultas usam o plano A, mas uma consulta usa o plano B. Para ver a diferença nos dois planos, você pode usar o Performance Insights. + Descobrir quando uma consulta mudou para um novo plano. Você pode ver que uma consulta usou o plano A e, em seguida, mudou para o plano B em um determinado momento. Houve uma alteração no banco de dados neste momento? Por exemplo, se uma tabela estiver vazia, o otimizador poderá escolher uma varredura de tabela completa. Se a tabela for carregada com um milhão de linhas, o otimizador poderá alternar para uma varredura de intervalo de índice. + Verifique as etapas específicas de um plano com o maior custo. Por exemplo, uma consulta de longa execução pode mostrar uma condição de união ausente em uma equi-join. Essa condição faltante força uma união cartesiana, que une todas as linhas de duas tabelas. Você pode executar as tarefas anteriores usando o recurso de captura de plano do Performance Insights. Assim como você pode dividir consultas por eventos de espera e SQL principal, é possível separá-las pela dimensão do plano. # Analisar planos de execução do Oracle usando o painel do Insights de Performance para o Amazon RDS Ao analisar a carga de banco de dados em um banco de dados Oracle, talvez você queira saber quais planos estão contribuindo mais para a carga do banco de dados. É possível determinar quais planos estão contribuindo mais para a carga de banco de dados usando o recurso de captura de plano do Insights de Performance. **Para analisar planos de execução Oracle usando o console** 1. Abra o console do Amazon RDS em [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/). 1. No painel de navegação, escolha **Performance Insights**. 1. Escolha uma instância de banco de dados do Oracle. O painel do Performance Insights será exibido nessa instância de banco de dados. 1. Na seção **Database load (DB load)** (Carga de banco de dados (carga de DB)), escolha **Plans** (Planos) o lado de **Slice by** (Separar por). O gráfico Média de sessões ativas mostra os planos usados pelas instruções SQL principais. Os valores de hash do plano aparecem à direita dos quadrados codificados por cores. Cada valor de hash identifica exclusivamente um plano. ![\[Separe por planos\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-slice-by-plans.png) 1. Role para baixo até a guia **Top SQL ** (SQL principal). No exemplo a seguir, o resumo do SQL principal tem dois planos. Você pode dizer que é um resumo pelo ponto de interrogação na instrução. ![\[Escolha um plano de resumo\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/top-sql-plans-unselected.png) 1. Escolha o resumo para expandi-lo em suas instruções de componente. No exemplo a seguir, a instrução `SELECT` é uma consulta de resumo. As consultas de componentes no resumo usam dois planos diferentes. As cores dos planos correspondem ao gráfico de carga do banco de dados. O número total de planos no resumo é mostrado na segunda coluna. ![\[Escolha um plano de resumo\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-digest-plan.png) 1. Role para baixo e escolha dois **Planos** para comparar na lista de **Planos para consulta de resumo**. Você pode visualizar um ou dois planos para uma consulta por vez. A captura de tela a seguir compara os dois planos no resumo, com hash 2032253151 e hash 1117438016. No exemplo a seguir, 62% das sessões ativas médias que executam essa consulta de resumo estão usando o plano à esquerda, enquanto 38% estão usando o plano à direita. ![\[Compare os planos lado a lado\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-compare-plan.png) Neste exemplo, os planos diferem de forma importante. A Etapa 2 do plano 2032253151 usa uma verificação de índice, enquanto o plano 1117438016 usa uma varredura de tabela completa. Para uma tabela com um grande número de linhas, uma consulta de uma única linha é quase sempre mais rápida com uma varredura de índice. ![\[Compare os planos lado a lado\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-table-access.png) 1. (Opcional) Escolha **Copy** (Copiar) para copiar o plano para a área de transferência ou **Download** (Baixar) para salvar o plano no disco rígido. # Analisar planos de execução do SQL Server usando o painel do Insights de Performance para o Amazon RDS Ao analisar a carga do banco de dados em um SQL Server Database, convém saber quais planos estão contribuindo mais para a carga do banco de dados. É possível determinar quais planos estão contribuindo mais para a carga de banco de dados usando o recurso de captura de plano do Insights de Performance. **Como analisar planos de execução do SQL Server usando o console** 1. Abra o console do Amazon RDS em [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/). 1. No painel de navegação, escolha **Performance Insights**. 1. Escolha uma instância de banco de dados do SQL Server. O painel do Performance Insights será exibido nessa instância de banco de dados. 1. Na seção **Database load (DB load)** (Carga de banco de dados (carga de DB)), escolha **Plans** (Planos) o lado de **Slice by** (Separar por). O gráfico Média de sessões ativas mostra os planos usados pelas instruções SQL principais. Os valores de hash do plano aparecem à direita dos quadrados codificados por cores. Cada valor de hash identifica exclusivamente um plano. ![\[Separe por planos\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-slice-by-plans-sqlserver.png) 1. Role para baixo até a guia **Top SQL ** (SQL principal). No exemplo a seguir, o resumo do SQL principal tem três planos. A presença de um ponto de interrogação na declaração SQL indica que a declaração é um resumo. Para visualizar a declaração SQL completa, escolha um valor na coluna **Declarações SQL**. ![\[Escolha um plano de resumo\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/top-sql-plans-unselected-sqlserver.png) 1. Escolha o resumo para expandi-lo em suas instruções de componente. No exemplo a seguir, a instrução `SELECT` é uma consulta de resumo. As consultas de componentes no resumo usam três planos diferentes. As cores atribuídas aos planos correspondem ao grafo de carga do banco de dados. ![\[Escolha um plano de resumo\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-digest-plan-sqlserver.png) 1. Role para baixo e escolha dois **Planos** para comparar na lista de **Planos para consulta de resumo**. Você pode visualizar um ou dois planos para uma consulta por vez. O screenshot a seguir compara os dois planos no resumo. No exemplo a seguir, 40% das sessões ativas médias que executam essa consulta de resumo estão usando o plano à esquerda, enquanto 28% estão usando o plano à direita. ![\[Compare os planos lado a lado\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-compare-plan-sqlserver.png) No exemplo anterior, os planos apresentam diferenças importantes. A etapa 2 no plano à esquerda usa uma verificação de tabela, enquanto o plano à direita usa uma verificação de índice em cluster. Para uma tabela com um grande número de linhas, uma consulta que recupere uma única linha é quase sempre mais rápida com uma verificação de índice em cluster. 1. (Opcional) Selecione o ícone **Configurações** na tabela Detalhes do plano para personalizar a visibilidade e a ordem das colunas. O screenshot a seguir mostra a tabela Detalhes do plano com a coluna **Lista de saídas** como a segunda coluna. ![\[Personalizar a visibilidade e a ordem das colunas na tabela Detalhes do plano\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-plan-fields-sql-server.png) 1. (Opcional) Escolha **Copy** (Copiar) para copiar o plano para a área de transferência ou **Download** (Baixar) para salvar o plano no disco rígido. **nota** O Insights de Performance exibe planos de execução estimados usando uma tabela de árvore hierárquica. A tabela inclui as informações de execução parcial de cada declaração. Para ter mais informações sobre as colunas na tabela Detalhes do plano, consulte [SET SHOWPLAN\$1ALL](https://learn.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/statements/set-showplan-all-transact-sql) na documentação do SQL Server. Para exibir as informações de execução completa de um plano de execução estimado, escolha **Fazer download** para baixar o plano e, depois, carregue o plano no SQL Server Management Studio. Para ter mais informações sobre a exibição de um plano de execução estimado usando o SQL Server Management Studio, consulte [Display an Estimated Execution Plan](https://learn.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance/display-the-estimated-execution-plan) na documentação do SQL Server. # Visualizar as recomendações proativas do Performance Insights O Insights de Performance do Amazon RDS monitora métricas específicas e cria limites automaticamente analisando quais níveis podem ser problemáticos para um recurso específico. Quando os novos valores de métricas ultrapassam um limite predefinido em um período específico, o Performance Insights gera uma recomendação proativa. Essa recomendação ajuda a evitar um impacto futuro na performance do banco de dados. Para receber essas recomendações proativas, é necessário ativar o Performance Insights com um período de retenção de nível pago. Para obter mais informações sobre como ativar o Insights de Performance, consulte [Ativar e desativar o Insights de Performance do Amazon RDS](USER_PerfInsights.Enabling.md). Para ter informações sobre preços e retenção de dados para o Performance Insights, consulte [Preços e retenção de dados para o Performance Insights](USER_PerfInsights.Overview.cost.md). Para descobrir as regiões, os mecanismos de banco de dados e as classes de instância compatíveis com as recomendações proativas, consulte [Mecanismo de banco de dados do Amazon RDSAmazon Aurora, região e classe de instância compatíveis com recursos do Insights de Performance](USER_PerfInsights.Overview.Engines.md#USER_PerfInsights.Overview.PIfeatureEngnRegSupport). É possível visualizar a análise detalhada e as investigações recomendadas de recomendações proativas na página de detalhes da recomendação. Para obter mais informações e recomendações, consulte [Recomendações do Amazon RDS](monitoring-recommendations.md). **Como visualizar a análise detalhada de uma recomendação proativa** 1. Faça login no Console de gerenciamento da AWS e abra o console do Amazon RDS em [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/). 1. No painel de navegação, execute qualquer uma das seguintes opções: + Selecione **Recomendações**. A página **Recomendações** exibe uma lista de recomendações classificadas pela gravidade de todos os recursos da conta. + Selecione **Bancos de dados** e, depois, escolha **Recomendações** para um recurso na página de bancos de dados. A guia **Recomendações** exibe as recomendações e os detalhes do recurso selecionado. 1. Encontre uma recomendação proativa e escolha **Visualizar detalhes**. A página de detalhes da recomendação é exibida. O título fornece o nome do recurso afetado com o problema detectado e a gravidade. Veja a seguir os componentes na página de detalhes da recomendação: + **Resumo da recomendação**: o problema detectado, a recomendação e o status do problema, a hora de início e término do problema, a hora de modificação da recomendação e o tipo de mecanismo. ![\[Página de detalhes da recomendação proativa mostrando a seção Resumo da recomendação no console\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/RecommendationProactive-RecSummary.png) + **Métricas**: os grafos do problema detectado. Cada grafo exibe um limite determinado pelo comportamento básico do recurso, bem como dados da métrica relatados a partir da hora de início do problema. ![\[Página de detalhes da recomendação proativa mostrando a seção Métricas no console\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/RecommedationProactive_Metrics.png) + **Análise e recomendações**: a recomendação e o motivo da recomendação sugerida. ![\[Página de detalhes da recomendação proativa mostrando a seção Análise e recomendações no console\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/ProactiveRecommendation-AnalysisAndRec.png) É possível analisar a causa do problema e, depois, executar as ações recomendadas sugeridas para corrigir o problema ou escolher **Dispensar** no canto superior direito para dispensar a recomendação. # Recuperar métricas com a API do Insights de Performance do Amazon RDS Quando o Insights de Performance está ativado, a API oferece visibilidade à performance da instância. O Amazon CloudWatch Logs fornece a fonte de autorização para métricas de monitoramento fornecidas para serviços da AWS. O Performance Insights oferece uma visão específica do domínio da carga do banco de dados medida como sessões ativas médias (AAS). Essa métrica aparece para os consumidores de API como um conjunto de dados bidimensional de séries temporais. A dimensão de tempo dos dados fornece a carga do banco de dados para cada ponto de tempo no intervalo de tempo consultado. Cada ponto de tempo decompõe a carga geral em relação às dimensões solicitadas, como `SQL`, `Wait-event`, `User` ou `Host`, medidas naquele ponto de tempo. O Amazon RDS Performance Insights monitora o cluster Amazon RDS da instância de banco de dados , para que você possa analisar e solucionar problemas relacionados à performance do banco de dados. Uma maneira de visualizar os dados do Performance Insights está no Console de gerenciamento da AWS. O Performance Insights também fornece uma API pública para que você possa consultar seus próprios dados. É possível usar a API para fazer o seguinte: + Descarregar dados em um banco de dados + Adicione dados do Performance Insights aos painéis de monitoramento existentes + Criar ferramentas de monitoramento Para usar a API do Performance Insights, habilite o Performance Insights em uma das suas instâncias de banco de dados do Amazon RDS. Para obter informações sobre como habilitar o Performance Insights, consulte [Ativar e desativar o Insights de Performance do Amazon RDS](USER_PerfInsights.Enabling.md). Para obter mais informações sobre a API do Performance Insights, consulte a [Referência de API do Amazon RDS Performance Insights](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/Welcome.html). A API do Performance Insights fornece as operações a seguir. **** | Ação do Performance Insights | AWS CLI command | Descrição | | --- | --- | --- | | [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_CreatePerformanceAnalysisReport.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_CreatePerformanceAnalysisReport.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/CreatePerformanceAnalysisReport.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/CreatePerformanceAnalysisReport.html) | Cria um relatório de análise de performance referente a um período específico para a instância de banco de dados. O resultado é `AnalysisReportId`, que é o identificador exclusivo do relatório. | | [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DeletePerformanceAnalysisReport.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DeletePerformanceAnalysisReport.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/DeletePerformanceAnalysisReport.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/DeletePerformanceAnalysisReport.html) | Exclui um relatório de análise de performance. | | [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) | Recuperar as N principais chaves de dimensão de uma métrica por um período específico. | | [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) | Recupera os atributos do grupo de dimensões especificado para uma instância de banco de dados ou fonte de dados. Por exemplo, se você especificar um ID SQL e se os detalhes da dimensão estiverem disponíveis, `GetDimensionKeyDetails` recuperará o texto completo da dimensão `db.sql.statement` associada a esse ID. Essa operação é útil porque `GetResourceMetrics` e `DescribeDimensionKeys` não oferecem suporte à recuperação de texto grande de instrução SQL. | | [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetPerformanceAnalysisReport.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_GetPerformanceAnalysisReport.html) | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/GetPerformanceAnalysisReport.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/GetPerformanceAnalysisReport.html) | Recupera o relatório, incluindo os insights do relatório. O resultado inclui o status do relatório, o ID do relatório, os detalhes do horário do relatório, os insights e as recomendações. | | [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) | Recupere os metadados para diferentes recursos. Por exemplo, os metadados podem indicar que um recurso está ativado ou desativado em uma instância de banco de dados específica. | | [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) | Recupera as métricas do Performance Insights para um conjunto de fontes de dados, ao longo de um período. É possível fornecer grupos de dimensão e dimensões específicos e fornecer critérios de filtragem e agregação para cada grupo. | | [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) | Recupere as dimensões que podem ser consultadas para cada tipo de métrica especificado em uma instância especificada. | | [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) | Recupere todas as métricas disponíveis dos tipos de métrica especificados que podem ser consultados para uma instância de banco de dados especificada. | | `[ListPerformanceAnalysisReports](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_ListPerformanceAnalysisReports.html)` | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-performance-analysis-reports.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-performance-analysis-reports.html) | Recupera todos os relatórios de análise disponíveis para a instância de banco de dados. Os relatórios são listados com base na hora de início de cada relatório. | | `[ListTagsForResource](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_ListTagsForResource.html)` | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-tags-for-resource.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/list-tags-for-resource.html) | Lista todas as tags de metadados adicionadas ao recurso. A lista inclui o nome e o valor da tag. | | `[TagResource](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_TagResource.html)` | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/tag-resource.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/tag-resource.html) | Adiciona tags de metadados ao recurso do Amazon RDS. A tag inclui um nome e um valor. | | `[UntagResource](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_UntagResource.html)` | [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/untag-resource.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/pi/untag-resource.html) | Remove a tag de metadados do recurso. | Para ter mais informações sobre como recuperar métricas de séries temporais e exemplos da AWS CLI para o Insights de Performance, consulte os tópicos a seguir. **Topics** + [Recuperar métricas de séries temporais do Insights de Performance](USER_PerfInsights.API.TimeSeries.md) + [Exemplos da AWS CLI para o Performance Insights](USER_PerfInsights.API.Examples.md) # Recuperar métricas de séries temporais do Insights de Performance A operação `GetResourceMetrics` recupera uma ou mais métricas de séries temporais dos dados do Performance Insights. `GetResourceMetrics` requer uma métrica e um período de tempo e retorna uma resposta com uma lista de pontos de dados. Por exemplo, o Console de gerenciamento da AWS usa `GetResourceMetrics` para preencher o gráfico **Métricas de contador** e o gráfico **Carregamento do banco de dados**, como visto na imagem a seguir. ![\[Gráficos Counter Metrics e Database Load\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-api-charts.png) Todas as métricas retornadas por `GetResourceMetrics` são métricas de séries temporais padrão, com exceção de `db.load`. Essa métrica é exibida no gráfico **Carregamento do banco de dados**. A métrica `db.load` é diferente das outras métricas da série temporal, pois você pode fragmentá-la em subcomponentes chamados de *dimensões*. Na imagem anterior, `db.load` é dividido e agrupado pelos estados de espera que compõem o `db.load`. **nota** `GetResourceMetrics` também pode retornar a métrica `db.sampleload`, mas a métrica `db.load` é apropriada na maioria dos casos. Para obter informações sobre as métricas de contador retornadas pelo `GetResourceMetrics`, consulte [Métricas de contadores do Performance Insights](USER_PerfInsights_Counters.md). Os cálculos a seguir são compatíveis com as métricas: + Média: o valor médio para a métrica por um período. Adicione `.avg` ao nome da métrica. + Mínimo: o valor mínimo para a métrica por um período. Adicione `.min` ao nome da métrica. + Máximo: o valor máximo para a métrica por um período. Adicione `.max` ao nome da métrica. + Soma: a soma dos valores da métrica por um período. Adicione `.sum` ao nome da métrica. + Contagem de amostra: o número de vezes que a métrica foi coletada por um período. Adicione `.sample_count` ao nome da métrica. Por exemplo, considere que uma métrica é coletada por 300 segundos (5 minutos) e que a métrica seja coletada uma vez por minuto. Os valores de cada minuto são 1, 2, 3, 4 e 5. Nesse caso, os seguintes cálculos são retornados: + Média: 3 + Mínimo: 1 + Máximo: 5 + Soma: 15 + Contagem de amostras: 5 Para obter informações sobre como usar o comando `get-resource-metrics` AWS CLI, consulte [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). Para a opção `--metric-queries`, especifique uma ou mais consultas para as quais deseja obter resultados. Cada consulta consiste em um parâmetro obrigatório `Metric` e opcional `GroupBy` e em parâmetros `Filter`. Veja a seguir um exemplo de uma especificação de opção `--metric-queries`. ``` { "Metric": "string", "GroupBy": { "Group": "string", "Dimensions": ["string", ...], "Limit": integer }, "Filter": {"string": "string" ...} ``` # Exemplos da AWS CLI para o Performance Insights Nas seções a seguir, saiba mais sobre a AWS Command Line Interface (AWS CLI) para o Insights de Performance e use exemplos da AWS CLI. **Topics** + [Ajuda integrada da AWS CLI para o Insights de Performance](#USER_PerfInsights.API.CLI) + [Recuperar métricas de contador](#USER_PerfInsights.API.Examples.CounterMetrics) + [Recuperar a média de carga de banco de dados para eventos de espera superior](#USER_PerfInsights.API.Examples.DBLoadAverage) + [Recuperar a média de carga de banco de dados para SQL principal](#USER_PerfInsights.API.Examples.DBLoadAverageTop10SQL) + [Recuperação da média de carga de banco de dados filtrada por SQL](#USER_PerfInsights.API.Examples.DBLoadAverageFilterBySQL) + [Recuperar o texto completo de uma instrução SQL](#USER_PerfInsights.API.Examples.GetDimensionKeyDetails) + [Criar um relatório de análise de performance para um período](#USER_PerfInsights.API.Examples.CreatePerfAnalysisReport) + [Recuperar um relatório de análise de performance](#USER_PerfInsights.API.Examples.GetPerfAnalysisReport) + [Listar todos os relatórios de análise de performance da instância de banco de dados](#USER_PerfInsights.API.Examples.ListPerfAnalysisReports) + [Excluir um relatório de análise de performance](#USER_PerfInsights.API.Examples.DeletePerfAnalysisReport) + [Adicionar tags a um relatório de análise de performance](#USER_PerfInsights.API.Examples.TagPerfAnalysisReport) + [Listar todas as tags para um relatório de análise de performance](#USER_PerfInsights.API.Examples.ListTagsPerfAnalysisReport) + [Excluir tags de um relatório de análise de performance](#USER_PerfInsights.API.Examples.UntagPerfAnalysisReport) ## Ajuda integrada da AWS CLI para o Insights de Performance É possível visualizar dados do Performance Insights usando o AWS CLI. É possível visualizar a ajuda dos comandos da AWS CLI para o Performance Insights, inserindo o seguinte na linha de comando. ``` aws pi help ``` Se você não tiver a AWS CLI instalada, consulte informações sobre como instalá-la em [Instalar a AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/installing.html) no *Guia do usuário da AWS CLI*. ## Recuperar métricas de contador A captura de tela a seguir mostra dois gráficos de métricas de contador no Console de gerenciamento da AWS. ![\[Gráficos de métricas de contador.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-api-counters-charts.png) O exemplo a seguir mostra como reunir os mesmos dados que o Console de gerenciamento da AWS usa para gerar os dois gráficos de métricas de contador. Para Linux, macOS ou Unix: ``` aws pi get-resource-metrics \ --service-type RDS \ --identifier db-ID \ --start-time 2018-10-30T00:00:00Z \ --end-time 2018-10-30T01:00:00Z \ --period-in-seconds 60 \ --metric-queries '[{"Metric": "os.cpuUtilization.user.avg" }, {"Metric": "os.cpuUtilization.idle.avg"}]' ``` Para Windows: ``` aws pi get-resource-metrics ^ --service-type RDS ^ --identifier db-ID ^ --start-time 2018-10-30T00:00:00Z ^ --end-time 2018-10-30T01:00:00Z ^ --period-in-seconds 60 ^ --metric-queries '[{"Metric": "os.cpuUtilization.user.avg" }, {"Metric": "os.cpuUtilization.idle.avg"}]' ``` Você também pode tornar um comando mais fácil de ler, especificando um arquivo para a opção `--metrics-query`. O exemplo a seguir usa um arquivo chamado query.json para a opção. O arquivo tem o seguinte conteúdo. ``` [ { "Metric": "os.cpuUtilization.user.avg" }, { "Metric": "os.cpuUtilization.idle.avg" } ] ``` Execute o seguinte comando para usar o arquivo. Para Linux, macOS ou Unix: ``` aws pi get-resource-metrics \ --service-type RDS \ --identifier db-ID \ --start-time 2018-10-30T00:00:00Z \ --end-time 2018-10-30T01:00:00Z \ --period-in-seconds 60 \ --metric-queries file://query.json ``` Para Windows: ``` aws pi get-resource-metrics ^ --service-type RDS ^ --identifier db-ID ^ --start-time 2018-10-30T00:00:00Z ^ --end-time 2018-10-30T01:00:00Z ^ --period-in-seconds 60 ^ --metric-queries file://query.json ``` O exemplo anterior especifica os seguintes valores para as opções: + `--service-type`: `RDS` para Amazon RDS + `--identifier` – O ID do recurso para a instância do banco de dados + `--start-time` e `--end-time` – Os valores ISO 8601 de `DateTime` para o período a consultar, com vários formatos compatíveis Ele consulta um intervalo de tempo de uma hora: + `--period-in-seconds` – `60` para uma consulta por minuto + `--metric-queries` – uma matriz de duas consultas, cada uma apenas para uma métrica. O nome da métrica usa pontos para classificar a métrica em uma categoria útil, com o elemento final sendo uma função. No exemplo, a função é `avg` para cada consulta. Como no Amazon CloudWatch, as funções com suporte são `min`, `max`, `total` e `avg`. A resposta é semelhante à seguinte. ``` { "Identifier": "db-XXX", "AlignedStartTime": 1540857600.0, "AlignedEndTime": 1540861200.0, "MetricList": [ { //A list of key/datapoints "Key": { "Metric": "os.cpuUtilization.user.avg" //Metric1 }, "DataPoints": [ //Each list of datapoints has the same timestamps and same number of items { "Timestamp": 1540857660.0, //Minute1 "Value": 4.0 }, { "Timestamp": 1540857720.0, //Minute2 "Value": 4.0 }, { "Timestamp": 1540857780.0, //Minute 3 "Value": 10.0 } //... 60 datapoints for the os.cpuUtilization.user.avg metric ] }, { "Key": { "Metric": "os.cpuUtilization.idle.avg" //Metric2 }, "DataPoints": [ { "Timestamp": 1540857660.0, //Minute1 "Value": 12.0 }, { "Timestamp": 1540857720.0, //Minute2 "Value": 13.5 }, //... 60 datapoints for the os.cpuUtilization.idle.avg metric ] } ] //end of MetricList } //end of response ``` A resposta tem `Identifier`, `AlignedStartTime` e `AlignedEndTime`. Se o valor de `--period-in-seconds` fosse `60`, as horas de início e término seriam alinhadas ao minuto. Se `--period-in-seconds` fosse `3600`, as horas de início e término teriam sido alinhadas à hora. O `MetricList` na resposta tem um número de entradas, cada uma com uma entrada `Key` e `DataPoints`. Cada `DataPoint` tem um `Timestamp` e um `Value`. Cada lista `Datapoints` tem 60 pontos de dados, pois as consultas são para dados por minuto ao longo de uma hora, com `Timestamp1/Minute1`, `Timestamp2/Minute2` e assim por diante, até `Timestamp60/Minute60`. Como a consulta é para duas métricas de contador diferentes, há dois elementos na resposta `MetricList`. ## Recuperar a média de carga de banco de dados para eventos de espera superior O exemplo a seguir é a mesma consulta que o Console de gerenciamento da AWS usa para gerar um gráfico de linha de área empilhada. Este exemplo recupera o `db.load.avg` para a última hora com carga dividida de acordo com os sete principais eventos de espera. O comando é o mesmo que o comando em [Recuperar métricas de contador](#USER_PerfInsights.API.Examples.CounterMetrics). No entanto, o arquivo query.json tem o seguinte conteúdo. ``` [ { "Metric": "db.load.avg", "GroupBy": { "Group": "db.wait_event", "Limit": 7 } } ] ``` Execute o comando a seguir. Para Linux, macOS ou Unix: ``` aws pi get-resource-metrics \ --service-type RDS \ --identifier db-ID \ --start-time 2018-10-30T00:00:00Z \ --end-time 2018-10-30T01:00:00Z \ --period-in-seconds 60 \ --metric-queries file://query.json ``` Para Windows: ``` aws pi get-resource-metrics ^ --service-type RDS ^ --identifier db-ID ^ --start-time 2018-10-30T00:00:00Z ^ --end-time 2018-10-30T01:00:00Z ^ --period-in-seconds 60 ^ --metric-queries file://query.json ``` O exemplo especifica a métrica de `db.load.avg` e um `GroupBy` dos sete principais eventos de espera. Para obter detalhes sobre valores válidos para esse exemplo, consulte [DimensionGroup](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DimensionGroup.html) na *Referência de API do Performance Insights.* A resposta é semelhante à seguinte. ``` { "Identifier": "db-XXX", "AlignedStartTime": 1540857600.0, "AlignedEndTime": 1540861200.0, "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": 1540857660.0, //Minute1 "Value": 0.5166666666666667 }, { "Timestamp": 1540857720.0, //Minute2 "Value": 0.38333333333333336 }, { "Timestamp": 1540857780.0, //Minute 3 "Value": 0.26666666666666666 } //... 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_event.name": "CPU", "db.wait_event.type": "CPU" } }, "DataPoints": [ { "Timestamp": 1540857660.0, //Minute1 "Value": 0.35 }, { "Timestamp": 1540857720.0, //Minute2 "Value": 0.15 }, //... 60 datapoints for the CPU key ] }, //... In total we have 8 key/datapoints entries, 1) total, 2-8) Top Wait Events ] //end of MetricList } //end of response ``` Nessa resposta, há oito entradas no `MetricList`. Há uma entrada para o total `db.load.avg`, e sete entradas cada para o `db.load.avg`, divididas de acordo com um dos sete principais eventos de espera. Ao contrário do primeiro exemplo, como havia uma dimensão de agrupamento, deve haver uma chave para cada agrupamento da métrica. Não pode haver apenas uma chave para cada métrica, como no caso de uso de métricas de contador. ## Recuperar a média de carga de banco de dados para SQL principal O exemplo a seguir agrupa `db.wait_events` pelas 10 principais instruções SQL. Existem dois grupos diferentes para instruções SQL: + `db.sql` – a instrução SQL completa, como `select * from customers where customer_id = 123` + `db.sql_tokenized` – a instrução SQL tokenizada, como `select * from customers where customer_id = ?` Ao analisar a performance do banco de dados, pode ser útil considerar instruções SQL que diferem apenas por seus parâmetros como um item lógico. Então, você pode usar `db.sql_tokenized` ao consultar. No entanto, especialmente quando você está interessado em explicar planos, às vezes é mais útil examinar instruções SQL completas com parâmetros e agrupamentos de consulta por `db.sql`. Existe um relacionamento pai-filho entre o SQL tokenizado e o SQL completo, com vários SQL completos (filhos) agrupados sob o mesmo SQL (pai) tokenizado. O comando neste exemplo é semelhante ao comando em [Recuperar a média de carga de banco de dados para eventos de espera superior](#USER_PerfInsights.API.Examples.DBLoadAverage). No entanto, o arquivo query.json tem o seguinte conteúdo. ``` [ { "Metric": "db.load.avg", "GroupBy": { "Group": "db.sql_tokenized", "Limit": 10 } } ] ``` O exemplo a seguir usa `db.sql_tokenized`. Para Linux, macOS ou Unix: ``` aws pi get-resource-metrics \ --service-type RDS \ --identifier db-ID \ --start-time 2018-10-29T00:00:00Z \ --end-time 2018-10-30T00:00:00Z \ --period-in-seconds 3600 \ --metric-queries file://query.json ``` Para Windows: ``` aws pi get-resource-metrics ^ --service-type RDS ^ --identifier db-ID ^ --start-time 2018-10-29T00:00:00Z ^ --end-time 2018-10-30T00:00:00Z ^ --period-in-seconds 3600 ^ --metric-queries file://query.json ``` Este exemplo consulta mais de 24 horas, com um período de uma hora em segundos. O exemplo especifica a métrica de `db.load.avg` e um `GroupBy` dos sete principais eventos de espera. Para obter detalhes sobre valores válidos para esse exemplo, consulte [DimensionGroup](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DimensionGroup.html) na *Referência de API do Performance Insights.* A resposta é semelhante à seguinte. ``` { "AlignedStartTime": 1540771200.0, "AlignedEndTime": 1540857600.0, "Identifier": "db-XXX", "MetricList": [ //11 entries in the MetricList { "Key": { //First key is total "Metric": "db.load.avg" } "DataPoints": [ //Each DataPoints list has 24 per-hour Timestamps and a value { "Value": 1.6964980544747081, "Timestamp": 1540774800.0 }, //... 24 datapoints ] }, { "Key": { //Next key is the top tokenized SQL "Dimensions": { "db.sql_tokenized.statement": "INSERT INTO authors (id,name,email) VALUES\n( nextval(?) ,?,?)", "db.sql_tokenized.db_id": "pi-2372568224", "db.sql_tokenized.id": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE" }, "Metric": "db.load.avg" }, "DataPoints": [ //... 24 datapoints ] }, // In total 11 entries, 10 Keys of top tokenized SQL, 1 total key ] //End of MetricList } //End of response ``` Essa resposta tem 11 entradas no `MetricList` (1 total, 10 principais SQLs tokenizados), com cada entrada com 24 `DataPoints` por hora. Para o SQL tokenizado, existem três entradas em cada lista de dimensões: + `db.sql_tokenized.statement` – a instrução SQL tokenizada. + `db.sql_tokenized.db_id ` – o ID do banco de dados nativo usado para referência ao SQL ou um ID sintético que o Performance Insights gera para você quando o ID do banco de dados nativo não está disponível. Este exemplo retorna o ID sintético `pi-2372568224`. + `db.sql_tokenized.id` – o ID da consulta dentro do Performance Insights. No Console de gerenciamento da AWS, esse ID é chamado de ID de suporte. Ele é chamado assim porque o ID consiste em dados que o AWS Support pode examinar para ajudar você a solucionar um problema no banco de dados. A AWS leva a segurança e privacidade de seus dados extremamente a sério, e quase todos os dados são armazenados criptografados com a chave do AWS KMS. Portanto, ninguém dentro da AWS pode examinar esses dados. No exemplo precedente, `tokenized.statement` e `tokenized.db_id` são armazenados em formato criptografado. Se você tiver um problema com o banco de dados, o Suporte da AWS poderá ajudar você consultando o ID de suporte. Ao consultar, pode ser conveniente especificar `Group` em `GroupBy`. No entanto, para um controle mais refinado sobre os dados retornados, especifique a lista de dimensões. Por exemplo, se tudo o que for necessário for o `db.sql_tokenized.statement`, um atributo `Dimensions` poderá ser adicionado ao arquivo query.json. ``` [ { "Metric": "db.load.avg", "GroupBy": { "Group": "db.sql_tokenized", "Dimensions":["db.sql_tokenized.statement"], "Limit": 10 } } ] ``` ## Recuperação da média de carga de banco de dados filtrada por SQL ![\[Filtrar por gráfico SQL.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-api-filter-chart.png) A imagem anterior mostra que uma consulta específica está selecionada e que o gráfico de linhas da área empilhada das sessões ativas da média superior tem o escopo para essa consulta. Embora a consulta ainda seja para os sete principais eventos de espera geral, o valor da resposta é filtrado. O filtro faz com que ele leve em consideração apenas as sessões correspondentes ao filtro específico. A consulta da API correspondente neste exemplo é semelhante ao comando em [Recuperar a média de carga de banco de dados para SQL principal](#USER_PerfInsights.API.Examples.DBLoadAverageTop10SQL). No entanto, o arquivo query.json tem o seguinte conteúdo. ``` [ { "Metric": "db.load.avg", "GroupBy": { "Group": "db.wait_event", "Limit": 5 }, "Filter": { "db.sql_tokenized.id": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE" } } ] ``` Para Linux, macOS ou Unix: ``` aws pi get-resource-metrics \ --service-type RDS \ --identifier db-ID \ --start-time 2018-10-30T00:00:00Z \ --end-time 2018-10-30T01:00:00Z \ --period-in-seconds 60 \ --metric-queries file://query.json ``` Para Windows: ``` aws pi get-resource-metrics ^ --service-type RDS ^ --identifier db-ID ^ --start-time 2018-10-30T00:00:00Z ^ --end-time 2018-10-30T01:00:00Z ^ --period-in-seconds 60 ^ --metric-queries file://query.json ``` A resposta é semelhante à seguinte. ``` { "Identifier": "db-XXX", "AlignedStartTime": 1556215200.0, "MetricList": [ { "Key": { "Metric": "db.load.avg" }, "DataPoints": [ { "Timestamp": 1556218800.0, "Value": 1.4878117913832196 }, { "Timestamp": 1556222400.0, "Value": 1.192823803967328 } ] }, { "Key": { "Metric": "db.load.avg", "Dimensions": { "db.wait_event.type": "io", "db.wait_event.name": "wait/io/aurora_redo_log_flush" } }, "DataPoints": [ { "Timestamp": 1556218800.0, "Value": 1.1360544217687074 }, { "Timestamp": 1556222400.0, "Value": 1.058051341890315 } ] }, { "Key": { "Metric": "db.load.avg", "Dimensions": { "db.wait_event.type": "io", "db.wait_event.name": "wait/io/table/sql/handler" } }, "DataPoints": [ { "Timestamp": 1556218800.0, "Value": 0.16241496598639457 }, { "Timestamp": 1556222400.0, "Value": 0.05163360560093349 } ] }, { "Key": { "Metric": "db.load.avg", "Dimensions": { "db.wait_event.type": "synch", "db.wait_event.name": "wait/synch/mutex/innodb/aurora_lock_thread_slot_futex" } }, "DataPoints": [ { "Timestamp": 1556218800.0, "Value": 0.11479591836734694 }, { "Timestamp": 1556222400.0, "Value": 0.013127187864644107 } ] }, { "Key": { "Metric": "db.load.avg", "Dimensions": { "db.wait_event.type": "CPU", "db.wait_event.name": "CPU" } }, "DataPoints": [ { "Timestamp": 1556218800.0, "Value": 0.05215419501133787 }, { "Timestamp": 1556222400.0, "Value": 0.05805134189031505 } ] }, { "Key": { "Metric": "db.load.avg", "Dimensions": { "db.wait_event.type": "synch", "db.wait_event.name": "wait/synch/mutex/innodb/lock_wait_mutex" } }, "DataPoints": [ { "Timestamp": 1556218800.0, "Value": 0.017573696145124718 }, { "Timestamp": 1556222400.0, "Value": 0.002333722287047841 } ] } ], "AlignedEndTime": 1556222400.0 } //end of response ``` Nessa resposta, todos os valores são filtrados de acordo com a contribuição de SQL tokenizado AKIAIOSFODNN7EXAMPLE especificado no arquivo query.json. As chaves também podem seguir uma ordem diferente de uma consulta sem um filtro, porque são os cinco principais eventos de espera que afetaram o SQL filtrado. ## Recuperar o texto completo de uma instrução SQL O exemplo a seguir recupera o texto completo de uma instrução SQL para a instância de banco de dados `db-10BCD2EFGHIJ3KL4M5NO6PQRS5`. O `--group` é `db.sql`, e o `--group-identifier` é `db.sql.id`. Nesse exemplo, *my-sql-id* representa um ID SQL recuperado que invoca `pi get-resource-metrics` ou `pi describe-dimension-keys`. Execute o comando a seguir. Para Linux, macOS ou Unix: ``` aws pi get-dimension-key-details \ --service-type RDS \ --identifier db-10BCD2EFGHIJ3KL4M5NO6PQRS5 \ --group db.sql \ --group-identifier my-sql-id \ --requested-dimensions statement ``` Para Windows: ``` aws pi get-dimension-key-details ^ --service-type RDS ^ --identifier db-10BCD2EFGHIJ3KL4M5NO6PQRS5 ^ --group db.sql ^ --group-identifier my-sql-id ^ --requested-dimensions statement ``` Nesse exemplo, os detalhes das dimensões estão disponíveis. Assim, o Performance Insights recupera o texto completo da instrução SQL, sem truncá-lo. ``` { "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" }, ... ] } ``` ## Criar um relatório de análise de performance para um período O exemplo a seguir cria um relatório de análise de performance com o horário de início `1682969503` e o horário de término `1682979503` do banco de dados `db-loadtest-0`. ``` aws pi create-performance-analysis-report \ --service-type RDS \ --identifier db-loadtest-0 \ --start-time 1682969503 \ --end-time 1682979503 \ --region us-west-2 ``` A resposta é o identificador exclusivo `report-0234d3ed98e28fb17` do relatório. ``` { "AnalysisReportId": "report-0234d3ed98e28fb17" } ``` ## Recuperar um relatório de análise de performance O exemplo a seguir recupera os detalhes do relatório de análise do relatório `report-0d99cc91c4422ee61`. ``` aws pi get-performance-analysis-report \ --service-type RDS \ --identifier db-loadtest-0 \ --analysis-report-id report-0d99cc91c4422ee61 \ --region us-west-2 ``` A resposta fornece o status, o ID, os detalhes do horário e os insights do relatório. ``` { "AnalysisReport": { "Status": "Succeeded", "ServiceType": "RDS", "Identifier": "db-loadtest-0", "StartTime": 1680583486.584, "AnalysisReportId": "report-0d99cc91c4422ee61", "EndTime": 1680587086.584, "CreateTime": 1680587087.139, "Insights": [ ... (Condensed for space) ] } } ``` ## Listar todos os relatórios de análise de performance da instância de banco de dados O exemplo a seguir lista todos os relatórios de análise de performance disponíveis para o banco de dados `db-loadtest-0`. ``` aws pi list-performance-analysis-reports \ --service-type RDS \ --identifier db-loadtest-0 \ --region us-west-2 ``` A resposta lista todos os relatórios com o ID do relatório, o status e os detalhes do período. ``` { "AnalysisReports": [ { "Status": "Succeeded", "EndTime": 1680587086.584, "CreationTime": 1680587087.139, "StartTime": 1680583486.584, "AnalysisReportId": "report-0d99cc91c4422ee61" }, { "Status": "Succeeded", "EndTime": 1681491137.914, "CreationTime": 1681491145.973, "StartTime": 1681487537.914, "AnalysisReportId": "report-002633115cc002233" }, { "Status": "Succeeded", "EndTime": 1681493499.849, "CreationTime": 1681493507.762, "StartTime": 1681489899.849, "AnalysisReportId": "report-043b1e006b47246f9" }, { "Status": "InProgress", "EndTime": 1682979503.0, "CreationTime": 1682979618.994, "StartTime": 1682969503.0, "AnalysisReportId": "report-01ad15f9b88bcbd56" } ] } ``` ## Excluir um relatório de análise de performance O exemplo a seguir exclui o relatório de análise do banco de dados `db-loadtest-0`. ``` aws pi delete-performance-analysis-report \ --service-type RDS \ --identifier db-loadtest-0 \ --analysis-report-id report-0d99cc91c4422ee61 \ --region us-west-2 ``` ## Adicionar tags a um relatório de análise de performance O exemplo a seguir adiciona uma tag com uma chave `name` e um valor `test-tag` ao relatório `report-01ad15f9b88bcbd56`. ``` aws pi tag-resource \ --service-type RDS \ --resource-arn arn:aws:pi:us-west-2:356798100956:perf-reports/RDS/db-loadtest-0/report-01ad15f9b88bcbd56 \ --tags Key=name,Value=test-tag \ --region us-west-2 ``` ## Listar todas as tags para um relatório de análise de performance O exemplo a seguir lista todas as tags do relatório `report-01ad15f9b88bcbd56`. ``` aws pi list-tags-for-resource \ --service-type RDS \ --resource-arn arn:aws:pi:us-west-2:356798100956:perf-reports/RDS/db-loadtest-0/report-01ad15f9b88bcbd56 \ --region us-west-2 ``` A resposta lista o valor e a chave de todas as tags adicionadas ao relatório: ``` { "Tags": [ { "Value": "test-tag", "Key": "name" } ] } ``` ## Excluir tags de um relatório de análise de performance O exemplo a seguir exclui a tag `name` do relatório `report-01ad15f9b88bcbd56`. ``` aws pi untag-resource \ --service-type RDS \ --resource-arn arn:aws:pi:us-west-2:356798100956:perf-reports/RDS/db-loadtest-0/report-01ad15f9b88bcbd56 \ --tag-keys name \ --region us-west-2 ``` Depois que a tag for excluída, chamar a API `list-tags-for-resource` não listará essa tag. # Registrar em log as chamadas do Performance Insights usando o AWS CloudTrail O Performance Insights é executado com o AWS CloudTrail, um serviço que fornece um registro das ações realizadas por um usuário, uma função ou um serviço da AWS no Performance Insights. O CloudTrail captura todas as chamadas de API para o Performance Insights como eventos. Essa captura inclui chamadas do console do Amazon RDS e chamadas de código para as operações de API do Performance Insights. Se você criar uma trilha, será possível ativar a entrega contínua de eventos do CloudTrail para um bucket do Amazon S3, incluindo eventos do Performance Insights. Se você não configurar uma trilha, ainda poderá visualizar os eventos mais recentes no console do CloudTrail no **Histórico de eventos**. Ao usar os dados coletados pelo CloudTrail, é possível determinar certas informações. Essas informações incluem a solicitação que foi feita ao Performance Insights, o endereço IP do qual a solicitação foi feita, quem fez a solicitação e quando ela foi feita. Também inclui detalhes adicionais. Para saber mais sobre o CloudTrail, consulte o [Guia do usuário do AWS CloudTrail](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/). ## Trabalhar com informações do Performance Insights no CloudTrail O CloudTrail é habilitado em sua conta AWS ao criá-la. Quando ocorre uma atividade no Performance Insights, ela é registrada em um evento do CloudTrail com outros eventos de serviços da AWS no console do CloudTrail em **Event history** (Histórico de eventos). Você pode visualizar, pesquisar e baixar eventos recentes em sua conta da AWS. Para obter mais informações, consulte [Viewing Events with CloudTrail Event History](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/view-cloudtrail-events.html) (Visualizar eventos com o histórico de eventos CloudTrail) no *Guia do Usuário do AWS CloudTrail*. Para obter um registro contínuo de eventos na conta da AWS, incluindo eventos para o Performance Insights, crie uma trilha. Uma *trilha* permite que o CloudTrail entregue arquivos de log a um bucket do Amazon S3. Por padrão, quando uma trilha é criada no console, a mesma é aplicada a todas as regiões da AWS. A trilha registra em log eventos de todas as regiões da AWS na partição da AWS e entrega os arquivos de log para o bucket do Amazon S3 especificado por você. Além disso, é possível configurar outros AWS serviços para melhor analisar e agir de acordo com dados coletados do evento nos logs CloudTrail. Para obter mais informações, consulte os seguintes tópicos no *Guia do usuário do AWS CloudTrail*: + [Visão geral da criação de uma trilha](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/cloudtrail-create-and-update-a-trail.html) + [Serviços e integrações com suporte no CloudTrail](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/cloudtrail-aws-service-specific-topics.html#cloudtrail-aws-service-specific-topics-integrations) + [Configurando Notificações Amazon SNS para CloudTrail](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/getting_notifications_top_level.html) + [Receber arquivos de log do CloudTrail de várias regiões](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/receive-cloudtrail-log-files-from-multiple-regions.html) e [receber arquivos de log do CloudTrail de várias contas](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/cloudtrail-receive-logs-from-multiple-accounts.html) Todas as operações do Performance Insights são registradas em log pelo CloudTrail e documentadas na [Referência de API do Performance Insights](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/Welcome.html). Por exemplo, as chamadas para as operações `DescribeDimensionKeys` e `GetResourceMetrics` geram entradas nos arquivos de log do CloudTrail. Cada entrada de log ou evento contém informações sobre quem gerou a solicitação. As informações de identidade ajudam a determinar: + Se a solicitação foi feita com credenciais de usuário-raiz ou usuário do IAM. + Se a solicitação foi feita com credenciais de segurança temporárias de uma função ou de um usuário federado. + Se a solicitação foi feita por outro AWS serviço. Para obter mais informações, consulte o [Elemento userIdentity do CloudTrail](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/cloudtrail-event-reference-user-identity.html). ## Entradas de arquivo de log do Performance Insights Uma *trilha* é uma configuração que permite a entrega de eventos como registros de log a um bucket do Amazon S3 especificado. Os arquivos de log do CloudTrail contêm uma ou mais entradas de log. Um *evento* representa uma solicitação única de qualquer fonte. Cada evento inclui informações sobre a operação solicitada, a data e a hora da operação, os parâmetros de solicitação e assim por diante. Os arquivos de log do CloudTrail não são um rastreamento de pilha ordenada de chamadas de API pública. Dessa forma, eles não são exibidos em uma ordem específica. O exemplo a seguir mostra uma entrada de log do CloudTrail que demonstra a operação `GetResourceMetrics`. ``` { "eventVersion": "1.05", "userIdentity": { "type": "IAMUser", "principalId": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE", "arn": "arn:aws:iam::123456789012:user/johndoe", "accountId": "123456789012", "accessKeyId": "AKIAI44QH8DHBEXAMPLE", "userName": "johndoe" }, "eventTime": "2019-12-18T19:28:46Z", "eventSource": "pi.amazonaws.com", "eventName": "GetResourceMetrics", "awsRegion": "us-east-1", "sourceIPAddress": "72.21.198.67", "userAgent": "aws-cli/1.16.240 Python/3.7.4 Darwin/18.7.0 botocore/1.12.230", "requestParameters": { "identifier": "db-YTDU5J5V66X7CXSCVDFD2V3SZM", "metricQueries": [ { "metric": "os.cpuUtilization.user.avg" }, { "metric": "os.cpuUtilization.idle.avg" } ], "startTime": "Dec 18, 2019 5:28:46 PM", "periodInSeconds": 60, "endTime": "Dec 18, 2019 7:28:46 PM", "serviceType": "RDS" }, "responseElements": null, "requestID": "9ffbe15c-96b5-4fe6-bed9-9fccff1a0525", "eventID": "08908de0-2431-4e2e-ba7b-f5424f908433", "eventType": "AwsApiCall", "recipientAccountId": "123456789012" } ``` # API do Performance Insights e endpoints da VPC de interface (AWS PrivateLink) É possível usar o AWS PrivateLink para criar uma conexão privada entre a VPC e o Insights de Performance do Amazon RDS. É possível acessar o Performance Insights como se estivesse em sua VPC, sem usar um gateway da Internet, um dispositivo NAT, uma conexão VPN ou uma conexão do Direct Connect. As instâncias na VPC não precisam de endereços IP públicos para acessar o Performance Insights. Estabeleça essa conectividade privada criando um *endpoint de interface*, habilitado pelo AWS PrivateLink. Criaremos um endpoint de interface de rede em cada sub-rede que você habilitar para o endpoint de interface. Estas são interfaces de rede gerenciadas pelo solicitante que servem como ponto de entrada para o tráfego destinado ao Performance Insights. Para obter mais informações, consulte [Acessar os Serviços da AWS pelo AWS PrivateLink](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/privatelink/privatelink-access-aws-services.html) no *Guia do AWS PrivateLink*. ## Considerações sobre o Performance Insights Antes de configurar um endpoint de interface para o Performance Insights, leia [Considerations](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/privatelink/create-interface-endpoint.html#considerations-interface-endpoints) no *Guia do AWS PrivateLink*. O Performance Insights aceita fazer chamadas para todas as suas ações de API por meio do endpoint da interface. Por padrão, o acesso total ao Performance Insights é permitido no endpoint da interface. Para controlar o tráfego pra o Performance Insights por meio do endpoint da interface, associe um grupo de segurança às interfaces de rede do endpoint. ## Disponibilidade Atualmente, a API do Performance Insights comporta endpoints da VPC em Regiões da AWS que aceitam o Performance Insights. Para ter informações sobre a disponibilidade do Performance Insights, consulte [Regiões e mecanismos de banco de dados compatíveis com o Insights de Performance no Amazon RDS](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md) . ## Criar um endpoint de interface para o Performance Insights É possível criar um endpoint de interface para o Performance Insights usando o console da Amazon VPC ou a AWS Command Line Interface (AWS CLI). Para obter mais informações, consulte [Criar um endpoint de interface](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/privatelink/create-interface-endpoint.html#create-interface-endpoint-aws) no *Guia do usuário do AWS PrivateLink*. Crie um endpoint de interface para o Performance Insights usando o seguinte nome de serviço: Se você habilitar o DNS privado para o endpoint da interface, poderá fazer solicitações de API ao Performance Insights usando seu nome do DNS regional padrão. Por exemplo, `pi.us-east-1.amazonaws.com`. ## Criar uma política de endpoint da VPC para a API do Performance Insights Uma política de endpoint é um recurso do IAM que pode ser anexado ao endpoint de interface. A política de endpoint padrão permite acesso total ao Performance Insights por meio do endpoint de interface. Para controlar o acesso permitido ao Performance Insights pela VPC anexe uma política de endpoint personalizada ao endpoint de interface. Uma política de endpoint especifica as seguintes informações: + As entidades principais que podem realizar ações (Contas da AWS, usuários do IAM e perfis do IAM). + As ações que podem ser executadas. + Os recursos nos quais as ações podem ser executadas. Para obter mais informações, consulte [Controlar o acesso aos serviços usando políticas de endpoint](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/privatelink/vpc-endpoints-access.html) no *Guia do AWS PrivateLink*. **Exemplo: Política de endpoint da VPC para ações do Performance Insights** Veja a seguir um exemplo de uma política de endpoint personalizado. Quando anexada ao endpoint de interface, essa política concede acesso às ações do Performance Insights listadas para todas as entidades principais em todos os recursos. ``` { "Statement":[ { "Principal":"*", "Effect":"Allow", "Action":[ "rds:CreatePerformanceAnalysisReport", "rds:DeletePerformanceAnalysisReport", "rds:GetPerformanceAnalysisReport" ], "Resource":"*" } ] } ``` **Exemplo: política de endpoint da VPC que nega todo o acesso de uma conta da AWS especificada** A política de endpoint da VPC a seguir nega à conta da AWS `123456789012` todo o acesso aos recursos que usam o limite. A política permite todas as ações de outras contas. ``` { "Statement": [ { "Action": "*", "Effect": "Allow", "Resource": "*", "Principal": "*" }, { "Action": "*", "Effect": "Deny", "Resource": "*", "Principal": { "AWS": [ "123456789012" ] } } ] } ``` ## Endereçamento IP para Performance Insights Os endereços IP habilitam recursos na sua VPC para se comunicar com outros e com recursos na Internet. O Performance Insights comporta protocolos de endereçamento IPv4 e IPv6. Por padrão, o Performance Insights e a Amazon VPC usam o protocolo de endereçamento IPv4. Você não pode desativar esse comportamento. Ao criar uma VPC, especifique um bloco CIDR IPv4 (um intervalo de endereços IPv4 privados). Também é possível atribuir um bloco CIDR IPv6 à VPC e às sub-redes e atribuir endereços IPv6 desse bloco a recursos do RDS na sub-rede. A compatibilidade com o protocolo IPv6 expande o número de endereços IP compatíveis. Ao usar o protocolo IPv6, você tem a garantia de que terá endereços disponíveis suficientes para o crescimento futuro da Internet. Os recursos do RDS novos e existentes podem usar endereços IPv4 e IPv6 na VPC. Configurar, proteger e converter o tráfego de rede entre os dois protocolos usados em diferentes partes de uma aplicação pode causar sobrecarga operacional. Você pode padronizar o protocolo IPv6 para recursos do Amazon RDS a fim de simplificar sua configuração de rede. Para ter mais informações sobre os endpoints e cotas de serviço, consulte [Endpoints e cotas do Amazon Relational Database Service](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rds-service.html). Para ter mais informações sobre o endereçamento IP do Amazon RDS, consulte [Endereçamento IP do Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_VPC.WorkingWithRDSInstanceinaVPC.html#USER_VPC.IP_addressing).