本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
# 監控 Amazon RDS 執行個體中的指標
在下列各節中，您可以找到 Amazon RDS 監控概觀及如何存取指標的說明。若要了解如何監控事件、日誌和資料庫活動串流，請參閱 [監控 Amazon RDS 資料庫執行個體中的事件、日誌和串流](CHAP_Monitor_Logs_Events.md)。
**Topics**
+ [監控計畫](#MonitoringOverview.plan)
+ [效能基準](#MonitoringOverview.baseline)
+ [效能指導方針](#MonitoringOverview.guidelines)
+ [Amazon RDS 的監控工具](MonitoringOverview.md)
+ [檢視執行個體狀態](accessing-monitoring.md)
+ [Amazon RDS 的建議](monitoring-recommendations.md)
+ [在 Amazon RDS 主控台中檢視指標](USER_Monitoring.md)
+ [使用 Performance Insights 儀表板檢視組合指標](Viewing_Unifiedmetrics.md)
+ [使用 Amazon CloudWatch 監控 Amazon RDS 指標](monitoring-cloudwatch.md)
+ [使用 CloudWatch Database Insights 監控 Amazon RDS 資料庫](USER_DatabaseInsights.md)
+ [在 Amazon RDS 上使用績效詳情監控資料庫負載](USER_PerfInsights.md)
+ [使用 Amazon DevOps Guru for Amazon RDS 分析效能異常](devops-guru-for-rds.md)
+ [使用增強型監控來監控作業系統指標](USER_Monitoring.OS.md)
+ [Amazon RDS 的指標參考](metrics-reference.md)
## 監控計畫
開始監控 Amazon RDS，請先建立監控計劃。此計畫應該回答下列問題：
+ 監控目標是什麼？
+ 監控哪些資源？
+ 監控這些資源的頻率為何？
+ 將使用哪些監控工具？
+ 誰將執行監控任務？
+ 發生問題時應該通知誰？
## 效能基準
若要達到監控目標，您需要建立一個基準。若要這麼做，請在 Amazon RDS 環境中以不同的時間、不同的負載條件下測量效能。您可以監控如下所示的指標：
+ 網路輸送量
+ 用戶端連線
+ 用於讀取、寫入或中繼資料操作的 I/O
+ 資料庫執行個體的爆量點數餘額
建議您儲存 Amazon RDS 的歷史效能資料。使用儲存的資料，您可以比較當前的效能與過去的趨勢。您也可以區分正常與異常的效能模式，並設計技術來解決問題。
## 效能指導方針
一般來說，效能指標的可接受值依據您應用程式相對於基準所執行的內容而定。調查距離基準的一致或趨勢變異。下列指標通常是效能問題的來源：
+ **高 CPU 或 RAM 耗用量** – CPU 或 RAM 耗用量若符合應用程式的目標 (如輸送量或並行) 且預期的值較高時，這樣的消耗量值就可能是合理的。
+ **磁碟空間消耗量 – **如果使用的空間持續保持在等於或高於總磁碟空間的 85%，請調查磁碟空間消耗量。看看從執行個體刪除資料或將資料封存至不同的系統來釋出空間是否可行。
+ **網路流量** – 對於網路流量，請洽系統管理員，以了解您的網域網路和網際網路連線預期的輸送量。調查網路流量的傳輸量是否如預期一致地降低。
+ **資料庫連線** – 如果您看到大量使用者連線，同時執行個體效能下降且回應時間延長，請考慮限制資料庫連線。資料庫執行個體使用者連接的最佳數量，將因執行個體類別和要執行的操作複雜性而不同。若要判定資料庫連線的數目，方法是將資料庫執行個體與 `User Connections` 參數設為 0 (無限制) 以外之值的參數群組建立關聯。您可以使用現有的參數群組或建立新的參數群組。如需更多詳細資訊，請參閱 [Amazon RDS 的參數群組](USER_WorkingWithParamGroups.md)。
+ **IOPS 指標 –** IOPS 指標的預期值視磁碟規格和伺服器組態而定，因此請使用您的基準來了解何謂典型。調查值是否與您的基準一致地不同。為獲得最佳 IOPS 效能，請確定您的一般工作集將放入記憶體中，以將讀取和寫入操作降到最低。
當效能落在您建立的基準之外時，您可能需要進行變更，以最佳化工作負載的資料庫可用性。例如，您可能需要變更資料庫執行個體的執行個體類別。或者，您可能需要變更用戶端可用的資料庫執行個體和讀取複本的數目。
# Amazon RDS 的監控工具
監控是維護 Amazon RDS 及其他 AWS 解決方案可靠性、可用性和效能的重要部分。 AWS 提供各種監控工具，可讓您監看 Amazon RDS、在發生錯誤時回報，以及適時採取自動動作。
**Topics**
+ [自動化監控工具](#MonitoringOverview.tools.automated)
+ [手動監控工具](#monitoring_manual_tools)
## 自動化監控工具
建議您盡可能自動化監控任務。
**Topics**
+ [Amazon RDS 執行個體狀態和建議](#MonitoringOverview.tools.automated.rds)
+ [Amazon RDS 的 Amazon CloudWatch 指標](#MonitoringOverview.tools.automated.integrated)
+ [Amazon RDS Performance Insights 和作業系統監控](#MonitoringOverview.tools.automated.metrics.rds)
+ [整合服務](#MonitoringOverview.tools.automated.integrated.events-logs-streams)
### Amazon RDS 執行個體狀態和建議
您可以使用下列自動化工具來監看 Amazon RDS，並在發生錯誤時回報：
+ **Amazon RDS 執行個體狀態** — 使用 Amazon RDS 主控台 AWS CLI、 或 RDS API 檢視執行個體目前狀態的詳細資訊。
+ **Amazon RDS建議** — 回應針對資料庫資源提供的自動化建議，例如資料庫執行個體、僅供讀取複本，以及資料庫參數群組。如需詳細資訊，請參閱[Amazon RDS 的建議](monitoring-recommendations.md)。
### Amazon RDS 的 Amazon CloudWatch 指標
Amazon RDS 會與 Amazon CloudWatch 整合，以取得其他監控功能。
+ **Amazon CloudWatch** – 此服務 AWS 會即時監控您的 AWS 資源和您在 上執行的應用程式。您可以搭配 Amazon RDS 使用下列 Amazon CloudWatch 功能：
+ **Amazon CloudWatch 指標** – Amazon RDS 會每分鐘針對每個作用中資料庫傳送指標至 CloudWatch。CloudWatch 中的 Amazon RDS 指標不會收取額外費用。如需詳細資訊，請參閱 [使用 Amazon CloudWatch 監控 Amazon RDS 指標](monitoring-cloudwatch.md)。
+ **Amazon CloudWatch 警示** – 您可以在特定期間內觀看單一 Amazon RDS 指標。然後，您可以根據相對於您所設定臨界值的指標值執行一或多個動作。如需詳細資訊，請參閱 [使用 Amazon CloudWatch 監控 Amazon RDS 指標](monitoring-cloudwatch.md)。
### Amazon RDS Performance Insights 和作業系統監控
您能夠使用下列自動化工具來監控 Amazon RDS 效能：
+ **Amazon RDS Performance Insights**：評估資料庫的負載，以及判斷在何時何處採取動作。如需詳細資訊，請參閱[在 Amazon RDS 上使用績效詳情監控資料庫負載](USER_PerfInsights.md)。
+ **Amazon RDS Enhanced Monitoring** (Amazon RDS 增強型監控)：即時查看作業系統的指標。如需詳細資訊，請參閱[使用增強型監控來監控作業系統指標](USER_Monitoring.OS.md)。
### 整合服務
下列 AWS 服務已與 Amazon RDS 整合：
+ *Amazon EventBridge* 為無伺服器事件匯流排服務，可讓您輕鬆將應用程式與來自各種來源的資料互相連線。如需詳細資訊，請參閱[監控 Amazon RDS 事件](working-with-events.md)。
+ *Amazon CloudWatch Logs* 可讓您監控、存放及存取來自 Amazon RDS 執行個體、CloudTrail 或其他來源的日誌檔案。如需詳細資訊，請參閱[監控 Amazon RDS 日誌檔案](USER_LogAccess.md)。
+ *AWS CloudTrail* 擷取您 AWS 帳戶 發出或代表發出的 API 呼叫和相關事件，並傳送日誌檔案至您指定的 Amazon S3 儲存貯體。如需詳細資訊，請參閱[在 AWS CloudTrail 中監控 Amazon RDS API 呼叫](logging-using-cloudtrail.md)。
+ *資料庫活動串流*是一項 Amazon RDS 功能，提供有關您 Oracle 資料庫執行個體的近乎即時活動串流。如需詳細資訊，請參閱[使用資料庫活動串流來監控 Amazon RDS](DBActivityStreams.md)。
## 手動監控工具
您必須手動監控 CloudWatch 警示未涵蓋的項目。Amazon RDS、 AWS Trusted Advisor CloudWatch 和其他 AWS 主控台儀表板可讓您at-a-glance檢視 AWS 環境的狀態。建議您也檢查資料庫執行個體上的日誌檔。
+ 從 Amazon RDS 主控台中，您可以監控資源的下列項目：
+ 資料庫執行個體的連線數目
+ 資料庫執行個體的讀取和寫入操作數量
+ 資料庫執行個體目前正在使用的儲存體數量
+ 正在針對資料庫執行個體使用的記憶體和 CPU 數量
+ 進出資料庫執行個體的網路流量
+ 從 Trusted Advisor 儀表板，您可以檢閱下列成本最佳化、安全性、容錯能力和效能改善檢查：
+ Amazon RDS 閒置資料庫執行個體
+ Amazon RDS 安全群組存取風險
+ Amazon RDS 備份
+ Amazon RDS 異地同步備份
如需這些檢查的詳細資訊，請參閱 [Trusted Advisor 最佳實務 (檢查)](https://aws.amazon.com/premiumsupport/trustedadvisor/best-practices/)。
+ CloudWatch 首頁顯示：
+ 目前警示與狀態
+ 警示與資源的圖表
+ 服務運作狀態
此外，您可以使用 CloudWatch 執行下列動作：
+ 建立[自訂儀表板](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/DeveloperGuide/CloudWatch_Dashboards.html)以監控您注重的服務。
+ 用於疑難排解問題以及探索驅勢的圖形指標資料。
+ 搜尋和瀏覽您的所有 AWS 資源指標。
+ 建立與編輯要通知發生問題的警示。
# 檢視執行個體狀態
您可以使用 Amazon RDS 主控台快速存取資料庫執行個體的狀態。
**Topics**
+ [在 Amazon RDS 資料庫執行個體狀態](#Overview.DBInstance.Status)
## 在 Amazon RDS 資料庫執行個體狀態
資料庫執行個體的狀態會指出其目前的操作狀態。您可以使用下列程序，在 Amazon RDS 主控台、 AWS CLI 命令或 API 操作中檢視的資料庫執行個體狀態。
**注意**
Amazon RDS 也使用另一個狀態，即顯示在 Amazon RDS 主控台的 **Maintenance (維護)** 欄中的 *maintenance status (維護狀態)*。此值指出需要套用至資料庫執行個體的任何維護修補程式的狀態。維護狀態與資料庫執行個體的狀態互不相關。如需維護狀態的詳細資訊，請參閱[將更新套用至資料庫執行個體](USER_UpgradeDBInstance.Maintenance.md#USER_UpgradeDBInstance.OSUpgrades)。
您可以在下表中找到資料庫執行個體的可能狀態值。此表還列出計費方式為依資料庫執行個體和儲存計費、只針對儲存計費、或不計費。在全是資料庫執行個體狀態的情況下，一律要為備份用途付費。
| 資料庫執行個體狀態 | 計費 | 描述 |
| --- | --- | --- |
| **有用** | 計費 | 資料庫執行個體可供修改。 |
| **backing-up (備份)** | 計費 | 目前正在備份資料庫執行個體。 |
| **configuring-enhanced-monitoring (設定增強型監控)** | 計費 | 正在啟用或停用此資料庫執行個體的增強型監控。 |
| **configuring-iam-database-auth** | 計費 | AWS Identity and Access Management 正在啟用或停用此資料庫執行個體的 (IAM) 資料庫身分驗證。 |
| **configuring-log-exports** | 計費 | 針對此資料庫執行個體，正在啟用或停用將日誌檔案發佈至 Amazon CloudWatch Logs。 |
| **converting-to-vpc** | 計費 | 資料庫執行個體正在從不是在 Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) 中的資料庫執行個體，轉換成位於 Amazon VPC 中的資料庫執行個體。 |
| **建立** | 不計費 (非 PITR) 計費 (僅限 PITR) | 正在建立資料庫執行個體。資料庫執行個體正在建立時無法存取。 如果您在時間點復原 (PITR) 期間還原資料庫，則會在資料庫處於**建立**狀態時向您收取費用。這是**建立**狀態產生費用的唯一案例。 |
| **delete-precheck** | 不計費 | Amazon RDS 正在驗證僅供讀取複本是否可安全刪除。 |
| **正在刪除** | 不計費 | 正在刪除資料庫執行個體。 |
| **失敗** | 不計費 | 資料庫執行個體失效，Amazon RDS 無法復原它。請執行時間點還原，還原到資料庫執行個體的最後可還原時間，以復原資料。 |
| **inaccessible-encryption-credentials** | 不計費 | AWS KMS key 用於加密或解密資料庫執行個體的 無法存取或復原。 |
| **inaccessible-encryption-credentials-recoverable** | 針對儲存計費 | 無法存取用來加密或解密資料庫執行個體的 KMS 金鑰。但是，如果 KMS 金鑰處於作用中狀態，則重新啟動資料庫執行個體可以將其復原。 如需詳細資訊，請參閱[加密資料庫執行個體](Overview.Encryption.md#Overview.Encryption.Enabling)。 |
| **incompatible-create** | 不計費 | Amazon RDS 正在嘗試建立資料庫執行個體，但無法這麼做，因為資源與您的資料庫執行個體不相容。例如，如果資料庫執行個體的執行個體設定檔沒有正確的許可，則可能會發生此狀態。 |
| **不相容網路** | 不計費 | Amazon RDS 正在嘗試對資料庫執行個體執行復原動作，但失敗，因為 VPC 所處的狀態無法完成此動作。例如，如果子網路中的所有可用 IP 地址都在使用中，Amazon RDS 無法取得資料庫執行個體的 IP 地址，就會出現此狀態。 |
| **incompatible-option-group (不相容選項群組)** | 計費 | Amazon RDS 嘗試套用選項群組變更但不成功，且 Amazon RDS 無法轉返到上一個選項群組狀態。如需詳細資訊，請查看資料庫執行個體的 **Recent Events (最近事件)** 清單。例如，如果選項組包含 TDE 等選項，而資料庫執行個體沒有加密資訊，就會出現此狀態。 |
| **incompatible-parameters (不相容參數)** | 計費 | 因為資料庫執行個體的資料庫參數群組中指定的參數與資料庫執行個體不相容，Amazon RDS 無法啟動資料庫執行個體。請回復參數變更，或使之與資料庫執行個體相容，以恢復存取您的資料庫執行個體。如需有關不相容參數的詳細資訊，請查看資料庫執行個體的 **Recent Events (最近事件)** 清單。 |
| **incompatible-restore (不相容還原)** | 不計費 | Amazon RDS 無法執行時間點還原。此狀態的常見原因包括使用臨時資料表，將 MyISAM 資料表與 MySQL 一起使用，或將 Aria 資料表與 MariaDB 一起使用。 |
| 容量不足 | 不計費 | Amazon RDS 無法建立您的執行個體，因為目前無法使用足夠的容量。若要在具有相同執行個體類型的相同可用區域中建立資料庫執行個體，請刪除您的資料庫執行個體，等候幾個小時，然後嘗試再次建立。或者，使用不同的執行個體類別或可用區域建立新的執行個體。 |
| **維護** | 計費 | Amazon RDS 正在將維護更新套用到資料庫執行個體。此狀態用於 RDS 事先排程的執行個體層級維護。 |
| **修改** | 計費 | 由於客戶請求修改資料庫執行個體，正在修改資料庫執行個體。 |
| **moving-to-vpc** | 計費 | 正在將資料庫執行個體移到新的 Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC)。 |
| **重新開機中 (Rebooting)** | 計費 | 由於客戶請求或 Amazon RDS 程序需要重新啟動資料庫執行個體，正在重新啟動資料庫執行個體。 |
| **resetting-master-credentials (重新設定主要登入資料)** | 計費 | 由於客戶請求重設資料庫執行個體的主要登入資料，正在重設主要登入資料。 |
| **重新命名** | 計費 | 由於客戶請求重新命名資料庫執行個體，正在重新命名資料庫執行個體。 |
| **restore-error (還原錯誤)** | 計費 | 資料庫執行個體在嘗試還原到某個時間點或從快照還原時發生錯誤。 |
| **開始** | 針對儲存計費 | 正在啟動資料庫執行個體。 |
| **已停止 (Stopped)** | 針對儲存計費 | 已停止資料庫執行個體。 |
| **停止中** | 針對儲存計費 | 正在停止資料庫執行個體。 |
| **storage-config-upgrade** | 計費 | 資料庫執行個體的儲存檔案系統組態正在升級中。此狀態僅適用於藍/綠部署內的綠色資料庫，或資料庫執行個體僅供讀取複本。 |
| **storage-full (儲存已滿)** | 計費 | 資料庫執行個體已達到其儲存容量配置。這是一個緊急狀態，我們建議您立即解決此問題。做法是修改資料庫執行個體以擴展儲存空間。若要避免此情況，可設定 Amazon CloudWatch 警示在儲存空間變少時警告您。 |
| storage-initialization | 計費 | 資料庫執行個體正在從 Amazon S3 載入資料區塊，以便在從快照還原之後最佳化磁碟區效能。它仍然可供操作使用，但在初始化完成之前，效能可能不會處於最高狀態。 |
| **storage-optimization (儲存最佳化)** | 計費 | Amazon RDS 正在最佳化您資料庫執行個體的儲存空間。儲存最佳化程序通常很短，但有時甚至可能會超過 24 小時。 在儲存最佳化期間，資料庫執行個體仍然可用。儲存最佳化是不會影響執行個體可用性的背景程序。 |
| **正在升級** | 計費 | 正在升級資料庫引擎或作業系統版本。 |
| **upgrade\$1failed** | 不計費 | 資料庫執行個體無法升級至支援的版本。Aurora 會建立字首為 的最終快照`rds-final`。 |
### 主控台
**檢視資料庫執行個體的狀態**
1. 登入 AWS 管理主控台 ，並在 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)：// 開啟 Amazon RDS 主控台。
1. 在導覽窗格中，選擇 **Databases** (資料庫)。
**Databases page** (資料庫頁面) 會與資料庫執行個體清單一起顯示。針對每個資料庫執行個體，會顯示狀態值。
![\[檢視資料庫執行個體的狀態\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/RDS_instance_status.png)
### CLI
若要使用 檢視資料庫執行個體及其狀態資訊 AWS CLI，請使用 [describe-db-instances](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/describe-db-instances.html) 命令。例如，下列 AWS CLI 命令會列出所有資料庫執行個體資訊 。
```
aws rds describe-db-instances
```
若要檢視特定資料庫執行個體及其狀態，請搭配下列選項呼叫 [describe-db-instances](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/describe-db-instances.html) 命令：
+ `DBInstanceIdentifier` – 資料庫執行個體名稱。
```
aws rds describe-db-instances --db-instance-identifier mydbinstance
```
若要僅檢視所有資料庫執行個體的狀態，請使用 中的下列查詢 AWS CLI。
```
aws rds describe-db-instances --query 'DBInstances[*].[DBInstanceIdentifier,DBInstanceStatus]' --output table
```
### API
若要使用 Amazon RDS API 檢視資料庫執行個體的狀態，請呼叫 [DescribeDBInstances](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_DescribeDBInstances.html) 操作。
# Amazon RDS 的建議
Amazon RDS 針對資料庫資源提供自動化建議，例如資料庫執行個體、、讀取複本，以及資料庫叢集參數群組。這些建議會分析、資料庫執行個體組態、使用情形及效能資料，以提供最佳實務指南。
Amazon RDS Performance Insights 會監控特定指標，以及透過分析哪些層級可能對特定資源帶來問題，來自動建立閾值。當新的指標值在指定期間內超過預先定義的閾值時，Performance Insights 會產生主動建議。此建議有助於防止未來的資料庫效能影響。例如，當連線至資料庫的工作階段未執行作用中工作，但可以封鎖資料庫資源時，RDS for PostgreSQL 執行個體會產生「交易中閒置」建議。若要接收主動建議，您必須開啟具有付費方案保留期的 Performance Insights。如需開啟 Performance Insights 的詳細資訊，請參閱 [開啟和關閉 Amazon RDS 的 Performance Insights](USER_PerfInsights.Enabling.md)。如需 Performance Insights 的定價和資料保留詳細資訊，請參閱 [Performance Insights 的定價和資料保留](USER_PerfInsights.Overview.cost.md)。
DevOps Guru for RDS 會監控特定指標，以偵測指標的行為何時變得高度不尋常或異常。系統會將這些異常報告為具有建議的被動深入分析。例如，DevOps Guru for RDS 可能建議您考慮增加 CPU 容量，或調查導致資料庫負載的等待事件。DevOps Guru for RDS 也提供閾值型主動建議。對於這些建議，您必須開啟 DevOps Guru for RDS。如需開啟 DevOps Guru for RDS 的詳細資訊，請參閱[開啟 DevOps Guru 並指定資源涵蓋範圍](devops-guru-for-rds.md#devops-guru-for-rds.configuring.coverage)。
建議將處於下列任何狀態：作用中、已關閉、待定或已解決。已解決的建議有效期為 365 天。
您可以檢視或關閉建議。您可以立即套用以組態為基礎的作用中建議、將其排定在下一個維護時段，或將其關閉。對於閾值型主動和機器學習型被動建議，您需要檢閱問題的建議原因，然後執行建議的動作來修正問題。
下列 AWS 區域 中支援建議：
+ 美國東部 (俄亥俄)
+ 美國東部 (維吉尼亞北部)
+ 美國西部 (加利佛尼亞北部)
+ 美國西部 (奧勒岡)
+ 亞太區域 (孟買)
+ 亞太區域 (首爾)
+ 亞太區域 (新加坡)
+ 亞太區域 (雪梨)
+ 亞太區域 (東京)
+ 加拿大 (中部)
+ 歐洲 (法蘭克福)
+ 歐洲 (愛爾蘭)
+ 歐洲 (倫敦)
+ 歐洲 (巴黎)
+ 歐洲 (斯德哥爾摩)
+ 南美洲 (聖保羅)
在下列各節中，了解如何檢視、套用、關閉和修改 Amazon RDS 中的建議。
**Topics**
+ [檢視 Amazon RDS 建議](UserRecommendationsView.md)
+ [套用 Amazon RDS 建議](USERRecommendationsManage.ApplyRecommendation.md)
+ [關閉 Amazon RDS 建議](USERRecommendationsManage.DismissRecommendation.md)
+ [將已關閉的 Amazon RDS 建議修改為作用中建議](USERRecommendationsManage.DismissToActiveRecommendation.md)
+ [Amazon RDS 建議參考](USERRecommendationsManage.RecommendationReference.md)
# 檢視 Amazon RDS 建議
使用 Amazon RDS 主控台，您可以檢視資料庫資源的 Amazon RDS 建議。
## 主控台
**檢視 Amazon RDS 建議**
1. 登入 AWS 管理主控台 ，並在 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)：// 開啟 Amazon RDS 主控台。
1. 在導覽窗格中，執行下列任一操作：
+ 選擇**建議**。您可以在**建議**旁取得資源的作用中建議數量，以及上個月產生之最高嚴重性的建議數量。若要尋找每個嚴重性的作用中建議數目，請選擇顯示最高嚴重性的數目。
![\[在主控台中選取建議\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/recommendations-select.png)
根據預設，**建議**頁面會顯示上個月的新建議清單。Amazon RDS 會為您帳戶中的所有資源提供建議，並依其嚴重性排序建議。
![\[主控台中包含所有建議的 [主要建議] 頁面\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendations_List.png)
您可以選擇建議來檢視頁面底部的區段，其中包含受影響的資源，以及如何套用建議的詳細資訊。
+ 在**資料庫**頁面中，選擇資源的**建議**。
![\[在主控台的 [資料庫] 頁面上選取 [建議] 選項\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendations_DBpage.png)
**建議**索引標籤會顯示所選取資源的建議及其詳細資訊。
![\[主控台中 [資料庫] 頁面上的 [建議] 索引標籤\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/RecommendationsTab_DBpage.png)
建議有下列詳細資訊：
+ **嚴重性** – 問題的隱含層級。嚴重性等級為**高**、**中**、**低**和**資訊**。
+ **偵測** – 受影響資源的數量和問題的簡短描述。選擇此連結以檢視建議和分析詳細資訊。
+ **建議** – 要套用之建議動作的簡短描述。
+ **影響** – 不套用建議時可能影響的簡短描述。
+ **類別** – 建議的類型。這些類別包括**效能效率**、**安全性**、**可靠性**、**成本最佳化**、**卓越營運**和**永續性**。
+ **狀態** – 建議的目前狀態。可能的狀態為**全部**、**作用中**、**已關閉**、**已解決**和**待定**。
+ **開始時間** – 問題開始的時間。例如，**18 小時前**。
+ **上次修改** – 系統因為**嚴重性**變更的上次更新建議的時間，或您回應建議的時間。例如，**10 小時前**。
+ **結束時間** – 問題結束的時間。不會顯示任何持續問題的時間。
+ **資源識別符** – 一或多個資源的名稱。
1. (選用) 在欄位中選擇**嚴重性**或**類別**運算子，以篩選建議清單。
![\[主控台中具有嚴重性操作的建議頁面。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendations_Severity.png)
所選取操作的建議隨即顯示。
1. (選用) 選擇下列任一建議狀態：
+ **作用中** (預設值) – 顯示您可以套用、排程到下一個維護時段或關閉的目前建議。
+ **全部** – 顯示具有目前狀態的所有建議。
+ **已關閉** – 顯示已關閉的建議。
+ **已解決** – 顯示已解決的建議。
+ **待定** – 顯示建議動作正在進行中或排程到下一個維護時段的建議。
![\[在主控台中依狀態篩選的建議\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendations_Status.png)
1. (選用) 在**上次修改**中選擇**相對模式**或**絕對模式**，以修改時段。**建議**頁面會顯示時間期間內產生的建議。預設時間期間是上個月。在**絕對模式**中，您可以選擇時間期間，或在**開始日期**和**結束日期**欄位中輸入時間。
![\[在主控台中依時間期間篩選的建議\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendations_TimeMode.png)
已設定時間期間的建議隨即顯示。
請注意，您可以將範圍設定為**全部**，以查看帳戶中資源的所有建議。
1. (選用) 選擇右側的**偏好設定**，以自訂要顯示的詳細資訊。您可以選擇頁面大小、換行文字行，以及允許或隱藏資料欄。
1. (選用) 選擇建議，然後選擇**檢視詳細資訊**。
![\[主控台中包含所選取建議和所選擇檢視詳細資訊按鈕的建議頁面。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendations_viewDetailsSelect.png)
建議詳細資訊頁面隨即出現。標題提供偵測到問題的資源總數和嚴重性。
如需異常型被動建議詳細資訊頁面上元件的詳細資訊，請參閱《Amazon DevOps Guru 使用者指南》**中的[檢視被動異常](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-rds.analyzing.metrics.html)。
如需閾值型主動建議詳細資訊頁面上元件的詳細資訊，請參閱 [檢視 Performance Insights 主動建議](USER_PerfInsights.InsightsRecommendationViewDetails.md)。
其他自動化建議會在建議詳細資訊頁面上顯示下列元件：
+ **建議** – 建議的摘要，以及是否需要停機時間才能套用建議。
![\[在主控台中顯示建議區段的建議詳細資訊頁面。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/RecommendationSummary.png)
+ **受影響的資源** – 受影響資源的詳細資訊。
![\[在主控台中顯示受影響的資源區段的建議詳細資訊頁面。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendations_AffectedResources.png)
+ **建議詳細資訊** – 支援的引擎資訊、套用建議所需的任何相關聯成本，以及可進一步了解的文件連結。
![\[在主控台中顯示建議詳細資訊區段的建議詳細資訊頁面。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/RecommendationDetails.png)
## CLI
若要檢視資料庫執行個體的 Amazon RDS 建議，請在 AWS CLI中使用下列命令。
```
aws rds describe-db-recommendations
```
## RDS API
若要使用 Amazon RDS API 檢視 Amazon RDS 建議，請使用 [DescribeDBRecommendations](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_DescribeDBRecommendations.html) 操作。
# 套用 Amazon RDS 建議
若要使用 Amazon RDS 主控台套用 Amazon RDS 建議，請選取詳細資訊頁面中的組態型建議或受影響的資源。然後，選擇立即套用建議，或排程在下一個維護時段套用。資源可能需要重新啟動，變更才會生效。對於一些資料庫參數群組建議，您可能需要重新啟動資源。
閾值型主動或異常型被動建議不會有套用選項，可能需要額外的檢閱。
## 主控台
**套用組態型建議**
1. 登入 AWS 管理主控台 ，並在 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)：// 開啟 Amazon RDS 主控台。
1. 在導覽窗格中，執行下列任何一項：
+ 選擇**建議**。
**建議**頁面會顯示所有建議的清單。
+ 選擇**資料庫**，然後在資料庫頁面中選擇資源的**建議**。
詳細資訊會顯示在所選取建議的**建議**索引標籤中。
+ 在**建議**頁面中針對作用中建議選擇**偵測**，或在**資料庫**頁面的**建議**索引標籤中選擇。
建議詳細資訊頁面隨即出現。
1. 在建議詳細資訊頁面中選擇建議或一或多個受影響的資源，並執行下列任一操作：
+ 選擇**套用**，然後選擇**立即套用**以立即套用建議。
+ 選擇**套用**，然後選擇**在下一個維護時段套用**以在下一個維護時段排程。
選取的建議狀態會更新為待定，直到下一個維護時段為止。
![\[選取的作用中建議和 [套用] 按鈕，其選項在主控台中反白顯示。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendations_Apply_Defer.png)
確認視窗隨即顯示。
1. 選擇**確認套用**以套用建議。此視窗會確認資源是否需要自動或手動重新啟動，變更才會生效。
下列範例顯示立即套用建議的確認視窗。
![\[主控台中立即套用建議的確認視窗\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendations_ApplyImmediately.png)
下列範例顯示要排程在下一個維護時段套用建議的確認視窗。
![\[主控台中排程在下一個維護時段套用建議的確認視窗\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendations_Defer.png)
當套用的建議成功或失敗時，橫幅會顯示訊息。
下列範例顯示成功的訊息橫幅。
![\[主控台中的橫幅，顯示將套用建議之資源數量的訊息\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendation-Apply-Banner.png)
下列範例顯示失敗的訊息橫幅。
![\[主控台中的橫幅，顯示資源無法套用建議的訊息，以及失敗的原因\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendation-Apply-Banner-failure.png)
## RDS API
**使用 Amazon RDS API 套用組態型 RDS 建議**
1. 使用 [DescribeDBRecommendations](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_DescribeDBRecommendations.html) 操作。輸出中的 `RecommendedActions` 可以有一或多個建議的動作。
1. 針對步驟 1 的每個建議動作使用 [RecommendedAction](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_RecommendedAction.html) 物件。輸出包含 `Operation` 和 `Parameters`。
下列範例顯示具有一個建議動作的輸出。
```
"RecommendedActions": [
{
"ActionId": "0b19ed15-840f-463c-a200-b10af1b552e3",
"Title": "Turn on auto backup", // localized
"Description": "Turn on auto backup for my-mysql-instance-1", // localized
"Operation": "ModifyDbInstance",
"Parameters": [
{
"Key": "DbInstanceIdentifier",
"Value": "my-mysql-instance-1"
},
{
"Key": "BackupRetentionPeriod",
"Value": "7"
}
],
"ApplyModes": ["immediately", "next-maintenance-window"],
"Status": "applied"
},
... // several others
],
```
1. 針對步驟 2 中輸出的每個建議動作使用 `operation`，並且輸入 `Parameters` 值。
1. 步驟 2 中的操作成功後，請使用 [ModifyDBRecommendation](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBRecommendation.html) 操作來修改建議狀態。
# 關閉 Amazon RDS 建議
您可以使用 Amazon RDS 主控台或 Amazon RDS API 關閉一或多個 AWS CLI Amazon RDSAmazon 建議。
## 主控台
**關閉一或多個建議**
1. 登入 AWS 管理主控台 ，並在 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)：// 開啟 Amazon RDS 主控台。
1. 在導覽窗格中，執行下列任何一項：
+ 選擇**建議**。
**建議**頁面會顯示所有建議的清單。
+ 選擇**資料庫**，然後在資料庫頁面中選擇資源的**建議**。
詳細資訊會顯示在所選取建議的**建議**索引標籤中。
+ 在**建議**頁面中針對作用中建議選擇**偵測**，或在**資料庫**頁面的**建議**索引標籤中選擇。
建議詳細資訊頁面會顯示受影響的資源清單。
1. 在建議詳細資訊頁面中選擇一或多個建議，或選擇一或多個受影響的資源，然後選擇**關閉**。
下列範例顯示**建議**頁面，其中已選取要關閉的多個作用中建議。
![\[在主控台中反白顯示幾個已選取的作用中建議和關閉按鈕\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendations_Dismiss.png)
當選取的一或多個建議關閉時，橫幅會顯示訊息。
下列範例顯示成功的訊息橫幅。
![\[主控台中的橫幅，顯示成功關閉建議之資源數量的訊息\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendation-Dismiss-Banner.png)
下列範例顯示失敗的訊息橫幅。
![\[主控台中的橫幅，顯示無法關閉建議之資源的訊息\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendation-Dismiss-Banner-failure.png)
## CLI
**使用 關閉 RDSan 建議 AWS CLI**
1. 執行 `aws rds describe-db-recommendations --filters "Name=status,Values=active"` 命令。
輸出提供處於 `active` 狀態的建議清單。
1. 尋找您要從步驟 1 關閉之建議的 `recommendationId`。
1. 執行命令 `>aws rds modify-db-recommendation --status dismissed --recommendationId ` 與步驟 2 的 `recommendationId` 以關閉建議。
## RDS API
若要使用 Amazon RDS API 關閉 RDS 建議，請使用 [ModifyDBRecommendation](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBRecommendation.html) 操作。
# 將已關閉的 Amazon RDS 建議修改為作用中建議
您可以使用 Amazon RDS 主控台或 Amazon AWS CLI RDS API，將一或多個已關閉的 Amazon RDS 建議移至作用中建議。
## 主控台
**將一或多個已關閉的建議移至作用中建議**
1. 登入 AWS 管理主控台 ，並在 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)：// 開啟 Amazon RDS 主控台。
1. 在導覽窗格中，執行下列任何一項：
+ 選擇**建議**。
**建議**頁面會顯示依您帳戶中所有資源的嚴重性排序的建議清單。
+ 選擇**資料庫**，然後在資料庫頁面中選擇資源的**建議**。
**建議**索引標籤會顯示所選取資源的建議及其詳細資訊。
1. 從清單中選擇一或多個已關閉的建議，然後選擇**移至作用中**。
![\[在主控台中反白顯示幾個已選取的已關閉建議和 [移至作用中] 按鈕\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendations_DismissToActive.png)
將所選取建議從已關閉移至作用中狀態時，橫幅會顯示成功或失敗訊息。
下列範例顯示成功的訊息橫幅。
![\[主控台中的橫幅，顯示已成功從已關閉移至作用中建議之資源數量的訊息\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendation-DismissToActive-Banner.png)
下列範例顯示失敗的訊息橫幅。
![\[主控台中的橫幅，顯示無法從已關閉移至作用中建議之資源的訊息\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Recommendation-DismissToActive-Banner-Failure.png)
## CLI
**使用 將已關閉的 RDS Aurora建議變更為作用中建議 AWS CLI**
1. 執行 `aws rds describe-db-recommendations --filters "Name=status,Values=dismissed"` 命令。
輸出提供處於 `dismissed` 狀態的建議清單。
1. 尋找您要從步驟 1 變更狀態之建議的 `recommendationId`。
1. 執行命令 `>aws rds modify-db-recommendation --status active --recommendationId ` 與步驟 2 的 `recommendationId` 以變更為作用中建議。
## RDS API
若要使用 Amazon RDS API 將已關閉的 RDS 建議變更為作用中建議，請使用 [ModifyDBRecommendation](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBRecommendation.html) 操作。
# Amazon RDS 建議參考
Amazon RDS 會在資源建立或修改時，就資源產生建議。您可以在下表中找到 Amazon RDS 建議的範例。
| Type | 描述 | 建議 | 需要停機時間 | 其他資訊 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 磁性磁碟區使用中 | 您的資料庫執行個體正在使用磁帶儲存。多數資料庫執行個體不建議使用磁帶儲存。選擇不同的儲存類型：一般用途 (SSD) 或佈建 IOPS。 | 選擇不同的儲存類型：一般用途 (SSD) 或佈建 IOPS。 | 是 | Amazon EC2 文件中的[上一代磁碟區](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ebs-volume-types.html#vol-type-prev)。 |
| 資源自動備份已關閉 | 您的資料庫執行個體不會開啟自動備份。建議自動備份，因為可啟用資料庫執行個體的時間點復原。 | 開啟保留期間最長為 14 天的自動備份。 | 是 | [啟用自動備份](USER_WorkingWithAutomatedBackups.Enabling.md) AWS 資料庫部落格上的[揭密 Amazon RDS 備份儲存成本](https://aws.amazon.com/blogs/database/demystifying-amazon-rds-backup-storage-costs/) |
| 需要引擎次要版本升級 | 您的資料庫資源未執行最新的次要資料庫引擎版本。最新的次要版本包含最新的安全性修正和其他改進。 | 升級至最新的引擎版本。 | 是 | [升級資料庫執行個體 引擎版本](USER_UpgradeDBInstance.Upgrading.md) |
| 增強型監控已關閉 | 您的資料庫資源未開啟增強型監控。增強型監控針對監控及疑難排解，提供即時的作業系統指標。 | 開啟增強型監控。 | 否 | [使用增強型監控來監控作業系統指標](USER_Monitoring.OS.md) |
| 儲存加密已關閉 | Amazon RDS 使用您在 AWS Key Management Service (AWS KMS) 中管理的金鑰，支援所有資料庫引擎的靜態加密。在具有 Amazon RDS 加密的作用中資料庫執行個體上，儲存體中存放的靜態資料會加密，類似於自動備份、僅供讀取複本和快照。 如果在建立資料庫執行個體時未開啟加密，則必須先建立和還原資料庫執行個體解密快照的加密副本，才能開啟加密。 | 為您的資料庫執行個體開啟靜態資料加密。 | 是 | [Amazon RDS 的安全性](UsingWithRDS.md) [複製 Amazon RDS 的資料庫快照](USER_CopySnapshot.md) |
| Performance Insights 已關閉 | Performance Insights 會監控您的資料庫執行個體負載，協助您分析並解決資料庫效能問題。建議您開啟 Performance Insights。 | 開啟績效詳情。 | 否 | [在 Amazon RDS 上使用績效詳情監控資料庫負載](USER_PerfInsights.md) |
| 資料庫執行個體已關閉儲存體自動調整規模 | 資料庫執行個體的儲存體自動調整規模未開啟。資料庫工作負載增加時，RDS 儲存體自動調整規模會自動擴展儲存體容量，且沒有停機時間。 | 使用指定最大儲存閾值開啟 Amazon RDS 儲存體自動調整規模 | 否 | [使用 Amazon RDS 儲存體自動擴展自動管理容量](USER_PIOPS.Autoscaling.md) |
| 需要 RDS 資源主要版本更新 | 不支援具有資料庫引擎目前主要版本的資料庫。建議您升級至包含新功能和增強功能的最新主要版本。 | 升級至資料庫引擎的最新主要版本。 | 是 | [升級資料庫執行個體 引擎版本](USER_UpgradeDBInstance.Upgrading.md) [使用 Amazon RDS 藍/綠部署進行資料庫更新](blue-green-deployments.md) |
| 需要 RDS 資源執行個體類別更新 | 您的資料庫執行個體正在執行舊代資料庫執行個體類別。我們已將舊代資料庫執行個體類別取代為具有更佳成本、效能或兩者兼具的資料庫執行個體類別。建議您使用較新一代的資料庫執行個體類別來執行資料庫執行個體。 | 升級資料庫執行個體類別。 | 是 | [資料庫執行個體類別的支援資料庫引擎](Concepts.DBInstanceClass.Support.md) |
| 使用根據已包含授權之終止支援引擎版本的 RDS 資源 | 建議您將主要版本升級至 Amazon RDS 支援的最新引擎版本，以繼續目前的授權支援。目前授權不支援資料庫的引擎版本。 | 建議您將資料庫升級至 Amazon RDS 中支援的最新版本，以繼續使用授權模型。 | 是 | [Oracle 主要版本升級](USER_UpgradeDBInstance.Oracle.Major.md) |
| 未使用多可用區域部署的資料庫執行個體 | 建議您使用多可用區域部署。多可用區域部署可增強資料庫執行個體的可用性和耐久性。 | 為受影響的資料庫執行個體設定多可用區域 | 否 進行此變更時，不會發生停機。但是，可能會對效能產生影響。如需詳細資訊，請參閱[將資料庫執行個體轉換為 Amazon RDS 的多可用區域部署](Concepts.MultiAZ.Migrating.md) | [Amazon RDS Multi-AZ 定價](https://aws.amazon.com/rds/features/multi-az/#Pricing) |
| 資料庫記憶體參數與預設值不同 | 資料庫執行個體的記憶體參數與預設值明顯不同。這些設定可能會影響效能並導致錯誤。 建議您在資料庫參數群組中，將資料庫執行個體的自訂記憶體參數重設為其預設值。 | 將記憶體參數重設為其預設值。 | 否 | AWS 資料庫部落格上[設定 Amazon RDS for MySQL 效能參數的最佳實務](https://aws.amazon.com/blogs/database/best-practices-for-configuring-parameters-for-amazon-rds-for-mysql-part-1-parameters-related-to-performance/) |
| 使用低於最佳值的 `InnoDB_Change_Buffering` 參數 | 變更緩衝可讓 MySQL 資料庫執行個體延遲一些寫入，這是維持次要索引的必要項目。此功能在磁碟緩慢的環境中非常有用。變更緩衝組態稍微改善了資料庫效能，但在升級期間導致損毀復原和長關機時間延遲。在 MySQL 8.4 版中，預設設定為 `OFF`。 | 將您資料庫參數群組中的 `InnoDB_Change_Buffering` 參數值設定為 `NONE`。 | 否 | AWS 資料庫部落格上[設定 Amazon RDS for MySQL 效能參數的最佳實務](https://aws.amazon.com/blogs/database/best-practices-for-configuring-parameters-for-amazon-rds-for-mysql-part-1-parameters-related-to-performance/) |
| 查詢快取參數已開啟 | 當變更需要清除查詢快取時，您的資料庫執行個體會顯示為停滯。大部分工作負載並不會受益於查詢快取。MySQL 8.0 版和更新版本已移除查詢快取。建議您將 query\$1cache\$1type 參數設定為 0。 | 將您資料庫參數群組中的 `query_cache_type` 參數值設定為 `0`。 | 是 | AWS 資料庫部落格上[設定 Amazon RDS for MySQL 效能參數的最佳實務](https://aws.amazon.com/blogs/database/best-practices-for-configuring-parameters-for-amazon-rds-for-mysql-part-1-parameters-related-to-performance/) |
| `log_output` 參數設定為資料表 | 當 `log_output` 設定為 `TABLE` 時，使用的儲存體會比 `log_output` 設定為 `FILE` 時多。建議您將參數設定為 `FILE`，以避免達到儲存體大小限制。在 MySQL 8.4 和更新版本中，預設設定為 `FILE`。 | 將您資料庫參數群組中的 `log_output` 參數值設定為 `FILE`。 | 否 | [ MySQL資料庫日誌檔案](USER_LogAccess.Concepts.MySQL.md) |
| 未使用巨型分頁的參數群組 | 大型頁面可以提高資料庫可擴展性，但您的資料庫執行個體未使用大型頁面。建議您對於資料庫執行個體，將 `use_large_pages` 參數值設定為資料庫參數群組中的 `ONLY`。 | 將您資料庫參數群組中的 `use_large_pages` 參數值設定為 `ONLY`。 | 是 | [對 RDS for Oracle 執行個體開啟巨型分頁](Oracle.Concepts.HugePages.md) |
| `autovacuum` 參數已關閉 | 資料庫執行個體的自動清空參數已關閉。關閉自動清空功能會增加資料表和索引膨脹並影響效能。 建議您在資料庫參數群組中開啟自動清空。 | 在您的資料庫參數群組中開啟自動清空參數。 | 否 | 在 AWS 資料庫部落格[上了解 Amazon RDS for PostgreSQL 環境中的自動清空](https://aws.amazon.com/blogs/database/understanding-autovacuum-in-amazon-rds-for-postgresql-environments/) |
| `synchronous_commit` 參數已關閉 | 當 `synchronous_commit` 參數關閉時，資料可能會在資料庫當機時遺失。資料庫的耐久性存在風險。 建議您開啟 `synchronous_commit` 參數。 | 在您的資料庫參數群組中開啟 `synchronous_commit` 參數。 | 是 | [ Amazon Aurora PostgreSQL 參數：資料庫部落格上的複寫、安全性和記錄](https://aws.amazon.com/blogs/database/amazon-aurora-postgresql-parameters-part-2-replication-security-and-logging/) AWS |
| `track_counts` 參數已關閉 | 當 `track_counts` 參數關閉時，資料庫就不會收集資料庫活動統計資料。自動清空功能需要這些統計資料才能正常運作。 建議您將 `track_counts` 參數設定為 `1`。 | 將 `track_counts` 參數設定為 `1`。 | 否 | [PostgreSQL 的執行階段統計資料](https://www.postgresql.org/docs/current/runtime-config-statistics.html#GUC-TRACK-COUNTS) |
| `enable_indexonlyscan` 參數已關閉 | 僅索引掃描計畫類型關閉時，查詢規劃器或最佳化工具皆無法使用該功能。 建議您將 `enable_indexonlyscan` 參數值設定為 `1`。 | 將 `enable_indexonlyscan` 參數值設定為 `1`。 | 否 | [PostgreSQL 的規劃器方法組態](https://www.postgresql.org/docs/current/runtime-config-query.html#GUC-ENABLE-INDEXONLYSCAN) |
| `enable_indexscan` 參數已關閉 | 索引掃描計畫類型關閉時，查詢規劃器或最佳化工具皆無法使用該功能。 建議您將 `enable_indexscan` 值設定為 `1`。 | 將 `enable_indexscan` 參數值設定為 `1`。 | 否 | [PostgreSQL 的規劃器方法組態](https://www.postgresql.org/docs/current/runtime-config-query.html#GUC-ENABLE-INDEXONLYSCAN) |
| `innodb_flush_log_at_trx` 參數已關閉 | 資料庫執行個體的 `innodb_flush_log_at_trx` 參數值不是安全的值。此參數控制提交操作至磁碟的持續性。 建議您將 `innodb_flush_log_at_trx` 參數設定為 `1`。 | 將 `innodb_flush_log_at_trx` 參數值設定為 `1`。 | 否 | AWS 資料庫部落格上[設定 Amazon RDS for MySQL 效能參數的最佳實務](https://aws.amazon.com/blogs/database/best-practices-for-configuring-parameters-for-amazon-rds-for-mysql-part-1-parameters-related-to-performance/) |
| `sync_binlog` 參數已關閉 | 在資料庫執行個體中確認交易遞交之前，系統不會強制執行二進位日誌到磁碟的同步處理。 建議您將 `sync_binlog` 參數值設定為 `1`。 | 將 `sync_binlog` 參數值設定為 `1`。 | 否 | AWS 資料庫部落格上[設定 Amazon RDS for MySQL 複寫參數的最佳實務](https://aws.amazon.com/blogs/database/best-practices-for-configuring-parameters-for-amazon-rds-for-mysql-part-1-parameters-related-to-performance/) |
| `innodb_stats_persistent` 參數已關閉 | 您的資料庫執行個體未設定將 InnoDB 統計資料保留於磁碟。未儲存統計資料時，會在每次執行個體重新啟動和存取資料表時重新計算統計資料。這會導致查詢執行計畫的變化。您可以在資料表層級修改此全域參數的值。 建議您將 `innodb_stats_persistent` 參數值設定為 `ON`。 | 將 `innodb_stats_persistent` 參數值設定為 `ON`。 | 否 | AWS 資料庫部落格上[設定 Amazon RDS for MySQL 效能參數的最佳實務](https://aws.amazon.com/blogs/database/best-practices-for-configuring-parameters-for-amazon-rds-for-mysql-part-1-parameters-related-to-performance/) |
| `innodb_open_files` 參數過低 | `innodb_open_files` 參數控制 InnoDB 一次可以開啟的檔案數量。InnoDB 會在 mysqld 執行時，開啟所有日誌和系統資料表空間檔案。 針對 InnoDB 一次能開啟的最大檔案數量，您的資料庫執行個體設定值很低。建議您將 `innodb_open_files` 參數設定為 `65` 的下限。 | 將 `innodb_open_files` 參數設定為最小值 `65`。 | 是 | [InnoDB 開啟 MySQL 的檔案](https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/innodb-parameters.html#sysvar_innodb_open_files) |
| `max_user_connections` 參數過低 | 針對每個資料庫帳戶能同時連線的數量上限，您的資料庫執行個體設定值很低。 建議您將 `max_user_connections` 參數設定為大於 `5` 的數字。 | 將 `max_user_connections` 參數的值增加到大於 `5` 的數字。 | 是 | [設定 MySQL 的帳戶資源限制](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/user-resources.html) |
| 僅供讀取複本以可寫入模式開啟 | 您的資料庫執行個體具有可寫入模式的僅供讀取複本，允許從用戶端進行更新。 建議您將 `read_only` 參數設定為 `TrueIfReplica`，讓僅供讀取複本不處於可寫入模式。 | 將 `read_only` 參數值設定為 `TrueIfReplica`。 | 否 | AWS 資料庫部落格上[設定 Amazon RDS for MySQL 複寫參數的最佳實務](https://aws.amazon.com/blogs/database/best-practices-for-configuring-parameters-for-amazon-rds-for-mysql-part-2-parameters-related-to-replication/) |
| `innodb_default_row_format` 參數設定不安全 | 您的資料庫執行個體遇到已知問題：在低於 8.0.26 的 MySQL 版本中建立的資料表，且當索引超過 767 個位元組時，將 `row_format` 設定為 `COMPACT` 或 `REDUNDANT` 將無法存取且無法復原。 建議您將 `innodb_default_row_format` 參數值設定為 `DYNAMIC`。 | 將 `innodb_default_row_format` 參數值設定為 `DYNAMIC`。 | 否 | [MySQL 8.0.26 的變更](https://dev.mysql.com/doc/relnotes/mysql/8.0/en/news-8-0-26.html#mysqld-8-0-26-bug) |
| `general_logging` 參數已開啟 | 您的資料庫執行個體已開啟一般記錄功能。此設定在針對資料庫問題進行疑難排解時非常有用。不過，開啟一般記錄功能會增加 I/O 操作和配置儲存空間量，進而導致爭用和效能降低。 檢查您的要求是否有一般記錄用量。建議您將 `general_logging` 參數值設定為 `0`。 | 檢查您的要求是否有一般記錄用量。如果不是強制性的，建議您將 `general_logging` 參數值設定為 `0`。 | 否 | [RDS for MySQL 資料庫日誌概觀](USER_LogAccess.MySQL.LogFileSize.md) |
| RDS 執行個體的系統記憶體容量佈建不足 | 建議您調整查詢以使用較少的記憶體，或使用配置較高記憶體的資料庫執行個體類型。當執行個體記憶體不足時，資料庫效能會受到影響。 | 使用具有較高記憶體容量的資料庫執行個體 | 是 | 資料庫 AWS 部落格上的[垂直和水平擴展 Amazon RDS 執行個體](https://aws.amazon.com/blogs/database/scaling-your-amazon-rds-instance-vertically-and-horizontally/) [Amazon RDS 執行個體類型](https://aws.amazon.com/rds/instance-types/) [Amazon RDS 定價](https://aws.amazon.com/rds/pricing/) |
| RDS 執行個體的系統 CPU 容量佈建不足 | 建議您調整查詢以使用較少的 CPU，或修改資料庫執行個體以使用配置較高 vCPU 的資料庫執行個體類別。當資料庫執行個體上執行的 CPU 偏低時，資料庫效能可能會降低。 | 使用具有較高 CPU 容量的資料庫執行個體 | 是 | 資料庫 AWS 部落格上的[垂直和水平擴展 Amazon RDS 執行個體](https://aws.amazon.com/blogs/database/scaling-your-amazon-rds-instance-vertically-and-horizontally/) [Amazon RDS 執行個體類型](https://aws.amazon.com/rds/instance-types/) [Amazon RDS 定價](https://aws.amazon.com/rds/pricing/) |
| RDS 資源未正確使用連線集區 | 建議您啟用 Amazon RDS Proxy，以有效率地將現有資料庫連線集合起來並共用。如果您已經為資料庫使用代理，請正確設定它，以改善跨多個資料庫執行個體的連線集區和負載平衡。RDS Proxy 可協助降低連線耗盡和停機的風險，同時改善可用性和可擴展性。 | 啟用 RDS Proxy 或修改現有的 Proxy 組態 | 否 | 資料庫 AWS 部落格上的[垂直和水平擴展 Amazon RDS 執行個體](https://aws.amazon.com/blogs/database/scaling-your-amazon-rds-instance-vertically-and-horizontally/) [Amazon RDS Proxy ](rds-proxy.md) [Amazon RDS Proxy 定價](https://aws.amazon.com/rds/proxy/pricing/) |
| RDS 執行個體正在建立過多的暫時物件 | 建議您調整工作負載，以防止建立過多的暫時物件，或切換到支援最佳化讀取的 RDS 執行個體類別。RDS Optimized Reads 可改善涉及大量暫時物件和/或大型暫時物件之工作負載的資料庫效能。評估工作負載，以判斷搭配 RDS Optimized Reads 使用執行個體是否有利於您的資料庫工作負載。 | 搭配 RDS Optimized Reads 使用資料庫執行個體類型 | 是 | [Amazon RDS 執行個體類型](https://aws.amazon.com/rds/instance-types/) [使用 Amazon RDS Optimized Reads 改善 RDS for MySQL 的查詢效能](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/rds-optimized-reads.html) [使用 Amazon RDS Optimized Reads 改善 RDS for MariaDB 的查詢效能](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/rds-optimized-reads-mariadb.html) [使用 Amazon RDS Optimized Reads 改善 RDS for PostgreSQL 的查詢效能](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PostgreSQL.optimizedreads.html) |
| RDS 執行個體的系統 IOPS 容量佈建不足 | 建議您調校資料庫工作負載，以減少 IOPS 或將資料庫執行個體向上擴展為具有較高預設 IOPS 限制的類型。目前的資料庫執行個體不支援佈建 IOPS，或資料庫工作負載具有較高的 IOPS 使用率。 | 使用具有較高預設 IOPS 限制的資料庫執行個體類型 | 是 | [Amazon RDS 執行個體類型](https://aws.amazon.com/rds/instance-types/) [Amazon RDS 資料庫執行個體儲存體](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/CHAP_Storage.html) [資料庫載入](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.html) |
| RDS 執行個體的 Amazon EBS 磁碟區佈建不足 | 建議您調校資料庫工作負載，以減少 IOPS 或增加資料庫的佈建 IOPS。當 IOPS 使用率接近佈建 IOPS 時，資料庫效能可能會降低。 | 為資料庫執行個體佈建更多 IOPS | 是 | [Amazon RDS 執行個體類型](https://aws.amazon.com/rds/instance-types/) [Amazon RDS 資料庫執行個體儲存體](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/CHAP_Storage.html) [資料庫載入](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.html) |
| RDS 執行個體的輸送容量佈建不足 | 建議您調校資料庫工作負載，以減少輸送量或增加資料庫的佈建輸送量。當輸送量使用率接近佈建輸送量時，資料庫效能可能會受到影響。 | 為資料庫執行個體佈建更多輸送量 | 是 | [Amazon RDS 執行個體類型](https://aws.amazon.com/rds/instance-types/) [Amazon RDS 資料庫執行個體儲存體](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/CHAP_Storage.html) [資料庫載入](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.html) |
| RDS 執行個體的 EBS I/O 佈建不足 | 建議您調校資料庫工作負載以減少 I/O 操作，或修改資料庫執行個體以使用專為需要高效能、高輸送量和低延遲的資料庫工作負載設計的 Amazon RDS io2 Block Express 磁碟區。使用目前的工作負載時，資料庫可能無法以所需的速率處理 I/O 操作，這可能會導致效能降低。 | 針對 RDS 執行個體使用 Amazon RDS io2 Block Express 磁碟區 | 否 | [Amazon RDS 資料庫執行個體儲存體](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/CHAP_Storage.html) [Amazon RDS 的 Amazon CloudWatch 指標](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/rds-metrics.html) 《Amazon EBS 使用者指南》中的[佈建 IOPS SSD 磁碟區](https://docs.aws.amazon.com/ebs/latest/userguide/provisioned-iops.html) |
# 在 Amazon RDS 主控台中檢視指標
Amazon RDS 會與 Amazon CloudWatch 整合，以在 RDS 主控台中顯示各種 RDS 資料庫執行個體指標。如需有關這些指標的說明，請參閱 [Amazon RDS 的指標參考](metrics-reference.md)。
對於資料庫執行個體，會監控以下類別的指標：
+ **CloudWatch** - 顯示您可以於 RDS 主控台中存取的 RDS 的 Amazon CloudWatch 指標。您也可以在 CloudWatch 主控台中存取這些指標。每一個指標都包括一個圖形，其中顯示在特定時間範圍內所監控的指標。如需 CloudWatch 指標的清單，請參閱 [Amazon RDS 的 Amazon CloudWatch 指標](rds-metrics.md)。
+ **Enhanced monitoring** (增強型監控)：在 RDS 資料庫執行個體開啟增強型監控後，顯示作業系統指標的摘要。RDS 可將增強型監控的指標傳送至您的 Amazon CloudWatch Logs 帳戶中。每一個作業系統指標都包括一個圖形，其中顯示在特定時間範圍內所監控的指標。如需概觀，請參閱 [使用增強型監控來監控作業系統指標](USER_Monitoring.OS.md)。如需增強型監控指標的清單，請參閱 [增強型監控中的作業系統指標](USER_Monitoring-Available-OS-Metrics.md)。
+ **OS Process list** (作業系統程序清單)：顯示您資料庫執行個體中執行的每個程序的詳細資訊。
+ **Performance Insights**：開啟中資料庫執行個體的 Amazon RDS Performance Insights 儀表板。如需 Performance Insights 概觀，請參閱 [在 Amazon RDS 上使用績效詳情監控資料庫負載](USER_PerfInsights.md)。如需 Performance Insights 指標的清單，請參閱 [Amazon RDS Performance Insights 的 Amazon CloudWatch 指標](USER_PerfInsights.Cloudwatch.md)。
Amazon RDS 現在會在績效詳情儀表板中提供績效詳情和 CloudWatch 指標的合併檢視。必須為您的資料庫執行個體開啟績效詳情，才能使用此檢視。您可以在**監控**索引標籤或在導覽窗格的**績效詳情**中選擇新的監控檢視。若要檢視選擇此檢視的指示，請參閱 [使用 Performance Insights 儀表板檢視組合指標](Viewing_Unifiedmetrics.md)。
# 使用 Performance Insights 儀表板檢視組合指標
**重要**
AWS 已宣布績效詳情的end-of-life：2026 年 6 月 30 日。在此日期之後，Amazon RDS 將不再支援 Performance Insights 主控台體驗、彈性保留期間 (1-24 個月) 及其相關定價。Performance Insights API 將繼續存在，不會有任何定價變更。Performance Insights API 的成本會顯示在您的 AWS 帳單中，其中包含 CloudWatch Database Insights 的成本。
建議您在 2026 年 6 月 30 日之前，使用已付費的績效詳情方案，將任何資料庫執行個體升級至資料庫詳情的進階模式。如需有關升級至 Database Insights 進階模式的資訊，請參閱 [開啟適用於 Amazon RDS 的 Database Insights 的進階模式](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md)。
如果您不採取任何動作，則使用 Performance Insights 的資料庫執行個體依預設會使用 Database Insights 的標準模式。使用 Database Insights 的標準模式時，您可能會失去超過 7 天的效能資料歷史記錄存取權，而且可能無法在 Amazon RDS 主控台中使用執行計畫和隨需分析功能。2026 年 6 月 30 日之後，只有進階模式的 Database Insights 將支援執行計畫和隨需分析。
透過 CloudWatch Database Insights，您可以監控資料庫機群的資料庫負載，以及大規模分析效能和進行疑難排解。如需 Database Insights 的詳細資訊，請參閱 [使用 CloudWatch Database Insights 監控 Amazon RDS 資料庫](USER_DatabaseInsights.md)。如需定價資訊，請參閱 [Amazon CloudWatch 定價](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/)。
Amazon RDS 會在 Performance Insights 儀表板中為您的資料庫執行個體提供 Performance Insights 和 CloudWatch 指標的合併檢視。您可以使用預先設定的儀表板或建立自訂儀表板。預先設定的儀表板提供最常用的指標，協助診斷資料庫引擎的效能問題。或者，您可以為資料庫引擎建立自訂儀表板，其中包含符合您分析需求的指標。然後，針對您 AWS 帳戶中該資料庫引擎類型的所有資料庫執行個體使用此儀表板。
您可以在**監控**索引標籤或在導覽窗格的 **Performance Insights** 中選擇監控檢視。
您必須為資料庫執行個體開啟績效詳情，才能在「績效詳情」儀表板中檢視組合指標。如需開啟績效詳情的詳細資訊，請參閱 [開啟和關閉 Amazon RDS 的 Performance Insights](USER_PerfInsights.Enabling.md)。
在下列各節中，您可以了解顯示 Performance Insights 和 CloudWatch 指標。
**Topics**
+ [在監控索引標籤中選擇新的監控檢視](Viewing_Unifiedmetrics.MonitoringTab.md)
+ [選擇具有 Performance Insights 頁面的新監控檢視](Viewing_Unifiedmetrics.PInavigationPane.md)
+ [建立具有 Performance Insights 的自訂儀表板](Viewing_Unifiedmetrics.PIcustomizeMetricslist.md)
+ [選擇具有 Performance Insights 的預先設定儀表板](Viewing_Unifiedmetrics.PI-preconfigured-dashboard.md)
# 在監控索引標籤中選擇新的監控檢視
**重要**
AWS 已宣布績效詳情的end-of-life：2026 年 6 月 30 日。在此日期之後，Amazon RDS 將不再支援 Performance Insights 主控台體驗、彈性保留期間 (1-24 個月) 及其相關定價。Performance Insights API 將繼續存在，不會有任何定價變更。Performance Insights API 的成本會顯示在您的 AWS 帳單中，其中包含 CloudWatch Database Insights 的成本。
我們建議您在 2026 年 6 月 30 日之前，使用已付費的績效詳情方案，將任何資料庫執行個體升級至資料庫詳情的進階模式。如需有關升級至 Database Insights 進階模式的資訊，請參閱 [開啟適用於 Amazon RDS 的 Database Insights 的進階模式](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md)。
如果您不採取任何動作，則使用 Performance Insights 的資料庫執行個體依預設會使用 Database Insights 的標準模式。使用 Database Insights 的標準模式時，您可能會失去超過 7 天的效能資料歷史記錄存取權，而且可能無法在 Amazon RDS 主控台中使用執行計畫和隨需分析功能。2026 年 6 月 30 日之後，只有進階模式的 Database Insights 將支援執行計畫和隨需分析。
透過 CloudWatch Database Insights，您可以監控資料庫機群的資料庫負載，以及大規模分析效能和進行疑難排解。如需 Database Insights 的詳細資訊，請參閱 [使用 CloudWatch Database Insights 監控 Amazon RDS 資料庫](USER_DatabaseInsights.md)。如需定價資訊，請參閱 [Amazon CloudWatch 定價](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/)。
從 Amazon RDS 主控台，您可以選擇新的監控檢視，以檢視資料庫執行個體的 Performance Insights 和 CloudWatch 指標。
**若要在監控索引標籤中選擇新的監控檢視**
1. 登入 AWS 管理主控台 ，並在 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)：// 開啟 Amazon RDS 主控台。
1. 在左側的導覽窗格中，選擇**資料庫**。
1. 選擇您想要監控的資料庫執行個體。
1. 向下捲動並選擇**監控**。
橫幅隨即出現，其中包含了選擇新監控檢視的選項。以下範例顯示了選擇新監控檢視的橫幅。
![\[導覽至新監控檢視的橫幅。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/NewMonitoringViewOption.png)
1. 選擇**移至新的監控檢視**以開啟績效詳情儀表板，其中包含資料庫執行個體的績效詳情和 CloudWatch 指標。
1. (選用) 如果資料庫執行個體的績效詳情已關閉，則會出現橫幅，其中包含可修改資料庫叢集並開啟績效詳情的選項。
下列範例顯示橫幅，以在**監控**索引標籤中修改資料庫叢集。
![\[修改資料庫執行個體以開啟績效詳情。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Monitoring_modifyInstnc_banner.png)
選擇**修改**以修改您的資料庫叢集，並開啟績效詳情。如需開啟績效詳情的詳細資訊，請參閱 [開啟和關閉 Amazon RDS 的 Performance Insights](USER_PerfInsights.Enabling.md)
# 選擇具有 Performance Insights 頁面的新監控檢視
**重要**
AWS 已宣布績效詳情的end-of-life：2026 年 6 月 30 日。在此日期之後，Amazon RDS 將不再支援 Performance Insights 主控台體驗、彈性保留期間 (1-24 個月) 及其相關定價。Performance Insights API 將繼續存在，不會有任何定價變更。Performance Insights API 的成本會顯示在您的 AWS 帳單中，其中包含 CloudWatch Database Insights 的成本。
我們建議您在 2026 年 6 月 30 日之前，使用已付費的績效詳情方案，將任何資料庫執行個體升級至資料庫詳情的進階模式。如需有關升級至 Database Insights 進階模式的資訊，請參閱 [開啟適用於 Amazon RDS 的 Database Insights 的進階模式](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md)。
如果您不採取任何動作，則使用 Performance Insights 的資料庫執行個體依預設會使用 Database Insights 的標準模式。使用 Database Insights 的標準模式時，您可能會失去超過 7 天的效能資料歷史記錄存取權，而且可能無法在 Amazon RDS 主控台中使用執行計劃和隨需分析功能。2026 年 6 月 30 日之後，只有進階模式的 Database Insights 將支援執行計畫和隨需分析。
透過 CloudWatch Database Insights，您可以監控資料庫機群的資料庫負載，以及大規模分析效能和進行疑難排解。如需 Database Insights 的詳細資訊，請參閱 [使用 CloudWatch Database Insights 監控 Amazon RDS 資料庫](USER_DatabaseInsights.md)。如需定價資訊，請參閱 [Amazon CloudWatch 定價](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/)。
從 Amazon RDS 主控台，您可以選擇新的監控檢視，以檢視資料庫執行個體的 Performance Insights 和 CloudWatch 指標。
**若要在導覽窗格中選擇具有 Performance Insights 的新監控檢視**
1. 登入 AWS 管理主控台 ，並在 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)：// 開啟 Amazon RDS 主控台。
1. 在左側導覽窗格中，選擇 **Performance Insights (績效詳情)**。
1. 選擇資料庫執行個體以檢視 Performance Insights 儀表板，其中同時顯示資料庫執行個體的 Performance Insights 和 CloudWatch 指標。
![\[合併的績效詳情和 CloudWatch 指標儀表板。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Monitoring_UnifiedDashboard.png)
# 建立具有 Performance Insights 的自訂儀表板
**重要**
AWS 已宣布績效詳情的end-of-life：2026 年 6 月 30 日。在此日期之後，Amazon RDS 將不再支援 Performance Insights 主控台體驗、彈性保留期間 (1-24 個月) 及其相關定價。Performance Insights API 將繼續存在，不會有任何定價變更。Performance Insights API 的成本會顯示在您的 AWS 帳單中，其中包含 CloudWatch Database Insights 的成本。
我們建議您在 2026 年 6 月 30 日之前，使用已付費的績效詳情方案，將任何資料庫執行個體升級至資料庫詳情的進階模式。如需有關升級至 Database Insights 進階模式的資訊，請參閱 [開啟適用於 Amazon RDS 的 Database Insights 的進階模式](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md)。
如果您不採取任何動作，則使用 Performance Insights 的資料庫執行個體依預設會使用 Database Insights 的標準模式。使用 Database Insights 的標準模式時，您可能會失去超過 7 天的效能資料歷史記錄存取權，而且可能無法在 Amazon RDS 主控台中使用執行計劃和隨需分析功能。2026 年 6 月 30 日之後，只有進階模式的 Database Insights 將支援執行計畫和隨需分析。
透過 CloudWatch Database Insights，您可以監控資料庫機群的資料庫負載，以及大規模分析效能和進行疑難排解。如需 Database Insights 的詳細資訊，請參閱 [使用 CloudWatch Database Insights 監控 Amazon RDS 資料庫](USER_DatabaseInsights.md)。如需定價資訊，請參閱 [Amazon CloudWatch 定價](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/)。
在新的監控檢視中，您可以建立自訂儀表板，其中具有您符合分析需求所需的指標。
您可以選取資料庫執行個體的績效詳情和 CloudWatch 指標，以建立自訂儀表板。您可以將此自訂儀表板用於 AWS 帳戶中相同資料庫引擎類型的其他資料庫執行個體。
**注意**
自訂的儀表板最多支援 50 個指標。
使用 Widget 設定功能表來編輯或刪除儀表板，以及移動 Widget 視窗或調整其大小。
**若要在導覽窗格中建立具有 Performance Insights 的自訂儀表板**
1. 登入 AWS 管理主控台 ，並在 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)：// 開啟 Amazon RDS 主控台。
1. 在左側導覽窗格中，選擇 **Performance Insights (績效詳情)**。
1. 選擇資料庫執行個體。
1. 向下捲動至視窗中的**指標**索引標籤。
1. 從下拉式清單中選取自訂儀表板。下列範例說明如何建立自訂儀表板。
![\[尚未有 Widget 的自訂指標儀表板。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Monitoring_custmDashbrd_addWidget.png)
1. 選擇**新增 Widget** 以開啟**新增 Widget** 視窗。您可以在視窗中開啟並檢視可用的作業系統 (OS) 指標、資料庫指標和 CloudWatch 指標。
下列範例顯示了具有指標的**新增 Widget** 視窗。
![\[新增 Widget 視窗中的指標選項。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Monitoring_AddWidget.png)
1. 選取要在儀表板中檢視的指標，然後選擇**新增 Widget**。您可以使用搜尋欄位來尋找特定指標。
選取的指標會出現在您的儀表板上。
1. (選用) 如果您想要修改或刪除儀表板，請選擇 Widget 右上角的設定圖示，然後在功能表中選取下列其中一個動作。
+ **編輯** - 修改視窗中的指標清單。在您選取儀表板的指標之後，選擇**更新 Widget**。
+ **刪除** - 刪除 Widget。在確認視窗中選擇**刪除**。
# 選擇具有 Performance Insights 的預先設定儀表板
**重要**
AWS 已宣布績效詳情的end-of-life：2026 年 6 月 30 日。在此日期之後，Amazon RDS 將不再支援 Performance Insights 主控台體驗、彈性保留期間 (1-24 個月) 及其相關定價。Performance Insights API 將繼續存在，不會有任何定價變更。Performance Insights API 的成本會顯示在您的 AWS 帳單中，其中包含 CloudWatch Database Insights 的成本。
我們建議您在 2026 年 6 月 30 日之前，使用已付費的績效詳情方案，將任何資料庫執行個體升級至資料庫詳情的進階模式。如需有關升級至 Database Insights 進階模式的資訊，請參閱 [開啟適用於 Amazon RDS 的 Database Insights 的進階模式](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md)。
如果您不採取任何動作，則使用 Performance Insights 的資料庫執行個體依預設會使用 Database Insights 的標準模式。使用 Database Insights 的標準模式時，您可能會失去超過 7 天的效能資料歷史記錄存取權，而且可能無法在 Amazon RDS 主控台中使用執行計劃和隨需分析功能。2026 年 6 月 30 日之後，只有進階模式的 Database Insights 將支援執行計畫和隨需分析。
透過 CloudWatch Database Insights，您可以監控資料庫機群的資料庫負載，以及大規模分析效能和進行疑難排解。如需 Database Insights 的詳細資訊，請參閱 [使用 CloudWatch Database Insights 監控 Amazon RDS 資料庫](USER_DatabaseInsights.md)。如需定價資訊，請參閱 [Amazon CloudWatch 定價](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/)。
您可以使用預先設定的儀表板檢視最常用的指標。此儀表板可協助診斷資料庫引擎的效能問題，並將平均復原時間從數小時縮短為數分鐘。
**注意**
無法編輯此儀表板。
**若要在導覽窗格中選擇具有 Performance Insights 的預先設定儀表板**
1. 登入 AWS 管理主控台 ，並在 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)：// 開啟 Amazon RDS 主控台。
1. 在左側導覽窗格中，選擇 **Performance Insights (績效詳情)**。
1. 選擇資料庫執行個體。
1. 向下捲動至視窗中的**指標**索引標籤
1. 從下拉式清單中選取預先設定的儀表板。
您可以在儀表板中檢視資料庫執行個體的指標。下列範例顯示預先設定的指標儀表板。
![\[預先設定的指標儀表板。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Monitoring_preconfigDashboard.png)
# 使用 Amazon CloudWatch 監控 Amazon RDS 指標
Amazon CloudWatch 是指標儲存體。儲存體會收集並處理來自 Amazon RDS 的原始資料，進而將這些資料轉換為便於讀取且幾近即時的指標。如需傳送至 CloudWatch 的 Amazon RDS 指標完整清單，請參閱 [Amazon RDS 的指標參考](https://docs.aws.amazon.com/en_us/AmazonRDS/latest/UserGuide/metrics-reference.html) 。
若要大規模分析資料庫的效能以及進行疑難排解，請使用 [CloudWatch Database Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_DatabaseInsights.html)。
**Topics**
+ [Amazon RDS 和 Amazon CloudWatch 的概觀](#cw-metrics-overview)
+ [在 CloudWatch 主控台和 中檢視資料庫執行個體指標 AWS CLI](metrics_dimensions.md)
+ [將 Performance Insights 指標匯出至 CloudWatch](PI_metrics_export_CW.md)
+ [建立 CloudWatch 警示來監控 Amazon RDS](creating_alarms.md)
+ [教學課程：為 Amazon RDS 多可用區域資料庫叢集複本延遲建立 Amazon CloudWatch 警示](multi-az-db-cluster-cloudwatch-alarm.md)
## Amazon RDS 和 Amazon CloudWatch 的概觀
根據預設，Amazon RDS 每隔 1 分鐘會自動將指標資料傳送至 CloudWatch。例如，`CPUUtilization` 指標記錄一段時間內資料庫執行個體的 CPU 利用率百分比。含少於 60 秒期間 (1 分鐘) 的資料點可供使用 15 天。這表示您可以存取歷史資訊，並查看 Web 應用程式或服務的執行效能。
您現在可以將 Performance Insights 指標儀表板從 Amazon RDS 匯出到 Amazon CloudWatch。您可以將預先設定或自訂的指標儀表板匯出為新的儀表板，或將其新增至現有的 CloudWatch 儀表板。匯出的儀表板可在 CloudWatch 主控台中檢視。如需如何將 Performance Insights 指標儀表板匯出至 CloudWatch 的詳細資訊，請參閱[將 Performance Insights 指標匯出至 CloudWatch](PI_metrics_export_CW.md)。
如下圖所示，您可為 CloudWatch 指標設定警示。例如，您可能會建立一個警示，當執行個體的 CPU 利用率超過 70% 時發出訊號。您可以設定 Amazon Simple Notification Service 在超過閾值時傳送電子郵件給您。
![\[AWS CloudWatch 中的 RDS 指標\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/rds-cloudwatch.png)
Amazon RDS 會向 Amazon CloudWatch 發佈下列類型的指標：
+ RDS 資料庫執行個體的指標
如需關於這些指標的表格，請參閱 [Amazon RDS 的 Amazon CloudWatch 指標](rds-metrics.md)。
+ 績效詳情指標
如需關於這些指標的表格，請參閱 [Amazon RDS Performance Insights 的 Amazon CloudWatch 指標](USER_PerfInsights.Cloudwatch.md) 和 [Performance Insights 計數器指標](USER_PerfInsights_Counters.md)。
+ 增強型監控指標 (發佈至 Amazon CloudWatch Logs)
如需關於這些指標的表格，請參閱 [增強型監控中的作業系統指標](USER_Monitoring-Available-OS-Metrics.md)。
+ 您 中 Amazon RDS 服務配額的使用指標 AWS 帳戶
如需關於這些指標的表格，請參閱 [Amazon RDS 的 Amazon CloudWatch 用量指標](rds-metrics.md#rds-metrics-usage)。如需 Amazon RDS 配額的詳細資訊，請參閱 [Amazon RDS 的配額和條件限制](CHAP_Limits.md)。
如需 CloudWatch 的詳細資訊，請參閱《Amazon CloudWatch 使用者指南》**中的[什麼是 Amazon CloudWatch？](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/DeveloperGuide/WhatIsCloudWatch.html)。如需有關 CloudWatch 指標保留的詳細資訊，請參閱[指標保留](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/DeveloperGuide/cloudwatch_concepts.html#metrics-retention)。
# 在 CloudWatch 主控台和 中檢視資料庫執行個體指標 AWS CLI
接下來，您可以找到有關如何使用 CloudWatch 檢視資料庫執行個體指標的詳細資料。如需使用 CloudWatch Logs 即時監控資料庫執行個體之作業系統指標的相關資訊，請參閱[使用增強型監控來監控作業系統指標](USER_Monitoring.OS.md)。
當您使用 Amazon RDS 資源時，Amazon RDS 每分鐘都會將指標和維度傳送至 Amazon CloudWatch。
您現在可以將 Performance Insights 指標儀表板從 Amazon RDS 匯出到 Amazon CloudWatch，並在 CloudWatch 主控台中檢視這些指標。如需如何將 Performance Insights 指標儀表板匯出至 CloudWatch 的詳細資訊，請參閱 [將 Performance Insights 指標匯出至 CloudWatch](PI_metrics_export_CW.md)。
請使用下列程序，在 CloudWatch 主控台和 CLI 中檢視 Amazon RDS 的指標。
## 主控台
**使用 Amazon CloudWatch 主控台檢視指標**
指標會先依服務命名空間分組，再依各命名空間內不同的維度組合分類。
1. 在 [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/) 開啟 CloudWatch 主控台。
CloudWatch 概觀首頁隨即顯示。
![\[CloudWatch 概觀頁面\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/monitoring-overviewpage-console2.png)
1. 如有需要，請變更 AWS 區域。從導覽列中，選擇 AWS 資源 AWS 區域 所在的 。如需詳細資訊，請參閱 [ Regions and endpoints](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rande.html)。
1. 在導覽窗格中，選擇 **Metrics** (指標)，然後選擇 **All metrics** (所有指標)。
![\[選擇指標命名空間\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/cw-all-metrics.png)
1. 向下捲動並選擇 **RDS** 指標命名空間。
此頁面顯示 Amazon RDS 維度。如需這些維度的說明，請參閱 [Amazon RDS 的 Amazon CloudWatch 維度](dimensions.md)。
![\[選擇指標命名空間\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/rds-monitoring-01.png)
1. 選擇指標維度，例如 **By Database Class (依照資料庫類別)**。
![\[篩選指標\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/metrics-by-instance-class.png)
1. 執行下列其中一個動作：
+ 若要排序指標，請使用直欄標題。
+ 若要將指標圖形化，請選取指標旁的核取方塊。
+ 若要依資源篩選，請選擇資源 ID，然後選擇 **Add to search (新增至搜尋)**。
+ 若要依指標篩選，請選擇指標名稱，然後選擇 **Add to search** (新增至搜尋)。
下面的範例會篩選 **db.t3.medium** 類別並繪製 **CPUUtilization** 指標。
![\[篩選指標\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/rds-monitoring-03.png)
## AWS CLI
若要使用 取得指標資訊 AWS CLI，請使用 CloudWatch 命令 [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/cloudwatch/list-metrics.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/cloudwatch/list-metrics.html)。以下範例會列出 `AWS/RDS` 命名空間中的所有指標。
```
aws cloudwatch list-metrics --namespace AWS/RDS
```
若要取得指標資料，請使用 [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/cloudwatch/get-metric-data.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/cloudwatch/get-metric-data.html) 命令。
以下範例會取得執行個體 `my-instance` 指定 24 小時期間的 `CPUUtilization` 統計數字，精細程度為 5 分鐘。
使用下列內容建立 JSON 檔案 `CPU_metric.json`。
```
1. {
2. "StartTime" : "2023-12-25T00:00:00Z",
3. "EndTime" : "2023-12-26T00:00:00Z",
4. "MetricDataQueries" : [{
5. "Id" : "cpu",
6. "MetricStat" : {
7. "Metric" : {
8. "Namespace" : "AWS/RDS",
9. "MetricName" : "CPUUtilization",
10. "Dimensions" : [{ "Name" : "DBInstanceIdentifier" , "Value" : my-instance}]
11. },
12. "Period" : 360,
13. "Stat" : "Minimum"
14. }
15. }]
16. }
```
**Example**
對於 Linux、macOS 或 Unix：
```
1. aws cloudwatch get-metric-data \
2. --cli-input-json file://CPU_metric.json
```
在 Windows 中：
```
1. aws cloudwatch get-metric-data ^
2. --cli-input-json file://CPU_metric.json
```
範例輸出如下所示：
```
{
"MetricDataResults": [
{
"Id": "cpu",
"Label": "CPUUtilization",
"Timestamps": [
"2023-12-15T23:48:00+00:00",
"2023-12-15T23:42:00+00:00",
"2023-12-15T23:30:00+00:00",
"2023-12-15T23:24:00+00:00",
...
],
"Values": [
13.299778337027714,
13.677507543049558,
14.24976250395827,
13.02521708695145,
...
],
"StatusCode": "Complete"
}
],
"Messages": []
}
```
如需詳細資訊，請參閱《*Amazon CloudWatch 使用者指南*》中的[取得指標的統計數字](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/getting-metric-data.html)。
# 將 Performance Insights 指標匯出至 CloudWatch
Performance Insights 可讓您將資料庫執行個體的預先設定或自訂指標儀表板匯出至 Amazon CloudWatch。您可以將此指標儀表板匯出為新的儀表板，或將其新增至現有的 CloudWatch 儀表板。當選擇要將儀表板新增至現有的 CloudWatch 儀表板時，您可以建立標頭標籤，以便指標出現在 CloudWatch 儀表板的個別區段中。
您可以在 CloudWatch 主控台中檢視匯出的指標儀表板。如果您在匯出 Performance Insights 指標儀表板之後，將新指標新增至其中，則必須再次匯出此儀表板，才能在 CloudWatch 主控台中檢視新指標。
您也可以在 Performance Insights 儀表板中選取指標小工具，並在 CloudWatch 主控台中檢視指標資料。
如需有關在 CloudWatch 主控台中檢視指標的詳細資訊，請參閱 [在 CloudWatch 主控台和 中檢視資料庫執行個體指標 AWS CLI](metrics_dimensions.md)。
在下列各節中，將 Performance Insights 指標匯出至 CloudWatch 作為新的或現有的儀表板，以及在 CloudWatch 中檢視 Performance Insights 指標。
**Topics**
+ [將 Performance Insights 指標當作新儀表板匯出至 CloudWatch](PI_metrics_export_CW.new_dashboard.md)
+ [將 Performance Insights 指標新增至現有的 CloudWatch 儀表板](PI_metrics_export_CW.existing_dashboard.md)
+ [在 CloudWatch 中檢視 Performance Insights 指標小工具](PI_metrics_export_CW.individual_widget.md)
# 將 Performance Insights 指標當作新儀表板匯出至 CloudWatch
從 Performance Insights 儀表板中選擇預先設定或自訂指標儀表板，並將其當作新儀表板匯出至 CloudWatch。您可以在 CloudWatch 主控台中檢視匯出的儀表板。
**將 Performance Insights 指標儀表板當作新儀表板匯出至 CloudWatch**
1. 前往 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)，開啟 Amazon RDS 主控台。
1. 在左側導覽窗格中，選擇 **Performance Insights (績效詳情)**。
1. 選擇資料庫執行個體。
資料庫執行個體的績效詳情儀表板即會出現。
1. 向下捲動並選擇**指標**。
根據預設，具有 Performance Insights 指標的預先設定儀表板即會出現。
1. 選擇預先設定或自訂儀表板，然後選擇**匯出至 CloudWatch**。
**匯出至 CloudWatch** 視窗隨即出現。
![\[具有 [匯出至 CloudWatch] 按鈕的 Performance Insights 儀表板\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI-ExprtToCW.png)
1. 選擇**匯出為新儀表板**。
![\[[匯出至 CloudWatch] 視窗，其中已選取 [匯出為新儀表板] 選項\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI-ExprtToCW-NewDashboard.png)
1. 在**儀表板名稱**欄位中輸入新儀表板的名稱，然後選擇**確認**。
在成功匯出儀表板之後，橫幅會顯示一則訊息。
![\[具有成功訊息的橫幅\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI-ExprtToCW-SuccessBanner.png)
1. 在橫幅中選擇連結或**在 CloudWatch 中檢視**，以在 CloudWatch 主控台中檢視指標儀表板。
# 將 Performance Insights 指標新增至現有的 CloudWatch 儀表板
將預先設定或自訂指標儀表板新增至現有的 CloudWatch 儀表板。您可以將標籤新增至指標儀表板，以出現在 CloudWatch 儀表板的個別區段中。
**將指標匯出至現有的 CloudWatch 儀表板**
1. 前往 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)，開啟 Amazon RDS 主控台。
1. 在左側導覽窗格中，選擇 **Performance Insights (績效詳情)**。
1. 選擇資料庫執行個體。
資料庫執行個體的績效詳情儀表板即會出現。
1. 向下捲動並選擇**指標**。
依預設，具有 Performance Insights 指標的預先設定儀表板即會出現。
1. 選擇預先設定或自訂儀表板，然後選擇**匯出至 CloudWatch**。
**匯出至 CloudWatch** 視窗隨即出現。
1. 選擇**新增至現有儀表板**。
![\[[匯出至 CloudWatch] 視窗，其中已選取 [新增至現有儀表板] 選項\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/Pi-ExprtToCW-AddToExistingBoard.png)
1. 指定儀表板目的地和標籤，然後選擇**確認**。
+ **CloudWatch 儀表板目的地** – 選擇現有的 CloudWatch 儀表板。
+ **CloudWatch 儀表板區段標籤 – 選用** – 輸入 Performance Insights 指標的名稱，以出現在 CloudWatch 儀表板的這個區段中。
在成功匯出儀表板之後，橫幅會顯示一則訊息。
1. 在橫幅中選擇連結或**在 CloudWatch 中檢視**，以在 CloudWatch 主控台中檢視指標儀表板。
# 在 CloudWatch 中檢視 Performance Insights 指標小工具
在 Amazon RDS Performance Insights 儀表板中選取 Performance Insights 指標小工具，並在 CloudWatch 主控台中檢視指標資料。
**在 CloudWatch 主控台中匯出指標小工具和檢視指標資料**
1. 前往 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)，開啟 Amazon RDS 主控台。
1. 在左側導覽窗格中，選擇 **Performance Insights (績效詳情)**。
1. 選擇資料庫執行個體。
資料庫執行個體的績效詳情儀表板即會出現。
1. 向下捲動至**指標**。
依預設，具有 Performance Insights 指標的預先設定儀表板即會出現。
1. 選擇指標小工具，然後在功能表中選擇**在 CloudWatch 中檢視**。
![\[選取的小工具，其中具有 [在 CloudWatch 中檢視] 的功能表\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI-ExprtToCW-SelectedMetric.png)
指標資料會出現在 CloudWatch 主控台中。
# 建立 CloudWatch 警示來監控 Amazon RDS
您可以建立 CloudWatch 警報，在警示變更狀態時傳送 Amazon SNS 訊息。警示會在您指定的期間監看單一指標。警示會根據在數段期間內與指定閾值相關的指標值，來執行一個或多個動作。此動作是傳送到 Amazon SNS 主題或 Amazon EC2 Auto Scaling 政策的通知。
警示僅會針對持續狀態變更呼叫動作。CloudWatch 警示不會僅因為它們處於特定狀態而叫用動作。狀態必須發生變更並維持一段指定的時間。
您可以使用 CloudWatch 主控台中的 **DB\$1PERF\$1INSIGHTS** 指標數學函數查詢 Amazon RDS for Performance Insights 計數器指標。**DB\$1PERF\$1INSIGHTS** 函數也包含次分鐘間隔的 DBLoad 指標。您可以根據這些指標設定 CloudWatch 警示。
如需如何建立警示的詳細資訊，請參閱[從 AWS 資料庫建立 Performance Insights 計數器指標的警示](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_alarm_database_performance_insights.html)。
**使用 AWS CLI 設定警示**
+ 呼叫 [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/cloudwatch/put-metric-alarm.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/cloudwatch/put-metric-alarm.html)。如需更多詳細資訊，請參閱 *[AWS CLI 命令參考](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/)*。
**使用 CloudWatch API 設定警示**
+ 呼叫 [https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/APIReference/API_PutMetricAlarm.html](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/APIReference/API_PutMetricAlarm.html)。如需更多詳細資訊，請參閱 *[Amazon CloudWatch API 參考](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/APIReference/)*。
如需有關設定 Amazon SNS 主題和建立警示的詳細資訊，請參閱[使用 Amazon CloudWatch 警示](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/AlarmThatSendsEmail.html)。
# 教學課程：為 Amazon RDS 多可用區域資料庫叢集複本延遲建立 Amazon CloudWatch 警示
您可以建立 Amazon CloudWatch 警示，在多可用區域資料庫叢集的複本延遲超過閾值時傳送 Amazon SNS 訊息。警示會在您指定的期間監看 `ReplicaLag` 指標。此動作是傳送到 Amazon SNS 主題或 Amazon EC2 Auto Scaling 政策的通知。
**為多可用區域資料庫叢集複本延遲設定 CloudWatch 警示**
1. 簽署 AWS 管理主控台 並開啟位於 [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/) 的 CloudWatch 主控台。
1. 在導覽窗格中，選擇 **Alarms** (警示)、**All alarms** (所有警示)。
1. 選擇**建立警示**。
1. 在**指定指標和條件**頁面上，選擇**選取指標**。
1. 在搜尋方塊中輸入多可用區域資料庫叢集的名稱，然後按 Enter 鍵。
下圖顯示 **Select metric** (選取指標) 頁面，其中輸入了名為 `rds-cluster` 的多可用區域資料庫叢集。
![\[Select metric (選取指標) 頁面\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/multi-az-db-cluster-cw-tutorial-select-metric.png)
1. 選擇 **RDS**、**Per-Database Metrics** (每個資料庫指標)。
1. 在搜尋方塊中輸入 **ReplicaLag** 並按 Enter 鍵，然後選取資料庫叢集中的各個資料庫執行個體。
下圖顯示 **Select metric** (選取指標) 頁面，其中針對 **ReplicaLag** 指標選取了資料庫執行個體。
![\[Select metric (選取指標) 頁面，其中針對 ReplicaLag 指標選取了資料庫執行個體\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/multi-az-db-cluster-cw-tutorial-metric-replica-lag.png)
此警示考慮多可用區域資料庫叢集中所有三個資料庫執行個體的複本延遲。當任何資料庫執行個體超過閾值時，警示就會回應。其使用的數學表達式會傳回三個指標的最大值。首先按指標名稱排序，然後選擇所有三個 **ReplicaLag** 指標。
1. 從 **Add math** (新增數學) 中，選擇 **All functions** (所有函數)、**MAX** (最大值)。
![\[Add math (新增數學) 設定\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/multi-az-db-cluster-cw-tutorial-select-metric-math.png)
1. 選擇 **Graphed metrics** (圖表化指標) 索引標籤，然後將 **Expression1** 的詳細資料編輯為 **MAX([m1,m2,m3])**。
1. 對於所有三個 **ReplicaLag** 指標，請將 **Period** (期間) 變更為 **1 minute** (1 分鐘)。
1. 清除所有指標中的選擇，**Expression1** 除外。
**Select metric** (選取指標) 頁面看起來應該會如下圖所示。
![\[Select metric (選取指標) 頁面，並選取了指標\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/multi-az-db-cluster-cw-tutorial-select-metric-expression1.png)
1. 選擇**選取指標**。
1. 在 **Specify metric and conditions** (指定指標和條件) 頁面上，請將標籤變更為有意義的名稱，例如 **ClusterReplicaLag**，然後在 **Define the threshold value** (定義閾值) 中輸入秒數。在此教學課程中，輸入 **1200** 秒 (20 分鐘)。您可以根據工作負載要求調整此值。
**Specify metric and conditions** (指定指標和條件) 頁面看起來應該會如下圖所示。
![\[Specify metric and conditions (指定指標和條件) 頁面\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/multi-az-db-cluster-cw-tutorial-specify-metric-conditions.png)
1. 選擇 **Next** (下一頁) 後，**Configure actions** (設定動作) 頁面隨即出現。
1. 保持選取 **In alarm** (處於警示狀態)，選擇 **Create new topic** (建立新主題)，然後輸入主題名稱和有效的電子郵件地址。
![\[Configure actions (設定動作) 頁面\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/multi-az-db-cluster-cw-tutorial-configure-actions.png)
1. 選擇 **Create topic** (建立主題)，然後選擇 **Next** (下一步)。
1. 在 **Add name and description** (新增名稱和描述) 頁面上，輸入 **Alarm name** (警示名稱) 和 **Alarm description** (警示描述)，然後選擇 **Next** (下一步)。
![\[Add name and description (新增名稱和描述) 頁面\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/multi-az-db-cluster-cw-tutorial-add-name-and-description.png)
1. 在 **Preview and create** (預覽和建立) 頁面預覽您即將建立的警示，然後選擇 **Create Alarm** (建立警示)。
# 使用 CloudWatch Database Insights 監控 Amazon RDS 資料庫
使用 Database Insights 監控 Amazon RDS 資料庫執行個體機群的資料庫負載 (資料庫負載)。資料庫負載會測量資料庫中工作階段活動的層級。您可以使用 Database Insights 大規模分析 Amazon RDS 資料庫的效能，並進行疑難排解。
利用 Database Insights，您可以將資料庫機群的資料庫負載視覺化，並依等候、SQL 陳述式、主機或使用者篩選負載。
根據預設，RDS 會為您的 Amazon RDS 資料庫啟用 Database Insights 的標準模式。
如需在 Amazon CloudWatch 主控台中使用 Database Insights 的詳細資訊，請參閱《Amazon CloudWatch 使用者指南》**中的 [CloudWatch Database Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Database-Insights.html)。
## 定價
如需有關定價的資訊，請參閱 [Amazon CloudWatch 定價](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/)。
**Topics**
+ [定價](#USER_Database-Insights-pricing)
+ [Database Insights 的 Amazon RDS 資料庫引擎、區域和執行個體類別支援](USER_DatabaseInsights.Engines.md)
+ [開啟適用於 Amazon RDS 的 Database Insights 的進階模式](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md)
+ [開啟 Amazon RDS 的 Database Insights 的標準模式](USER_DatabaseInsights.TurningOnStandard.md)
+ [使用 Amazon RDS 的 Database Insights 設定資料庫以監控慢速 SQL 查詢](USER_DatabaseInsights.SlowSQL.md)
+ [Amazon RDS Amazon 資料庫洞見的考量事項](USER_DatabaseInsights.Considerations.md)
# Database Insights 的 Amazon RDS 資料庫引擎、區域和執行個體類別支援
下表提供可支援 Database Insights 的 Amazon RDS 資料庫引擎。
| Amazon RDS 資料庫引擎 | 支援的引擎版本和區域 | 執行個體類別限制 |
| --- | --- | --- |
| Amazon RDS for MariaDB | 如需 Database Insights 搭配 RDS for MariaDB 的版本和區域可用性的詳細資訊，請參閱 [Amazon RDS 中的 Performance Insights 的支援區域和資料庫引擎](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md)。 | 下列執行個體類別不支援 Database Insights： [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_DatabaseInsights.Engines.html) |
| RDS for MySQL | 如需 Database Insights 搭配 RDS for MySQL 的版本和區域可用性的詳細資訊，請參閱 [Amazon RDS 中的 Performance Insights 的支援區域和資料庫引擎](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md)。 | 下列執行個體類別不支援 Database Insights： [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_DatabaseInsights.Engines.html) |
| Amazon RDS for Microsoft SQL Server | 如需 Database Insights 搭配 RDS for SQL Server 的版本和區域可用性的詳細資訊，請參閱 [Amazon RDS 中的 Performance Insights 的支援區域和資料庫引擎](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md)。 | N/A |
| Amazon RDS for PostgreSQL | 如需 Database Insights 搭配 RDS for PostgreSQL 的版本和區域可用性的詳細資訊，請參閱 [Amazon RDS 中的 Performance Insights 的支援區域和資料庫引擎](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md)。 | N/A |
| Amazon RDS for Oracle | 如需 Database Insights 搭配 RDS for Oracle 的版本和區域可用性的詳細資訊，請參閱 [Amazon RDS 中的 Performance Insights 的支援區域和資料庫引擎](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md)。 | N/A |
## Amazon RDS 資料庫引擎、區域和執行個體類別支援 Database Insights 功能
下表提供可支援 Database Insights 功能的 Amazon RDS 資料庫引擎。
| 功能 | [定價方案](https://aws.amazon.com/rds/performance-insights/pricing/) | [支援的區域](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Concepts.RegionsAndAvailabilityZones.html#Concepts.RegionsAndAvailabilityZones.Regions) | [支援的資料庫引擎](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Welcome.html#Welcome.Concepts.DBInstance) | [支援的執行個體類別](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Concepts.DBInstanceClass.html#Concepts.DBInstanceClass.Types) |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| [績效詳情的 SQL 統計數字](sql-statistics.md) | 全部 | 全部 | 全部 | 全部 |
| [使用 Amazon RDS 的 Performance Insights 儀表板來分析 Oracle 執行計畫](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AccessPlans.md) | 全部 | 全部 | RDS for Oracle | 全部 |
| [分析一段時間區間的資料庫效能](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzePerformanceTimePeriod.md) | 僅限付費方案 | 全部 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_DatabaseInsights.Engines.html) | 全部 |
| [檢視 Performance Insights 主動建議](USER_PerfInsights.InsightsRecommendationViewDetails.md) | 僅限付費方案 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_DatabaseInsights.Engines.html) | 全部 | 全部 |
## Amazon RDS 區域支援 Database Insights
Amazon RDS 在以下支援 Database Insights AWS 區域。
+ 美國東部 (維吉尼亞北部)
+ 美國東部 (俄亥俄)
+ 美國西部 (加利佛尼亞北部)
+ 美國西部 (奧勒岡)
+ 非洲 (開普敦)
+ 亞太地區 (香港)
+ 亞太區域 (海德拉巴)
+ 亞太地區 (雅加達)
+ 亞太地區 (馬來西亞)
+ 亞太地區 (墨爾本)
+ 亞太地區 (孟買)
+ 亞太區域 (大阪)
+ 亞太區域 (首爾)
+ 亞太區域 (新加坡)
+ 亞太地區 (雪梨)
+ 亞太區域 (東京)
+ 加拿大 (中部)
+ 加拿大西部 (卡加利)
+ 歐洲 (法蘭克福)
+ 歐洲 (愛爾蘭)
+ 歐洲 (倫敦)
+ 歐洲 (米蘭)
+ Europe (Paris)
+ 歐洲 (西班牙)
+ 歐洲 (斯德哥爾摩)
+ 歐洲 (蘇黎世)
+ 以色列 (特拉維夫)
+ Middle East (Bahrain)
+ 中東 (阿拉伯聯合大公國)
+ 南美洲 (聖保羅)
+ AWS GovCloud （美國東部）
+ AWS GovCloud （美國西部）
# 開啟適用於 Amazon RDS 的 Database Insights 的進階模式
若要開啟 Amazon RDS 的 Database Insights 的進階模式，請使用下列程序。
## 在建立資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集時，開啟 Database Insights 的進階模式
建立 Amazon RDS 的資料庫時，開啟 Database Insights 的進階模式。
------
#### [ Console ]
在此主控台中，您可以在建立資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集時開啟 Database Insights 的進階模式。
**使用主控台建立資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集時，開啟 Database Insights 的進階模式**
1. 登入 AWS 管理主控台 ，並在 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)：// 開啟 Amazon RDS 主控台。
1. 選擇 **Databases** (資料庫)。
1. 選擇**建立資料庫**。
1. 在 **Database Insights** 區段中，選取**進階模式**。然後選擇下列選項：
+ **Retention (保留)** – 保留 Performance Insights 資料的時間。Database Insights 進階模式的保留期間必須為 15 個月。
+ **AWS KMS key** – 指定您的 KMS 金鑰。績效詳情使用您的 KMS 金鑰來加密所有可能的敏感資料。將會對傳輸中與靜態資料進行加密。如需詳細資訊，請參閱[加密 Amazon RDS 資源](Overview.Encryption.md)。
1. 選擇**建立資料庫**。
------
#### [ AWS CLI ]
若要在建立資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集時開啟 Database Insights 的進階模式，請呼叫 [create-db-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-instance.html) 或 [create-db-cluster](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-cluster.html) AWS CLI 命令，並提供下列值：
+ `--database-insights-mode advanced` 以開啟 Database Insights 的進階模式。
+ `--engine` – 資料庫執行個體的資料庫引擎。
+ `--db-instance-identifier` – 資料庫執行個體的識別符，或 `--db-cluster-identifier` – 多可用區域資料庫叢集的識別碼。
+ `--enable-performance-insights` 以開啟適用於 Database Insights 的 Performance Insights。
+ `--performance-insights-retention-period` – 資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集的資料保留期間。若要開啟 Database Insights，保留期間必須至少為 465 天。
下列範例會在建立資料庫執行個體時啟用 Database Insights 的進階模式。
針對 Linux、macOS 或 Unix：
```
aws rds create-db-instance \
--database-insights-mode advanced \
--engine postgresql \
--db-instance-identifier sample-db-identifier \
--enable-performance-insights \
--performance-insights-retention-period 465
```
針對 Windows：
```
aws rds create-db-instance ^
--database-insights-mode advanced ^
--engine postgresql ^
--db-instance-identifier sample-db-identifier ^
--enable-performance-insights ^
--performance-insights-retention-period 465
```
------
#### [ RDS API ]
若要在建立資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集時開啟 Database Insights 的進階模式，請為 [CreateDBInstance](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBInstance.html) 或 [CreateDBCluster](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBCluster.html) Amazon RDS API 操作指定下列參數。
+ `DatabaseInsightsMode` 至 `advanced`
+ `EnablePerformanceInsights` 至 `True`
+ `PerformanceInsightsRetentionPeriod` 到至少 465 天
------
## 在修改資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集時，開啟 Database Insights 的進階模式
修改 Amazon RDS 的資料庫時，開啟 Database Insights。修改資料庫執行個體以啟用 Database Insights 的進階模式不會導致停機時間。
**注意**
若要啟用 Database Insights，多可用區域資料庫叢集中的每個資料庫執行個體都必須具有相同的 Performance Insights 和增強型監控設定。
------
#### [ Console ]
在此主控台中，您可以在修改資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集時開啟 Database Insights 的進階模式。
**使用主控台修改資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集時，開啟 Database Insights 的進階模式**
1. 登入 AWS 管理主控台 ，並在 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)：// 開啟 Amazon RDS 主控台。
1. 選擇 **Databases** (資料庫)。
1. 選擇一個資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集，然後選擇 **Modify** (修改)。
1. 在 **Database Insights** 區段中，選取**進階模式**。然後選擇下列選項：
+ **Retention (保留)** – 保留 Performance Insights 資料的時間。Database Insights 進階模式的保留期間必須為 15 個月。
+ **AWS KMS key** – 指定您的 KMS 金鑰。績效詳情使用您的 KMS 金鑰來加密所有可能的敏感資料。將會對傳輸中與靜態資料進行加密。如需更多詳細資訊，請參閱 [加密 Amazon RDS 資源](Overview.Encryption.md)。
1. 選擇 **Continue** (繼續)。
1. 在 **Scheduling of Modifications (修改排程)** 中，選擇 **Apply immediately (立即套用)**。如果您選擇**在下一個排定的維護時段套用**，則資料庫會忽略此設定，並立即開啟 Database Insights 的進階模式。
1. 選擇**修改執行個體**。
------
#### [ AWS CLI ]
若要在修改資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集時開啟 Database Insights 的進階模式，請呼叫 [modify-db-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/modify-db-instance.html) 或 [modify-db-cluster](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/modify-db-cluster.html) AWS CLI 命令，並提供下列值：
+ `--database-insights-mode advanced` 以開啟 Database Insights 的進階模式。
+ `--db-instance-identifier` – 資料庫執行個體的識別符，或 `--db-cluster-identifier` – 多可用區域資料庫叢集的識別碼。
+ `--enable-performance-insights` 以開啟適用於 Database Insights 的 Performance Insights。
+ `--performance-insights-retention-period`：資料庫執行個體的資料保留期間。若要開啟 Database Insights 的進階模式，保留期必須至少為 465 天。
下列範例會在修改資料庫執行個體時啟用 Database Insights 的進階模式。
針對 Linux、macOS 或 Unix：
```
aws rds modify-db-instance \
--database-insights-mode advanced \
--db-instance-identifier sample-db-identifier \
--enable-performance-insights \
--performance-insights-retention-period 465
```
針對 Windows：
```
aws rds modify-db-instance ^
--database-insights-mode advanced ^
--db-instance-identifier sample-db-identifier ^
--enable-performance-insights ^
--performance-insights-retention-period 465
```
------
#### [ RDS API ]
若要在修改資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集時開啟 Database Insights 的進階模式，請為 [ModifyDBInstance](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBInstance.html) 或 [ModifyDBCluster](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBCluster.html) Amazon RDS API 操作指定下列參數。
+ `DatabaseInsightsMode` 至 `advanced`
+ `EnablePerformanceInsights` 至 `True`
+ `PerformanceInsightsRetentionPeriod` 到至少 465 天
------
# 開啟 Amazon RDS 的 Database Insights 的標準模式
若要開啟 Amazon RDS 的 Database Insights 的標準模式，請使用下列程序。
## 在建立資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集時，開啟 Database Insights 的標準模式
建立 Amazon RDS 的資料庫時，開啟 Database Insights 的標準模式。
------
#### [ Console ]
在此主控台中，您可以在建立資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集時開啟 Database Insights 的標準模式。
**使用主控台建立資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集時，開啟 Database Insights 的標準模式**
1. 登入 AWS 管理主控台 ，並在 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)：// 開啟 Amazon RDS 主控台。
1. 選擇 **Databases** (資料庫)。
1. 選擇**建立資料庫**。
1. 在 **Database Insights** 區段中，選取**標準模式**。然後，從下列選項中選擇以開啟或關閉 Performance Insights：
+ 若要關閉 Performance Insights，請取消選取**啟用 Performance Insights**。
+ 若要開啟 Performance Insights，請選取**啟用 Performance Insights**。若要設定 Performance Insights，請指定下列選項：
+ **Retention (保留)** – 保留 Performance Insights 資料的時間。保留期間必須至少為 7 天。
+ **AWS KMS key** – 指定您的 KMS 金鑰。績效詳情使用您的 KMS 金鑰來加密所有可能的敏感資料。將會對傳輸中與靜態資料進行加密。如需詳細資訊，請參閱[加密 Amazon RDS 資源](Overview.Encryption.md)。
1. 選擇**建立資料庫**。
------
#### [ AWS CLI ]
若要在建立資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集時開啟 Database Insights 的標準模式，請呼叫 [create-db-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-instance.html) 或 [create-db-cluster](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-cluster.html) AWS CLI 命令，並提供下列值：
+ `--database-insights-mode standard` 以開啟 Database Insights 的標準模式。
+ `--engine` – 資料庫執行個體的資料庫引擎。
+ `--db-instance-identifier` – 資料庫執行個體的識別符，或 `--db-cluster-identifier` – 多可用區域資料庫叢集的識別碼。
+ `--enable-performance-insights` 或 `--no-enable-performance-insights` 以開啟或關閉 Performance Insights。如果您指定 `--enable-performance-insights`，還必須指定 `--performance-insights-retention-period` – 資料庫執行個體資料的保留期間。保留期間必須至少為 7 天。
下列範例會在建立資料庫執行個體時啟用 Database Insights 和 Performance Insights 的標準模式。
針對 Linux、macOS 或 Unix：
```
aws rds create-db-instance \
--database-insights-mode standard \
--engine postgresql \
--db-instance-identifier sample-db-identifier \
--enable-performance-insights \
--performance-insights-retention-period 7
```
針對 Windows：
```
aws rds create-db-instance ^
--database-insights-mode standard ^
--engine postgresql ^
--db-instance-identifier sample-db-identifier ^
--enable-performance-insights ^
--performance-insights-retention-period 7
```
下列範例會在建立資料庫執行個體時，啟用 Database Insights 的標準模式及停用 Performance Insights。
針對 Linux、macOS 或 Unix：
```
aws rds create-db-instance \
--database-insights-mode standard \
--engine postgresql \
--db-instance-identifier sample-db-identifier \
--no-enable-performance-insights
```
針對 Windows：
```
aws rds create-db-instance ^
--database-insights-mode standard ^
--engine postgresql ^
--db-instance-identifier sample-db-identifier ^
--no-enable-performance-insights
```
------
#### [ RDS API ]
若要在建立資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集時開啟 Database Insights 的標準模式，請為您的 [CreateDBInstance](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBInstance.html) 或 [CreateDBCluster](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBCluster.html) Amazon RDS API 操作指定下列參數。
+ `DatabaseInsightsMode` 至 `standard`
+ `EnablePerformanceInsights` 設為 `True` 或 `False`。如果您將 `EnablePerformanceInsights` 設定為 `True`，您必須將 `PerformanceInsightsRetentionPeriod` 設定為至少 7 天。
------
## 在修改資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集時，開啟 Database Insights 的標準模式
修改 Amazon RDS 的資料庫時，開啟 Database Insights 的標準模式。修改資料庫執行個體以啟用 Database Insights 的標準模式不會導致停機時間。
**注意**
若要啟用 Database Insights，多可用區域資料庫叢集中的每個資料庫執行個體都必須具有相同的 Performance Insights 和增強型監控設定。
------
#### [ Console ]
在此主控台中，您可以在修改資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集時開啟 Database Insights 的標準模式。
**使用主控台修改資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集時，開啟 Database Insights 的標準模式**
1. 登入 AWS 管理主控台 ，並在 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)：// 開啟 Amazon RDS 主控台。
1. 選擇 **Databases** (資料庫)。
1. 選擇一個資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集，然後選擇 **Modify** (修改)。
1. 在 **Database Insights** 區段中，選取**標準模式**。然後，從以下選項中選擇：
+ 若要關閉 Performance Insights，請取消選取**啟用 Performance Insights**。
+ 若要開啟 Performance Insights，請選取**啟用 Performance Insights**。若要設定 Performance Insights，請指定下列選項：
+ **Retention (保留)** – 保留 Performance Insights 資料的時間。保留期間必須至少為 7 天。
+ **AWS KMS key** – 指定您的 KMS 金鑰。績效詳情使用您的 KMS 金鑰來加密所有可能的敏感資料。將會對傳輸中與靜態資料進行加密。如需更多詳細資訊，請參閱 [加密 Amazon RDS 資源](Overview.Encryption.md)。
1. 選擇 **Continue** (繼續)。
1. 在 **Scheduling of Modifications (修改排程)** 中，選擇 **Apply immediately (立即套用)**。如果您選擇**在下一個排定的維護時段套用**，則資料庫會忽略此設定，並立即開啟 Database Insights 的標準模式。
1. 選擇**修改執行個體**。
------
#### [ AWS CLI ]
若要在修改資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集時開啟 Database Insights 的標準模式，請呼叫 [modify-db-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/modify-db-instance.html) 或 [modify-db-cluster](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/modify-db-cluster.html) AWS CLI 命令，並提供下列值：
+ `--database-insights-mode standard` 以開啟 Database Insights 的標準模式。
+ `--db-instance-identifier` – 資料庫執行個體的識別符，或 `--db-cluster-identifier` – 多可用區域資料庫叢集的識別碼。
+ `--enable-performance-insights` 或 `--no-enable-performance-insights` 以開啟或關閉 Performance Insights。如果您指定 `--enable-performance-insights`，還必須指定 `--performance-insights-retention-period` – 資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集的資料保留期間。保留期間必須至少為 7 天。
下列範例會在修改資料庫執行個體時啟用 Database Insights 的標準模式及啟用 Performance Insights。
針對 Linux、macOS 或 Unix：
```
aws rds modify-db-instance \
--database-insights-mode standard \
--db-instance-identifier sample-db-identifier \
--enable-performance-insights \
--performance-insights-retention-period 7
```
針對 Windows：
```
aws rds modify-db-instance ^
--database-insights-mode standard ^
--db-instance-identifier sample-db-identifier ^
--enable-performance-insights ^
--performance-insights-retention-period 7
```
下列範例會在修改資料庫執行個體時啟用 Database Insights 的標準模式及停用 Performance Insights。
針對 Linux、macOS 或 Unix：
```
aws rds modify-db-instance \
--database-insights-mode standard \
--db-instance-identifier sample-db-identifier \
--no-enable-performance-insights
```
針對 Windows：
```
aws rds modify-db-instance ^
--database-insights-mode standard ^
--db-instance-identifier sample-db-identifier ^
--no-enable-performance-insights
```
------
#### [ RDS API ]
若要在修改資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集時開啟 Database Insights 的標準模式，請為 [ModifyDBInstance](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBInstance.html) 或 [ModifyDBCluster](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBCluster.html) Amazon RDS API 操作指定下列參數。
+ `DatabaseInsightsMode` 至 `standard`
+ `EnablePerformanceInsights` 設為 `True` 或 `False`。如果您將 `EnablePerformanceInsights` 設定為 `True`，您必須將 `PerformanceInsightsRetentionPeriod` 設定為至少 7 天。
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# 使用 Amazon RDS 的 Database Insights 設定資料庫以監控慢速 SQL 查詢
若要監控資料庫的慢速 SQL 查詢，您可以使用 Database Insights 儀表板中的**慢速 SQL 查詢**區段。在設定資料庫以監控慢速 SQL 查詢之前，**慢速 SQL 查詢**區段為空白。
如需在 Database Insights 儀表板中監控慢速 SQL 查詢的詳細資訊，請參閱《Amazon CloudWatch 使用者指南》**中的[檢視 CloudWatch Database Insights 的資料庫執行個體儀表板](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Database-Insights-Database-Instance-Dashboard.html)。
若要設定資料庫以使用 Database Insights 監控慢速 SQL 查詢，請完成下列步驟：
1. 啟用日誌匯出至 CloudWatch Logs。
1. 建立或修改資料庫執行個體的資料庫參數群組。
如需設定日誌匯出的詳細資訊，請參閱《Amazon RDS 使用者指南》**中的[將資料庫日誌發佈至 Amazon CloudWatch Logs](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_LogAccess.html#USER_LogAccess.Procedural.UploadtoCloudWatch)。
若要建立或修改資料庫參數群組，請參閱下列主題。
+ [在 Amazon RDS 中建立資料庫參數群組](USER_WorkingWithParamGroups.Creating.md)
+ [修改 Amazon RDS 中的資料庫參數群組中的參數](USER_WorkingWithParamGroups.Modifying.md)
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#### [ RDS for MariaDB ]
若要設定 RDS for MariaDB 資料庫執行個體來監控慢速 SQL 查詢，您可以使用下列參數組合做為範例：
+ `log_slow_query`：設定為 `1`
+ `log_slow_query_time`：設定為 `1.0`
+ `log_output`：設定為 `FILE`
這是一個可能的組態。如需 MariaDB 慢速查詢日誌參數和其他組態選項的完整指南，請參閱[慢速查詢日誌的 MariaDB 文件](https://mariadb.com/kb/en/slow-query-log-overview/)。
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#### [ RDS for MySQL ]
若要設定 RDS for MySQL 資料庫執行個體來監控慢速 SQL 查詢，您可以使用下列參數組合做為範例：
+ `slow_query_log`：設定為 `1`
+ `long_query_time`：設定為 `1.0`
+ `log_output`：設定為 `FILE`
這是一個可能的組態。如需 MySQL 慢速查詢日誌參數和其他組態選項的完整指南，請參閱[慢速查詢日誌的 MySQL 文件](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/slow-query-log.html)。
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#### [ RDS for PostgreSQL ]
若要設定 RDS for PostgreSQL 資料庫執行個體來監控慢速 SQL 查詢，您可以使用下列參數組合做為範例。請注意，設定這些參數可能會降低資料庫執行個體的效能。
+ `log_min_duration_statement`：設定為 `1000`
+ `log_statement`：設定為 `none`
+ `log_destination`：設定為 `stderr`
這是一個可能的組態。如需 PostgreSQL 記錄參數和其他組態選項的完整指南，請參閱[記錄組態的 PostgreSQL 文件](https://www.postgresql.org/docs/current/runtime-config-logging.html)。
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**注意**
對於 RDS for MySQL，您可以使用 1‐毫秒精細程度設定參數 `long_query_time`。例如，您可以將此參數設為 `0.000001`。根據資料庫執行個體上的查詢數量，參數 `long_query_time` 的值會降低效能。從值 `1.0` 開始，然後根據您的工作負載進行調整。當您將此參數設定為 `0` 時，Database Insights 會記錄所有查詢。
如需 RDS for MariaDB、RDS for MySQL 和 RDS for PostgreSQL 日誌的詳細資訊，請參閱以下內容。
+ [MariaDB 資料庫日誌檔案](USER_LogAccess.Concepts.MariaDB.md)
+ [ MySQL資料庫日誌檔案](USER_LogAccess.Concepts.MySQL.md)
+ [ RDS for PostgreSQL 資料庫日誌檔案](USER_LogAccess.Concepts.PostgreSQL.md)
# Amazon RDS Amazon 資料庫洞見的考量事項
以下是 Amazon RDS Database Insights 的考量事項。
+ 您無法管理多可用區域資料庫叢集中資料庫執行個體的 Database Insights。
+ 若要啟用 Database Insights 的進階模式，您必須啟用 Performance Insights，並將 Performance Insights 保留期間設定為至少 465 天 (15 個月)。除了 Database Insights 的成本之外，將 Performance Insights 保留期間設定為 15 個月無需額外費用。如需 Database Insights 定價的資訊，請參閱 [Amazon CloudWatch 定價](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/)。
+ 若要啟用 Database Insights，多可用區域資料庫叢集中的每個資料庫執行個體都必須具有相同的 Performance Insights 和增強型監控設定。
+ 修改資料庫執行個體以啟用 Database Insights 的任一模式不會導致停機時間。
# 在 Amazon RDS 上使用績效詳情監控資料庫負載
**重要**
AWS 已宣布績效詳情的end-of-life：2026 年 6 月 30 日。在此日期之後，Amazon RDS 將不再支援 Performance Insights 主控台體驗、彈性保留期間 (1-24 個月) 及其相關定價。Performance Insights API 將繼續存在，不會有任何定價變更。Performance Insights API 的成本會顯示在您的 AWS 帳單中，其中包含 CloudWatch Database Insights 的成本。
我們建議您在 2026 年 6 月 30 日之前，使用已付費的績效詳情方案，將任何資料庫執行個體升級至資料庫詳情的進階模式。如需有關升級至 Database Insights 進階模式的資訊，請參閱 [開啟適用於 Amazon RDS 的 Database Insights 的進階模式](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md)。
如果您不採取任何動作，則使用 Performance Insights 的資料庫執行個體依預設會使用 Database Insights 的標準模式。使用 Database Insights 的標準模式時，您可能會失去超過 7 天的效能資料歷史記錄存取權，而且可能無法在 Amazon RDS 主控台中使用執行計畫和隨需分析功能。2026 年 6 月 30 日之後，只有進階模式的 Database Insights 將支援執行計畫和隨需分析。
透過 CloudWatch Database Insights，您可以監控資料庫機群的資料庫負載，以及大規模分析效能和進行疑難排解。如需 Database Insights 的詳細資訊，請參閱 [使用 CloudWatch Database Insights 監控 Amazon RDS 資料庫](USER_DatabaseInsights.md)。如需定價資訊，請參閱 [Amazon CloudWatch 定價](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/)。
績效詳情會擴展現有 Amazon RDS 監控功能，以說明並協助您分析資料庫效能。利用績效詳情儀表板，您可將 Amazon RDS 資料庫執行個體負載 上的資料庫負載視覺化，並依等候、SQL 陳述式、主機或使用者篩選負載。如需有關搭配 Amazon DocumentDB 使用績效詳情的資訊，請參閱《*[Amazon DocumentDB 開發人員指南](https://docs.aws.amazon.com/documentdb/latest/developerguide/performance-insights.html)*》。
**Topics**
+ [Amazon RDS 上的績效詳情概觀](USER_PerfInsights.Overview.md)
+ [開啟和關閉 Amazon RDS 的 Performance Insights](USER_PerfInsights.Enabling.md)
+ [Amazon RDS for MariaDB 或 MySQL 上 Performance Insights 的效能結構描述概觀](USER_PerfInsights.EnableMySQL.md)
+ [設定績效詳情的存取政策](USER_PerfInsights.access-control.md)
+ [使用績效詳情儀表板來分析指標](USER_PerfInsights.UsingDashboard.md)
+ [檢視 Performance Insights 主動建議](USER_PerfInsights.InsightsRecommendationViewDetails.md)
+ [使用適用於 Amazon RDS 的 Performance Insights API 來擷取指標](USER_PerfInsights.API.md)
+ [使用 AWS CloudTrail 記錄績效詳情呼叫](USER_PerfInsights.CloudTrail.md)
+ [Performance Insights API 和界面 VPC 端點 (AWS PrivateLink)](pi-vpc-interface-endpoints.md)
# Amazon RDS 上的績效詳情概觀
**重要**
AWS 已宣布績效詳情的end-of-life：2026 年 6 月 30 日。在此日期之後，Amazon RDS 將不再支援 Performance Insights 主控台體驗、彈性保留期間 (1-24 個月) 及其相關定價。Performance Insights API 將繼續存在，不會有任何定價變更。Performance Insights API 的成本會顯示在您的 AWS 帳單中，其中包含 CloudWatch Database Insights 的成本。
我們建議您在 2026 年 6 月 30 日之前，使用已付費的績效詳情方案，將任何資料庫執行個體升級至資料庫詳情的進階模式。如需有關升級至 Database Insights 進階模式的資訊，請參閱 [開啟適用於 Amazon RDS 的 Database Insights 的進階模式](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md)。
如果您不採取任何動作，則使用 Performance Insights 的資料庫執行個體依預設會使用 Database Insights 的標準模式。使用 Database Insights 的標準模式時，您可能會失去超過 7 天的效能資料歷史記錄存取權，而且可能無法在 Amazon RDS 主控台中使用執行計畫和隨需分析功能。2026 年 6 月 30 日之後，只有進階模式的 Database Insights 將支援執行計畫和隨需分析。
透過 CloudWatch Database Insights，您可以監控資料庫機群的資料庫負載，以及大規模分析效能和進行疑難排解。如需 Database Insights 的詳細資訊，請參閱 [使用 CloudWatch Database Insights 監控 Amazon RDS 資料庫](USER_DatabaseInsights.md)。如需定價資訊，請參閱 [Amazon CloudWatch 定價](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/)。
根據預設，RDS 會在所有 Amazon RDS 引擎的主控台建立精靈中啟用 Performance Insights。如果您在一個資料庫執行個體上有多個資料庫，績效詳情會彙整效能資料。
您可於下方影片中找到 Amazon RDS 的績效詳情概觀。
[](http://www.youtube.com/watch?v=yOeWcPBT458)
**重要**
下列主題說明搭配非 Aurora 資料庫引擎來使用 Amazon RDS 績效詳情。如需搭配使用 Amazon RDS Performance Insights 與 Amazon Aurora 的詳細資訊，請參閱《Amazon Aurora 使用者指南》**中的[使用 Amazon RDS Performance Insights](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.html)。
**Topics**
+ [資料庫負載](USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.md)
+ [最大 CPU](USER_PerfInsights.Overview.MaxCPU.md)
+ [Performance Insights 的 Amazon RDS 資料庫引擎、區域和執行個體類別支援](USER_PerfInsights.Overview.Engines.md)
+ [Performance Insights 的定價和資料保留](USER_PerfInsights.Overview.cost.md)
# 資料庫負載
*資料庫負載 (資料庫負載)* 會測量資料庫中工作階段活動的層級。`DBLoad` 是 Performance Insights 中的關鍵指標，而 Performance Insights 每秒收集資料庫負載。
**Topics**
+ [作用中的工作階段](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.active-sessions)
+ [平均作用中工作階段](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.AAS)
+ [平均作用中執行數](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.AAE)
+ [維度](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.dimensions)
## 作用中的工作階段
*資料庫工作階段*代表應用程式與關聯式資料庫的對話。作用中工作階段是已提交工作給資料庫引擎且正在等待回應的連線。
工作階段處於作用中是指工作階段正在 CPU 上執行，或等待資源變成可用以繼續執行。例如，作用中工作階段可能等待分頁 (或區塊) 讀入記憶體中，然後從分頁讀取資料時耗用 CPU。
## 平均作用中工作階段
*平均作用中工作階段 (AAS)* 是 `DBLoad` 績效詳情的單位。它會測量資料庫上同時處於作用中狀態的工作階段數目。
每一秒，績效詳情都會取樣同時執行查詢的工作階段數目。針對每個作用中的工作階段，績效詳情會收集下列資料：
+ SQL 陳述式
+ 工作階段狀態 (正在 CPU 上執行或等待中)
+ 主機
+ 執行 SQL 的使用者
績效詳情會計算 AAS，方法是將工作階段總數除以特定時段的樣本數。例如，下表顯示執行查詢的 5 個連續範例，間隔至少為 1 秒。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.html)
在上述範例中，時間間隔的資料庫負載為 2 AAS。此測量表示在採集 5 個樣本的間隔期間內，於任何特定時間平均有 2 個工作階段處於作用中。
## 平均作用中執行數
每秒平均作用中執行數 (AAE) 與 AAS 相關。若要計算 AAE，績效詳情會將查詢的總執行時間除以時間間隔。下表顯示上表中同一個查詢的 AAE 計算。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.html)
在大多數情況下，查詢的 AAS 和 AAE 大致相同。不過，由於計算的輸入是不同的資料來源，所以計算通常會略有不同。
## 維度
`db.load` 指標與其他時間序列指標不同，因為您可以將它分為名為維度的子元件。您可以將維度視為 `DBLoad` 指標不同特性的「配量依據」類別。
診斷效能問題時，下列維度通常最實用：
**Topics**
+ [等待事件](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.waits)
+ [最高 SQL](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.top-sql)
+ [計畫](#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.plans)
如需 Amazon RDS 引擎的維度完整清單，請參閱 [資料庫負載依維度配量](USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.md#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.dims)。
### 等待事件
*等待事件*會導致 SQL 陳述式等待特定事件發生後，才能繼續執行。等待事件指出工作在何處受阻，是資料庫負載的重要維度或類別。
每個使用中的工作階段都在 CPU 上執行或等待中。例如，工作階段在記憶體中搜尋緩衝區、執行計算或執行程序程式碼時會耗用 CPU。當工作階段不耗用 CPU 時，可能是在等待記憶體緩衝區變成可用、要讀取的資料檔或要寫入的記錄檔。工作階段等待資源越久，在 CPU 上執行的時間就越短。
調校資料庫時，您通常會嘗試查明工作階段正在等待的資源。例如，兩個或三個等待事件可能佔資料庫負載的 90%。此量值表示作用中工作階段平均花最多時間等待少量資源。如果您可以找出這些等待的原因，就可以嘗試解決方案。
等待事件依據資料庫引擎而有所差異：
+ 如需關於所有 MariaDB 和 MySQL 等待事件的資訊，請參閱 MySQL 文件中的[等待事件摘要表格](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/performance-schema-wait-summary-tables.html)。
+ 如需關於所有 PostgreSQL 等待事件的資訊，請參閱 PostgreSQL 文件中的[統計數字收集器 > 等待事件表](https://www.postgresql.org/docs/current/monitoring-stats.html#WAIT-EVENT-TABLE)。
+ 如需關於所有 Oracle 等待事件的資訊，請參閱 Oracle 文件中的[等待事件說明](https://docs.oracle.com/database/121/REFRN/GUID-2FDDFAA4-24D0-4B80-A157-A907AF5C68E2.htm#REFRN-GUID-2FDDFAA4-24D0-4B80-A157-A907AF5C68E2)。
+ 如需所有 SQL Server 等待事件的相關資訊，請參閱 SQL 文件中的[等待類別](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)。
**注意**
對於 Oracle，背景程序有時不需要相關的 SQL 陳述式即可發揮作用。在這些情況下，「績效詳情」會報告背景程序的類型，後面加上冒號，還有與該背景程序相關聯的等待類別。背景程序的類型包括 `LGWR`、`ARC0`、`PMON` 等。
例如，封存工具正在執行輸入/輸出時，績效詳情報告與 `ARC1:System I/O` 相當類似。有時候也會遺失背景程序類型，所以績效詳情只會報告等待類別，例如 `:System I/O`。
### 最高 SQL
等待事件會顯示瓶頸，而最高 SQL 則顯示哪些查詢對資料庫負載造成最大影響。例如，許多查詢目前可能正在資料庫上執行，但單一查詢可能會耗用 99% 的資料庫負載。在此情況下，高負載可能表示查詢發生問題。
根據預設，績效詳情主控台會顯示造成資料庫負載的常用 SQL 查詢。主控台也會顯示每個陳述式的相關統計資料。若要診斷特定陳述式的效能問題，您可以檢查其執行計劃。
### 計畫
*執行計畫*簡稱為*計畫*，是存取資料的一連串步驟。例如，聯結資料表 `t1` 和 `t2` 的計畫，可能會循環 `t1` 中的所有資料列，並將每一列與 `t2` 中的某列做比較。在關聯式資料庫中，內建程式碼*最佳化工具*可為 SQL 查詢最決定最有效的計畫。
針對資料庫執行個體，Performance Insights 會自動收集執行計畫。若要診斷 SQL 效能問題，請檢查擷取的計畫是否有耗用大量資源的 SQL 查詢。這些計畫顯示資料庫如何剖析和執行查詢。
若要了解如何使用計畫分析資料庫負載，請參閱：
+ Oracle: [使用 Amazon RDS 的 Performance Insights 儀表板來分析 Oracle 執行計畫](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AccessPlans.md)
+ SQL Server：[使用 Amazon RDS 的 Performance Insights 儀表板來分析 SQL Server 執行計畫](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AccessPlansSqlServer.md)
#### 計畫擷取
Performance Insights 每隔五分鐘會識別資源最密集的查詢並擷取其計畫。因此您不需要手動收集和管理大量的計畫。而是可以使用 **Top SQL** (最高 SQL) 索引標籤，將重點放在問題最大的查詢的計畫上。
**注意**
若查詢的文字超過可收集的查詢文字上限，績效詳情就不會擷取其計畫。如需詳細資訊，請參閱 [在績效詳情儀表板中存取更多 SQL 文字](USER_PerfInsights.UsingDashboard.SQLTextSize.md)。
執行計畫的保留期間與所有 Performance Insights 資料的保留期間相同。保留設定為**預設值 (7 天)**。若要更長時間保留績效資料，請指定 1 - 24 個月。如需保留期間的詳細資訊，請參閱 [Performance Insights 的定價和資料保留](USER_PerfInsights.Overview.cost.md)。
#### 摘要查詢
**Top SQL** (最高 SQL) 索引標籤預設顯示摘要查詢。摘要查詢本身沒有計畫，但使用文字值的所有查詢都具有計畫。例如，摘要查詢可能包含文字 `WHERE `email`=?`。摘要可能包含兩個查詢，其中一個具有文字 `WHERE email=user1@example.com`，另一個含有 `WHERE email=user2@example.com`。這些文字查詢全都可能包含多個計畫。
當您選取一個摘要查詢，主控台就會顯示所選摘要子陳述式的所有計畫。因此，您不需要查看所有的子陳述式來尋找計畫。您可能會看到前 10 個子陳述式清單中沒有顯示的計畫。主控台顯示已收集計畫的所有子查之計畫，無論這些查詢是否排入前 10 名。
# 最大 CPU
在儀表板中，**資料庫負載**圖表會收集、彙整並顯示工作階段資訊。若要查看作用中的工作階段是否超過最大 CPU，請查看它與**最大 vCPU 數**線的關係。Performance Insights 會依據資料庫執行個體的 vCPU (虛擬 CPU) 核心數目決定**最大 vCPU** 值。
一次只能在 vCPU 上執行一個程序。如果程序數目超過 vCPU 數目，則程序會開始排入佇列。佇列增加時，資料庫效能會降低。若資料庫負載通常高於**最大 vCPU 數**線，而主要等待狀態為 CPU，則 CPU 會超過負載。在此狀況下，您可能會想要節制與執行個體間的連線、以高 CPU 負載來微調任何 SQL 查詢、或者考慮使用較大的執行個體類別。處於任何等待狀態的密集且穩定的執行個體表示可能有您應解決的瓶頸或資源爭用問題。即使資料庫負載未超過**最大 vCPU 數**線，仍可能會有上述的問題。
# Performance Insights 的 Amazon RDS 資料庫引擎、區域和執行個體類別支援
**重要**
AWS 已宣布績效詳情的end-of-life：2026 年 6 月 30 日。在此日期之後，Amazon RDS 將不再支援 Performance Insights 主控台體驗、彈性保留期間 (1-24 個月) 及其相關定價。Performance Insights API 將繼續存在，不會有任何定價變更。Performance Insights API 的成本會顯示在您的 AWS 帳單中，其中包含 CloudWatch Database Insights 的成本。
我們建議您在 2026 年 6 月 30 日之前，使用已付費的績效詳情方案，將任何資料庫執行個體升級至資料庫詳情的進階模式。如需有關升級至 Database Insights 進階模式的資訊，請參閱 [開啟適用於 Amazon RDS 的 Database Insights 的進階模式](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md)。
如果您不採取任何動作，則使用 Performance Insights 的資料庫執行個體依預設會使用 Database Insights 的標準模式。使用 Database Insights 的標準模式時，您可能會失去超過 7 天的效能資料歷史記錄存取權，而且可能無法在 Amazon RDS 主控台中使用執行計劃和隨需分析功能。2026 年 6 月 30 日之後，只有進階模式的 Database Insights 將支援執行計畫和隨需分析。
透過 CloudWatch Database Insights，您可以監控資料庫機群的資料庫負載，以及大規模分析效能和進行疑難排解。如需 Database Insights 的詳細資訊，請參閱 [使用 CloudWatch Database Insights 監控 Amazon RDS 資料庫](USER_DatabaseInsights.md)。如需定價資訊，請參閱 [Amazon CloudWatch 定價](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/)。
下列資料表提供您可找到支援 Performance Insights 的 Amazon RDS 資料庫引擎。
**注意**
如需 Amazon Aurora，請參閱*《Amazon Aurora 使用者指南》*中的[支援績效詳情的 Amazon Aurora 資料庫引擎](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.Overview.Engines.html)。
| Amazon RDS 資料庫引擎 | 支援的引擎版本和區域 | 執行個體類別限制 |
| --- | --- | --- |
| Amazon RDS for MariaDB | 如需 Performance Insights 搭配 RDS for MariaDB 的版本和區域可用性的詳細資訊，請參閱 [Amazon RDS 中的 Performance Insights 的支援區域和資料庫引擎](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md)。 | 下列執行個體類別不支援績效詳情： [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Overview.Engines.html) |
| RDS for MySQL | 如需 Performance Insights 搭配 RDS for MySQL 的版本和區域可用性的詳細資訊，請參閱 [Amazon RDS 中的 Performance Insights 的支援區域和資料庫引擎](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md)。 | 下列執行個體類別不支援績效詳情： [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Overview.Engines.html) |
| Amazon RDS for Microsoft SQL Server | 如需 Performance Insights 搭配 RDS for SQL Server 的版本和區域可用性的詳細資訊，請參閱 [Amazon RDS 中的 Performance Insights 的支援區域和資料庫引擎](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md)。 | N/A |
| Amazon RDS for PostgreSQL | 如需 Performance Insights 搭配 RDS for PostgreSQL 的版本和區域可用性的詳細資訊，請參閱 [Amazon RDS 中的 Performance Insights 的支援區域和資料庫引擎](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md)。 | N/A |
| Amazon RDS for Oracle | 如需 Performance Insights 搭配 RDS for Oracle 的版本和區域可用性的詳細資訊，請參閱 [Amazon RDS 中的 Performance Insights 的支援區域和資料庫引擎](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md)。 | N/A |
## Performance Insights 功能的 Amazon RDS 資料庫引擎、區域和執行個體類別支援
下列資料表提供支援 Performance Insights 功能的 Amazon RDS 資料庫引擎。
| 功能 | [定價方案](https://aws.amazon.com/rds/performance-insights/pricing/) | [支援的區域](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Concepts.RegionsAndAvailabilityZones.html#Concepts.RegionsAndAvailabilityZones.Regions) | [支援的資料庫引擎](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Welcome.html#Welcome.Concepts.DBInstance) | [支援的執行個體類別](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Concepts.DBInstanceClass.html#Concepts.DBInstanceClass.Types) |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| [績效詳情的 SQL 統計數字](sql-statistics.md) | 全部 | 全部 | 全部 | 全部 |
| [使用 Amazon RDS 的 Performance Insights 儀表板來分析 Oracle 執行計畫](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AccessPlans.md) | 全部 | 全部 | RDS for Oracle | 全部 |
| [分析一段時間區間的資料庫效能](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzePerformanceTimePeriod.md) | 僅限付費方案 | 全部 | RDS for PostgreSQL | 全部 |
| [檢視 Performance Insights 主動建議](USER_PerfInsights.InsightsRecommendationViewDetails.md) | 僅限付費方案 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.Overview.Engines.html) | 全部 | 全部 |
# Performance Insights 的定價和資料保留
根據預設，Performance Insights 包含每月 7 天的效能資料歷史記錄和 1 百萬次 API 要求。您也可以購買較長的保留期間。如需有關費用的資訊，請參閱 [Performance Insights 定價](https://aws.amazon.com/rds/performance-insights/pricing/)。
在 RDS 主控台中，您可以為 Performance Insights 資料選擇下列任一保留期間：
+ **預設值 (7 天)**
+ ***n* 月**，其中 ***n*** 是介於 1 - 24 之間的數字
![\[選擇 Performance Insights 資料的保留期間。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-retention-periods.png)
若要了解如何使用 AWS CLI 設定保留期間，請參閱 [開啟和關閉 Amazon RDS 的 Performance Insights](USER_PerfInsights.Enabling.md)。
**注意**
停止已啟用 Performance Insights 的資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集不會影響資料保留。當資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集停止時，Performance Insights 不會收集任何資料。
# 開啟和關閉 Amazon RDS 的 Performance Insights
**重要**
AWS 已宣布績效詳情的end-of-life：2026 年 6 月 30 日。在此日期之後，Amazon RDS 將不再支援 Performance Insights 主控台體驗、彈性保留期間 (1-24 個月) 及其相關定價。Performance Insights API 將繼續存在，不會有任何定價變更。Performance Insights API 的成本會顯示在您的 AWS 帳單中，其中包含 CloudWatch Database Insights 的成本。
我們建議您在 2026 年 6 月 30 日之前，使用已付費的績效詳情方案，將任何資料庫執行個體升級至資料庫詳情的進階模式。如需有關升級至 Database Insights 進階模式的資訊，請參閱 [開啟適用於 Amazon RDS 的 Database Insights 的進階模式](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md)。
如果您不採取任何動作，則使用 Performance Insights 的資料庫執行個體依預設會使用 Database Insights 的標準模式。使用 Database Insights 的標準模式時，您可能會失去超過 7 天的效能資料歷史記錄存取權，而且可能無法在 Amazon RDS 主控台中使用執行計畫和隨需分析功能。2026 年 6 月 30 日之後，只有進階模式的 Database Insights 將支援執行計畫和隨需分析。
透過 CloudWatch Database Insights，您可以監控資料庫機群的資料庫負載，以及大規模分析效能和進行疑難排解。如需 Database Insights 的詳細資訊，請參閱 [使用 CloudWatch Database Insights 監控 Amazon RDS 資料庫](USER_DatabaseInsights.md)。如需定價資訊，請參閱 [Amazon CloudWatch 定價](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/)。
您可在建立資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集時為其開啟 Performance Insights。如有需要，您可以稍後從主控台修改資料庫執行個體來將其關閉。開啟和關閉績效詳情不會造成停機、重新開機或容錯移轉。
**注意**
效能結構描述為 Amazon RDS for MariaDB 或 MySQL 使用的選用效能工具。若您開啟或關閉「效能架構」，則需要重新開機。然而，如果您開啟或關閉績效詳情，則無需重新開機。如需詳細資訊，請參閱[Amazon RDS for MariaDB 或 MySQL 上 Performance Insights 的效能結構描述概觀](USER_PerfInsights.EnableMySQL.md)。
績效詳情代理程式會耗用資料庫主機上有限的 CPU 和記憶體。當資料庫負載過高時，代理程式會減少收集資料的頻率來限制效能影響。
------
#### [ Console ]
在主控台中，您可以在建立或修改資料庫執行個體時或多可用區域資料庫叢集時啟用或關閉 Performance Insights。
**在建立資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集時，開啟或關閉 Performance Insights**
建立新的資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集之後，Amazon RDS 預設會啟用 Performance Insights。若要關閉的 Performance Insights，請選擇**Database Insights – 標準**選項，然後取消選取**啟用 Performance Insights** 選項。
如需詳細資訊，請參閱下列主題。
+ 若要建立資料庫執行個體，請遵循 [建立 Amazon RDS 資料庫執行個體](USER_CreateDBInstance.md) 中關於資料庫引擎的指示。
+ 若要建立多可用區域資料庫叢集，請遵循 [為 Amazon RDS 建立多可用區域資料庫叢集](create-multi-az-db-cluster.md) 中的資料庫引擎指示。
下列螢幕擷取畫面顯示 **Performance Insights (績效詳情)** 區段。
![\[在使用主控台建立資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集期間啟用 Performance Insights\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_enabling.png)
若您選擇 **Enable Performance Insights (啟用績效詳情)**，會有下列選項：
+ **保留** (僅適用於 Database Insights 的標準模式) – 保留 Performance Insights 資料的時間長度。保留設定為**預設值 (7 天)**。若要更長時間保留績效資料，請指定 1 - 24 個月。如需保留期間的詳細資訊，請參閱 [Performance Insights 的定價和資料保留](USER_PerfInsights.Overview.cost.md)。
+ **AWS KMS key** – 指定您的 AWS KMS key。績效詳情使用您的 KMS 金鑰來加密所有可能的敏感資料。將會對傳輸中與靜態資料進行加密。如需詳細資訊，請參閱[變更績效詳情 AWS KMS 的政策](USER_PerfInsights.access-control.cmk-policy.md)。
**在修改資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集時，開啟或關閉 Performance Insights**
在主控台中，您可以修改資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集，以管理 Performance Insights。
**使用主控台為資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集管理 Performance Insights**
1. 登入 AWS 管理主控台 ，並在 https：//[https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/) 開啟 Amazon RDS 主控台。
1. 選擇 **Databases** (資料庫)。
1. 選擇資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集，然後選擇**修改**。
1. 若要開啟 Performance Insights，請選取**啟用 Performance Insights**。若要關閉的 Performance Insights，請選擇**Database Insights – 標準**選項，然後取消選取**啟用 Performance Insights** 選項。
若您選擇 **Enable Performance Insights (啟用績效詳情)**，會有下列選項：
+ **保留** (僅適用於 Database Insights 的標準模式) – 保留 Performance Insights 資料的時間長度。保留設定為**預設值 (7 天)**。若要更長時間保留績效資料，請指定 1 - 24 個月。如需保留期間的詳細資訊，請參閱 [Performance Insights 的定價和資料保留](USER_PerfInsights.Overview.cost.md)。
+ **AWS KMS key** – 指定您的 KMS 金鑰。績效詳情使用您的 KMS 金鑰來加密所有可能的敏感資料。將會對傳輸中與靜態資料進行加密。如需詳細資訊，請參閱[加密 Amazon RDS 資源](Overview.Encryption.md)。
1. 選擇 **Continue** (繼續)。
1. 在 **Scheduling of Modifications** (修改排程) 中，選擇 Apply immediately (立即套用)。如果您選擇 Apply during the next scheduled maintenance window (在下一個排定的維護時段套用)，則執行個體會忽略此設定，並立即開啟 Performance Insights。
1. 選擇 **Modify instance (修改執行個體)**。
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#### [ AWS CLI ]
當您使用 [create-db-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-instance.html) AWS CLI 命令時，請指定 `--enable-performance-insights`並`--database-insights-mode`設定為 `advanced`或 以開啟績效詳情`standard`。若要關閉 Performance Insights，請指定 `--no-enable-performance-insights` 並將 `database-insights-mode` 設定為 `standard`。
您也可以使用下列 AWS CLI 命令來指定這些值：
+ [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)
當您開啟績效詳情時，可選擇使用 `--performance-insights-retention-period` 選項指定保留績效詳情資料的天數。您可指定為 `7`、*月* \$1 31 (其中*月*是指 1 - 23) 的數字，或 `731`。例如，如果您想要保留效能資料 3 個月，請指定 `93`，也就是 3 個 \$1 31。預設值是 `7` 天。如需保留期間的詳細資訊，請參閱 [Performance Insights 的定價和資料保留](USER_PerfInsights.Overview.cost.md)。
下列範例會開啟 `sample-db-cluster` 的 Performance Insights，並指定 Performance Insights 資料保留 93 天 (3 個月)。
針對 Linux、macOS 或 Unix：
```
aws rds modify-db-cluster \
--database-insights-mode standard \
--db-cluster-identifier sample-db-instance \
--enable-performance-insights \
--performance-insights-retention-period 93
```
在 Windows 中：
```
aws rds modify-db-cluster ^
--database-insights-mode standard ^
--db-cluster-identifier sample-db-instance ^
--enable-performance-insights ^
--performance-insights-retention-period 93
```
如果您指定保留期間 (例如 94 天)，這不是有效值，RDS 就會發出錯誤。
```
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]
```
**注意**
您只能在 Performance Insights 不在叢集層級進行管理的資料庫叢集中，切換執行個體的 Performance Insights。
------
#### [ RDS API ]
當您使用 [CreateDBInstance](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBInstance.html) 作業 Amazon RDS API 作業來建立新的資料庫執行個體時，請將 `EnablePerformanceInsights` 設為 `True` 以開啟績效詳情。若要關閉 Performance Insights，請將 `EnablePerformanceInsights` 設定為 `False`，以及將 `DatabaseInsightsMode` 設定為 `standard`。
您也可以使用下列 API 操作來指定 `EnablePerformanceInsights` 值：
+ [CreateDBCluster](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBCluster.html) (多可用區域資料庫叢集)
+ [ModifyDBCluster](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBCluster.html) (多可用區域資料庫叢集)
+ [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)
當您開啟 Performance Insights 時，可以使用 `PerformanceInsightsRetentionPeriod` 參數來選擇保留 Performance Insights 資料的時間 (以天數為單位)。您可指定為 `7`、*月* \$1 31 (其中*月*是指 1 - 23) 的數字，或 `731`。例如，如果您想要保留效能資料 3 個月，請指定 `93`，也就是 3 個 \$1 31。預設值是 `7` 天。如需保留期間的詳細資訊，請參閱 [Performance Insights 的定價和資料保留](USER_PerfInsights.Overview.cost.md)。
------
# Amazon RDS for MariaDB 或 MySQL 上 Performance Insights 的效能結構描述概觀
效能結構描述為選用功能，用來在詳細資料低層級監控 Amazon RDS for MariaDB 或 MySQL 執行時間效能。效能結構描述專為盡量降低對資料庫效能的影響所設計。您在有或無效能結構描述的狀況下皆可使用績效詳情。
**Topics**
+ [效能結構描述概觀](#USER_PerfInsights.EnableMySQL.overview)
+ [Performance Insights 和 Performance Schema](#USER_PerfInsights.effect-of-pfs)
+ [透過績效詳情自動管理效能結構描述](#USER_PerfInsights.EnableMySQL.options)
+ [重新開機對效能結構描述的影響](#USER_PerfInsights.EnableMySQL.reboot)
+ [決定績效詳情是否管理效能結構描述](USER_PerfInsights.EnableMySQL.determining-status.md)
+ [在 Amazon RDS for MariaDB 或 MySQL 上開啟效能結構描述](USER_PerfInsights.EnableMySQL.RDS.md)
## 效能結構描述概觀
效能結構描述會監控 MariaDB 及 MySQL資料庫 中的事件。*事件*是個佔用時間的資料庫伺服器動作，並經過分析，可收集計時資訊。事件的範例如下：
+ 函數呼叫
+ 等待作業系統
+ SQL 執行的階段
+ SQL 陳述式的群組
`PERFORMANCE_SCHEMA` 儲存引擎是一種用於實作效能結構描述功能的機制。此引擎會使用資料庫來源碼中的檢測來收集事件資料。引擎會將事件儲存於 `performance_schema` 資料庫的僅限記憶體表格中。您可查詢 `performance_schema`，就像您可以查詢任何其他表格一樣。如需 MySQL 效能結構描述的詳細資訊，請參閱 [MySQL 參考手冊](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/performance-schema.html)中的 *MySQL 效能結構描述*。
## Performance Insights 和 Performance Schema
績效詳情和效能結構描述是獨立的功能，但彼此互相連接。Performance Insights 對於 Amazon RDS for MariaDB 或 MySQL 的行為取決於 Performance Schema 是否開啟，如果是的話，Performance Insights 是否自動管理 Performance Schema。下表說明行為。
| Performance Schema 已開啟 | Performance Insights 管理模式 | Performance Insights 行為 |
| --- | --- | --- |
| 是 | 自動 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.EnableMySQL.html) |
| 是 | 手動 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.EnableMySQL.html) |
| 否 | N/A | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.EnableMySQL.html) |
## 透過績效詳情自動管理效能結構描述
當您在開啟績效詳情的狀況下建立 Amazon RDS for MariaDB 或 MySQL 資料庫執行個體時，也會開啟效能結構描述。在此狀況下，績效詳情會自動管理您的效能結構描述參數。這是建議的組態。
當 Performance Insights 自動管理效能結構描述時，`performance_schema` 的**來源**為 `System default`。
**注意**
t4g.medium 執行個體類別不支援效能結構描述的自動管理。
若您手動變更 `performance_schema` 參數，但稍後想變更為自動管理，請參閱[在 Amazon RDS for MariaDB 或 MySQL 上開啟效能結構描述](USER_PerfInsights.EnableMySQL.RDS.md)。
**重要**
當績效詳情開啟效能結構描述時，其不會變更參數群組值。不過，這些值會在執行的資料庫執行個體上進行變更。查看變更值的唯一方法是執行 `SHOW GLOBAL VARIABLES` 命令。
## 重新開機對效能結構描述的影響
績效詳情和效能結構描述在資料庫執行個體重新開機的要求方面有所不同：
**效能結構描述**
若要開啟或關閉此功能，您必須重新開機資料庫執行個體。
**Performance Insights**
若要開啟或關閉此功能，不需要重新開機資料庫執行個體。
如果效能結構描述目前未開啟，並且您在未重新開機資料庫執行個體的情況下開啟績效詳情，則不會開啟效能結構描述。
# 決定績效詳情是否管理效能結構描述
若要了解 Performance Insights 目前是否正在管理所有受支援主要引擎版本的效能結構描述，請查看下表。
| performance\$1schema 參數的設定 | 來源欄的設定 | 績效詳情管理效能結構描述 |
| --- | --- | --- |
| 0 | System default | 是 |
| 0 或 1 | Modified | 否 |
在下列程序中，您會判斷 Performance Insights 是否自動管理效能結構描述。
**若要判斷績效詳情是否自動管理效能結構描述**
1. 登入 AWS 管理主控台 ，並在 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)：// 開啟 Amazon RDS 主控台。
1. 選擇 **Parameter groups (參數群組)**。
1. 選擇資料庫執行個體的參數群組名稱。
1. 在搜尋列中，輸入 **performance\$1schema**。
1. 檢查**來源**是否為系統預設值，而**值**是否為 **0**。若是如此，績效詳情正在自動管理效能結構描述。
在這裡顯示的範例中，Performance Insights 並未自動管理效能結構描述。
![\[顯示 performance_schema 參數的設定已修改。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_schema_user.png)
# 在 Amazon RDS for MariaDB 或 MySQL 上開啟效能結構描述
假設您的資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集的績效詳情已啟用，但目前並未管理效能結構描述。如果要允許績效詳情自動管理效能結構描述，請完成以下步驟。
**設定效能結構描述為自動管理**
1. 登入 AWS 管理主控台，開啟位於 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/) 的 Amazon RDS 主控台。
1. 選擇 **Parameter groups (參數群組)**。
1. 選擇資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集的參數群組名稱。
1. 選擇**編輯**。
1. 在搜尋列中，輸入 **performance\$1schema**。
1. 選取 `performance_schema` 參數。
1. 選擇**設定為預設值**。
1. 選擇**將值設定為預設值**來確認。
1. 選擇 **Save Changes** (儲存變更)。
1. 重新啟動資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集。
**重要**
每當您開啟或關閉效能結構描述時，請務必重新開機資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集。
如需修改執行個體參數的相關資訊，請參閱 [修改 Amazon RDS 中的資料庫參數群組中的參數](USER_WorkingWithParamGroups.Modifying.md)。如需儀表板中的詳細資訊，請參閱[使用績效詳情儀表板來分析指標](USER_PerfInsights.UsingDashboard.md)。如需 MySQL 效能結構描述的詳細資訊，請參閱 MySQL 文件中的 [MySQL 效能結構描述](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/performance-schema.html) (適用於 8.0) 和 [MySQL 效能結構描述](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.4/en/performance-schema.html) (適用於 8.4)。
# 設定績效詳情的存取政策
若要存取績效詳情，委託人必須具有來自 AWS Identity and Access Management (IAM) 的適當許可。
**注意**
若要搭配客戶受管金鑰使用績效詳情，請授予使用者 AWS AWS KMS 金鑰的 `kms:Decrypt`和 `kms:GenerateDataKey`許可。
使用以下方法存取績效詳情：
+ [連接 `AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly` 受管政策以進行唯讀存取](USER_PerfInsights.access-control.managed-policy.md)
+ [連接`AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess`受管政策以存取 Performance Insights API 的所有操作](USER_PerfInsights.access-control.FullAccess-managed-policy.md)
+ [建立具有特定許可的自訂 IAM 政策](USER_PerfInsights.access-control.custom-policy.md)
+ [設定加密績效詳情資料的 AWS KMS 許可](USER_PerfInsights.access-control.cmk-policy.md)
+ [使用資源層級許可設定精細存取](USER_PerfInsights.access-control.dimensionAccess-policy.md)
+ [使用標籤型存取控制，透過資源標籤管理許可](USER_PerfInsights.access-control.tag-based-policy.md)
# 將 AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly 政策連接至 IAM 主體
`AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly` 是一種 AWS 受管政策，可授予 Amazon RDS Performance Insights API 所有唯讀操作的存取權。
如果您連接到`AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly`許可集或角色，您還必須連接下列 CloudWatch 許可：
+ `GetMetricStatistics`
+ `ListMetrics`
+ `GetMetricData`
透過這些許可，收件人可以使用績效詳情搭配其他主控台功能。
如需 CloudWatch 許可的詳細資訊，請參閱 [Amazon CloudWatch 許可參考](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/permissions-reference-cw.html)。
如需有關 `AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly` 的詳細資訊，請參閱 [AWS 受管政策：AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly](rds-security-iam-awsmanpol.md#rds-security-iam-awsmanpol-AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly)。
# 將 AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess 政策連接至 IAM 主體
`AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess` 是一種 AWS 受管政策，可授予 Amazon RDS Performance Insights API 所有操作的存取權。
如果您連接到`AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess`許可集或角色，您還必須連接下列 CloudWatch 許可：
+ `GetMetricStatistics`
+ `ListMetrics`
+ `GetMetricData`
透過這些許可，收件人可以使用績效詳情搭配其他主控台功能。
如需 CloudWatch 許可的詳細資訊，請參閱 [Amazon CloudWatch 許可參考](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/permissions-reference-cw.html)。
如需有關 `AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess` 的詳細資訊，請參閱 [AWS 受管政策：AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess](rds-security-iam-awsmanpol.md#rds-security-iam-awsmanpol-AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess)。
# 建立績效詳情的自訂 IAM 政策
對於沒有 `AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly` 或 `AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess` 政策提供的使用者，您可以建立或修改由使用者管理的 IAM 政策來授予 Performance Insights 的存取權。在將該政策連接至許可集或角色時，收件人可以使用績效詳情。
**建立自訂政策**
1. 前往 [https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/) 開啟 IAM 主控台。
1. 在導覽窗格中，選擇**政策**。
1. 選擇 **Create policy** (建立政策)。
1. 在**建立政策**頁面上，選擇 **JSON** 選項。
1. 針對 [https://docs.aws.amazon.com/aws-managed-policy/latest/reference/AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly.html](https://docs.aws.amazon.com/aws-managed-policy/latest/reference/AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly.html) 或 [https://docs.aws.amazon.com/aws-managed-policy/latest/reference/AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess.html](https://docs.aws.amazon.com/aws-managed-policy/latest/reference/AmazonRDSPerformanceInsightsFullAccess.html) 政策，複製並貼上在《AWS 受管政策參考指南》** 中的 *JSON 政策文件*區段中提供的文字。
1. 選擇 **Review policy** (檢閱政策)。
1. 為政策提供名稱並選擇性輸入描述，然後選擇 **Create policy (建立政策)**。
現在您可以將政策連接到許可集或角色。以下程序假設您已有基於此用途使用的使用者。
**將政策連接至使用者**
1. 在以下網址開啟 IAM 主控台：[https://console.aws.amazon.com/iam/](https://console.aws.amazon.com/iam/)。
1. 在導覽窗格中，選擇 **Users** (使用者)。
1. 從清單中選擇現有的使用者。
**重要**
若要使用績效詳情，除了自訂政策以外，請務必確認您還擁有存取 Amazon RDS 的權限。例如，`AmazonRDSPerformanceInsightsReadOnly` 預先定義政策提供對 Amazon RDS 的唯讀存取。如需更多詳細資訊，請參閱 [使用政策管理存取權](UsingWithRDS.IAM.md#security_iam_access-manage)。
1. 在 **Summary** (摘要) 頁面上，選擇 **Add permissions** (新增許可)。
1. 選擇 **Attach existing policies directly** (直接連接現有政策)。對於**搜尋**，請輸入政策名稱的前幾個字母，如下圖所示。
![\[選擇一個政策\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_attach_iam_policy.png)
1. 選擇您的政策，然後選擇 **Next: Review (下一步：檢閱)**。
1. 選擇 **Add permissions** (新增許可)。
# 變更績效詳情 AWS KMS 的政策
Performance Insights 使用 AWS KMS key 來加密敏感資料。當您透過 API 或主控台啟用績效詳情時，可以執行下列任一操作：
+ 選擇預設值 AWS 受管金鑰。
Amazon RDS 會將 AWS 受管金鑰 用於您的新資料庫執行個體。Amazon RDS 會為您的 AWS 帳戶建立 AWS 受管金鑰 。每個 AWS 受管金鑰 的 Amazon RDS AWS 帳戶 都有不同的 AWS 區域。
+ 選擇客戶受管金鑰。
如果您指定客戶受管金鑰，則您帳戶中呼叫績效詳情 API 的使用者需要 KMS 金鑰的 `kms:Decrypt` 和 `kms:GenerateDataKey` 許可。您可以透過 IAM 政策設定這些許可。不過，我們建議您透過 KMS 金鑰政策來管理這些許可。如需詳細資訊，請參閱*《AWS Key Management Service 開發人員指南》*中的[在 AWS KMS中使用金鑰政策](https://docs.aws.amazon.com/kms/latest/developerguide/key-policies.html)。
**Example**
下列範例說明如何將陳述式新增至 KMS 金鑰政策。這些陳述式允許存取績效詳情。視您使用 KMS 金鑰的方式而定，您可能想要變更某些限制。在將陳述式新增至您的政策之前，請先移除所有註解。
****
```
{
"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"
}
}
}
]
}
```
## Performance Insights 如何使用 AWS KMS 客戶受管金鑰
Performance Insights 使用客戶壽館金鑰來加密敏感資料。當您開啟 Performance Insights 時，可以透過 API 提供 AWS KMS 金鑰。Performance Insights 會建立此金鑰的 AWS KMS 許可。它會使用金鑰並執行必要的操作來處理敏感資料。敏感資料包括使用者、資料庫、應用程式及 SQL 查詢文字等欄位。Performance Insights 可確保靜態資料和傳輸中資料保持加密狀態。
## Performance Insights IAM 如何使用 AWS KMS
IAM 會提供許可給特定 API。Performance Insights 具有下列公有 API，您可以使用 IAM 政策來限制這些 API：
+ `DescribeDimensionKeys`
+ `GetDimensionKeyDetails`
+ `GetResourceMetadata`
+ `GetResourceMetrics`
+ `ListAvailableResourceDimensions`
+ `ListAvailableResourceMetrics`
您可以使用下列 API 請求來取得敏感資料。
+ `DescribeDimensionKeys`
+ `GetDimensionKeyDetails`
+ `GetResourceMetrics`
當您使用 API 取得敏感資料時，Performance Insights 會利用呼叫者的憑證。此檢查可確保敏感資料的存取權限於可存取 KMS 金鑰的人。
呼叫這些 APIs時，您需要透過 IAM 政策呼叫 API 的許可，以及透過 AWS KMS 金鑰政策叫用`kms:decrypt`動作的許可。
`GetResourceMetrics` API 可能會同時傳回敏感和非敏感資料。請求參數會決定回應是否應包含敏感資料。當請求的 filter 或 group-by 參數中包含敏感維度時，API 會傳回敏感資料。
如需有關可搭配 `GetResourceMetrics` API 使用之維度的詳細資訊，請參閱 [DimensionGroup](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DimensionGroup.html)。
**Example 範例**
以下範例會請求 `db.user` 群組的敏感資料：
```
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**
以下範例會請求 `db.load.avg` 指標的非敏感資料：
```
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
}
```
# 授予 Performance Insights 的精細存取
精細存取控制可提供額外的方式，讓您控制對您 Performance Insights 的存取。此存取控制可以允許或拒絕存取 `GetResourceMetrics`、`DescribeDimensionKeys` 和 `GetDimensionKeyDetails` Performance Insights 動作的個別維度。若要使用精細存取，請使用條件索引鍵在 IAM 政策中指定維度。存取的評估遵循 IAM 政策評估邏輯。如需詳細資訊，請參閱 * IAM User Guide* 中的 [Policy evaluation logic](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/reference_policies_evaluation-logic.html)。如果 IAM 政策陳述式未指定任何維度，則陳述式會控制對指定動作之所有維度的存取。如需可用維度的清單，請參閱 [https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DimensionGroup.html](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DimensionGroup.html)。
若要了解您的憑證獲授權可存取的維度，請使用 `ListAvailableResourceDimensions` 中的 `AuthorizedActions` 參數並指定動作。`AuthorizedActions` 的允許值如下所示：
+ `GetResourceMetrics`
+ `DescribeDimensionKeys`
+ `GetDimensionKeyDetails`
例如，如果您將 `GetResourceMetrics` 指定為 `AuthorizedActions` 參數，則 `ListAvailableResourceDimensions` 會傳回 `GetResourceMetrics` 動作獲授權可存取的維度清單。如果您在 `AuthorizedActions` 參數中指定多個動作，則 `ListAvailableResourceDimensions` 會傳回這些動作獲授權可存取的維度交集。
**Example**
下列範例提供 `GetResourceMetrics` 和 `DescribeDimensionKeys` 動作指定維度的存取權。
****
```
{
"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"
]
}
}
}
]
}
```
以下是所請求維度的回應：
```
// 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" }
]
}
] }
]
}
```
下列範例會指定維度的一個允許和兩個拒絕存取。
****
```
{
"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"
]
}
}
}
]
}
```
以下是所請求維度的回應：
```
// 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" }
]
},
...
] }
]
}
```
# 使用績效詳情的標籤型存取控制
您可以使用從父資料庫執行個體繼承的標籤來控制對績效詳情指標的存取。若要控制對績效詳情操作的存取，請使用 IAM 政策。這些政策可以檢查資料庫執行個體上的標籤，以判斷許可。
## 標籤如何與績效詳情搭配使用
Performance Insights 會自動套用資料庫執行個體標籤，以授權 Performance Insights 指標。當您將標籤新增至資料庫執行個體時，您可以立即使用這些標籤來控制對 Performance Insights 資料的存取。
+ 若要新增或更新績效詳情指標的標籤，請修改資料庫執行個體上的標籤。
+ 若要檢視績效詳情指標的標籤，請在績效詳情指標資源`ListTagsForResource`上呼叫 。它會從與指標相關聯的資料庫執行個體傳回標籤。
**注意**
如果您嘗試直接在績效詳情指標上使用它們， `TagResource`和 `UntagResource`操作會傳回錯誤。
## 建立標籤型 IAM 政策
若要控制對 Performance Insights 操作的存取，請在 IAM 政策中使用 `aws:ResourceTag`條件索引鍵。這些政策會檢查yourDB執行個體上的標籤。
**Example**
此政策可防止存取生產資料庫的績效詳情指標。此政策會針對任何以 標記的資料庫資源，拒絕 Performance Insights 中的 `pi:GetResourceMetrics`操作`env:prod`。
```
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Deny",
"Action": "pi:GetResourceMetrics",
"Resource": "*",
"Condition": {
"StringEquals": {
"aws:ResourceTag/env": "prod"
}
}
}
]
}
```
# 使用績效詳情儀表板來分析指標
**重要**
AWS 已宣布績效詳情的end-of-life：2026 年 6 月 30 日。在此日期之後，Amazon RDS 將不再支援 Performance Insights 主控台體驗、彈性保留期間 (1-24 個月) 及其相關定價。Performance Insights API 將繼續存在，不會有任何定價變更。Performance Insights API 的成本會顯示在您的 AWS 帳單中，其中包含 CloudWatch Database Insights 的成本。
我們建議您在 2026 年 6 月 30 日之前，使用已付費的績效詳情方案，將任何資料庫執行個體升級至資料庫詳情的進階模式。如需有關升級至 Database Insights 進階模式的資訊，請參閱 [開啟適用於 Amazon RDS 的 Database Insights 的進階模式](USER_DatabaseInsights.TurningOnAdvanced.md)。
如果您不採取任何動作，則使用 Performance Insights 的資料庫執行個體依預設會使用 Database Insights 的標準模式。使用 Database Insights 的標準模式時，您可能會失去超過 7 天的效能資料歷史記錄存取權，而且可能無法在 Amazon RDS 主控台中使用執行計畫和隨需分析功能。2026 年 6 月 30 日之後，只有進階模式的 Database Insights 將支援執行計畫和隨需分析。
透過 CloudWatch Database Insights，您可以監控資料庫機群的資料庫負載，以及大規模分析效能和進行疑難排解。如需 Database Insights 的詳細資訊，請參閱 [使用 CloudWatch Database Insights 監控 Amazon RDS 資料庫](USER_DatabaseInsights.md)。如需定價資訊，請參閱 [Amazon CloudWatch 定價](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/)。
績效詳情儀表板包含資料庫效能資訊，可協助您分析效能問題並對其進行故障排除。在主要儀表板頁面上，您可以檢視關於資料庫負載的資訊。您可以依據等待事件或 SQL 等維度「配量」資料庫負載。
**Topics**
+ [績效詳情儀表板概觀](USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.md)
+ [存取績效詳情儀表板](USER_PerfInsights.UsingDashboard.Opening.md)
+ [按等待事件分析資料庫負載](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.md)
+ [分析一段時間區間的資料庫效能](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzePerformanceTimePeriod.md)
+ [使用 Performance Insights 中的最高 SQL 索引標籤分析查詢](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.md)
+ [分析最高 Oracle PDB 負載](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.TopPDB.md)
+ [使用 Amazon RDS 的 Performance Insights 儀表板來分析執行計畫](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzingPlans.md)
# 績效詳情儀表板概觀
儀表板是與績效詳情進行互動的最簡單方式。下列範例顯示 PostgreSQL 資料庫執行個體的儀表板。
![\[篩選指標\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_0b.png)
**Topics**
+ [時間範圍篩選](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.time-range)
+ [計數器指標圖表](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.Countermetrics)
+ [資料庫負載圖表](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions)
+ [最高維度表格](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable)
## 時間範圍篩選
依預設，績效詳情儀表板會顯示過去一小時的資料庫負載。您可以將此範圍調整為短至 5 分鐘或長達 2 年。您也可以選取自訂相對範圍。
![\[績效詳情的相對時間\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-relative-time.png)
您可以選擇具有開始和結束日期時間的絕對範圍。以下範例顯示從 24/9/25 午夜開始到 24/9/28 晚上 11:59 結束的時間範圍。
![\[績效詳情的絕對時間\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-absolute-time.png)
根據預設，Performance Insights 儀表板的時區是國際標準時間 (UTC)。您也可以選擇當地時區。
![\[選取 Performance Insights 儀表板的當地時區\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-local-time-zone.png)
## 計數器指標圖表
您可以使用計數器指標來自訂績效詳情儀表板，以包含高達 10 個其它圖表。這些圖表顯示很多作業系統和資料庫效能指標。您可以將此資訊與資料庫負載相互關聯，以協助識別和分析效能問題。
**Counter Metrics** (計數器指標) 圖表顯示效能計數器的資料。預設指標取決於資料庫引擎：
+ MySQL 和 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`
![\[計數器指標\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/oracle_perf_insights_counters.png)
若要變更效能計數器，請選擇 **Manage Metrics** (管理指標)。您可以選取多個**作業系統指標**或**資料庫指標**，如下列螢幕擷取畫面所示。若要查看任何指標的詳細資訊，請將游標移到指標名稱上。
![\[篩選指標\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_select_metrics.png)
如需有關可為每個資料庫引擎新增之計數器指標的說明，請參閱 [Performance Insights 計數器指標](USER_PerfInsights_Counters.md)。
## 資料庫負載圖表
**資料庫負載**圖表顯示資料庫活動與資料庫執行個體容量間的比較值，以**最大 vCPU 數**線表示。依預設，堆疊折線圖以每個時間單位的平均作用中工作階段數來表示資料庫負載。資料庫負載依等待狀態切割 (分組)。
![\[資料庫負載\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_2.png)
### 資料庫負載依維度配量
您可以選擇將負載顯示為作用中工作階段 (依任何支援維度分組)。下表顯示不同引擎各自支援的維度。
| 維度 | Oracle | SQL Server | PostgreSQL | MySQL |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 主機 | 是 | 是 | 是 | 是 |
| SQL | 是 | 是 | 是 | 是 |
| 使用者 | 是 | 是 | 是 | 是 |
| 等待 | 是 | 是 | 是 | 是 |
| 計畫 | 是 | 否 | 否 | 否 |
| 應用程式 | 否 | 否 | 是 | 否 |
| 資料庫 | 否 | 否 | 是 | 是 |
| 工作階段類型 | 否 | 否 | 是 | 否 |
下圖顯示 PostgreSQL 資料庫執行個體的維度。
![\[篩選指標\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_2b.png)
### 維度項目的資料庫負載詳細資訊
若要查看有關維度內資料庫負載項目的詳細資訊，請將游標移到項目名稱上。下圖顯示 SQL 陳述式的詳細資訊。
![\[資料庫負載項目詳細資訊\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_2c.png)
若要以圖例查看在所選時段內任何項目的詳細資訊，請將游標移到該項目上。
![\[資料庫負載的時段詳細資訊\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_3.png)
## 最高維度表格
最高維度表格依不同維度切割資料庫負載。維度是資料庫負載各種特性的類別或「配量依據」。如果維度是 SQL，**Top SQL** (最高 SQL) 會顯示在資料庫負載中佔最大比例的 SQL 陳述式。
![\[前 N 個維度\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_4c.png)
選擇下列任一維度索引標籤：
| Tab | Description | 支援的引擎 |
| --- | --- | --- |
| 最高 SQL | 目前正在執行的 SQL 陳述式 | 全部 |
| 最高等待 | 資料庫後端正在等待的事件 | 全部 |
| 最高主機 | 連線用戶端的主機名稱 | 全部 |
| 最高使用者 | 登入資料庫的使用者 | 全部 |
| 最高資料庫 | 用戶端連線的資料庫名稱 | 僅限 PostgreSQL、MySQL、MariaDB 和 SQL Server |
| 最高應用程式 | 連線至資料庫的應用程式名稱 | 僅限 PostgreSQL 和 SQL Server |
| 最高工作階段類型 | 目前工作階段的類型 | 僅限 PostgreSQL |
若要了解如何使用 **Top SQL** (最高 SQL) 索引標籤來分析查詢，請參閱 [最高 SQL 索引標籤概觀](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.md#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL)。
# 存取績效詳情儀表板
Amazon RDS 會在績效詳情儀表板中提供績效詳情和 CloudWatch 指標的合併檢視。
若要存取績效詳情儀表板，請使用下列程序。
**檢閱 AWS 管理主控台中的績效詳情儀表板**
1. 前往 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)，開啟 Amazon RDS 主控台。
1. 在左側導覽窗格中，選擇 **Performance Insights (績效詳情)**。
1. 選擇資料庫執行個體。
對於已開啟 Performance Insights 的資料庫執行個體，您也可以在資料庫執行個體清單中選擇**工作階段**項目，來存取 Performance Insights 儀表板。在 **Current activity (目前活動)** 中，**Sessions (工作階段)** 項目顯示了過去五分鐘內平均作用中工作階段的資料庫負載。負載以進度條圖形的方式顯示。當進度條為空時，代表資料庫執行個體閒置中。隨著負載增加，進度條會填入藍色。當負載超過資料庫執行個體類別上的虛擬 CPU (vCPU) 數量時，進度條會轉紅，指出可能遇到瓶頸。
![\[篩選指標\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_0a.png)
1. (選用) 選擇右上角的日期和時間範圍，並指定不同的相對或絕對時間間隔。您現在可以指定時間區間，並產生資料庫績效分析報告。該報告提供識別出的洞見和建議。如需詳細資訊，請參閱 [在 Performance Insights 中建立效能分析報告](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzePerformanceTimePeriod.md)。
![\[依照時間間隔篩選指標\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_0c.png)
在下列螢幕擷取畫面中，資料庫負載為間隔為 5 小時。
![\[將時間間隔設定為 5 小時\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_1.png)
1. (選用) 若要放大一部分的資料庫負載圖表，請選擇開始時間並拖曳到您想要的時間範圍結束時間。
所選區域將在資料庫負載圖表中突出顯示。
![\[指定時間間隔內的資料庫負載\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_zoom_in.png)
放開滑鼠時，資料庫負載圖表會在所選 AWS 區域上放大，而 **Top *dimensions* (最高維度)** 資料表則會重新計算。
![\[放大選定的資料庫負載\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_zoom_in_b.png)
1. (選用) 若要自動重新整理資料，請選取**自動重新整理**。
![\[設定自動重新整理\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_1b.png)
績效詳情儀表板會自動以新資料進行重新整理。重新整理速度取決於顯示的資料量：
+ 5 分鐘的資料每 10 秒重新整理一次。
+ 1 小時的資料每 5 分鐘重新整理一次。
+ 5 小時的資料每 5 分鐘重新整理一次。
+ 24 小時的資料每 30 分鐘重新整理一次。
+ 1 週的資料每天重新整理一次。
+ 1 個月的資料每天重新整理一次。
# 按等待事件分析資料庫負載
如果 **Database load** (資料庫負載) 圖表指出有瓶頸，您可以查明負載的來源。若要這麼做，請查看**資料庫負載**圖表下的最高負載項目表格。選擇特定項目，例如 SQL 查詢或使用者，來深入探討該項目並查看關於該項目的詳細資訊。
依等待和最高 SQL 查詢分組的資料庫負載是預設的績效詳情儀表板檢視。此組合通常可提供效能問題的最多見解。根據等待分組的資料庫負載顯示該資料庫中是否有任何資源或正在發生的瓶頸。在此情況下，最高負載項目表格的 **SQL** 標籤會顯示哪些查詢帶來這些負載量。
診斷效能問題的典型工作流程如下：
1. 檢閱**資料庫負載**圖表並查看是否有任何資料庫負載超越**最高 CPU** 線的情況。
1. 若有，請查看**資料庫負載**圖表，並找出哪一個或那幾個等待狀態是主因。
1. 利用檢視最高負載項目資料表上的 **SQL** 標籤之查詢對於那些等待狀態影響較大，藉此找出造成負載的摘要查詢。您可以根據**等待列出資料庫負載**欄來找出這些。
1. 選擇 **SQL** 標籤中的其中一個摘要查詢，展開並查看其中組成的子查詢。
例如，在下列儀表板中，**日誌檔案同步**等待佔了大部分的資料庫負載。**LGWR 所有工作者群組**等待也很高。**最高 SQL** 圖表顯示導致**日誌檔案同步**等待的原因：頻繁的 `COMMIT` 陳述式。在這種情況下，減少遞交頻率將能降低資料庫負載。
![\[日誌檔案同步錯誤\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_7.png)
# 分析一段時間區間的資料庫效能
透過建立時間期間的效能分析報告，使用隨需分析來分析資料庫效能。檢視效能分析報告以尋找效能問題，例如資料庫執行個體中查詢的資源瓶頸或變更。Performance Insights 儀表板可讓您選取時間段並建立績效分析報告。您也可以將一或多個標籤新增到報告。
若要使用此功能，您必須使用付費方案的保留期。如需詳細資訊，請參閱[Performance Insights 的定價和資料保留](USER_PerfInsights.Overview.cost.md)
該報告可在**績效分析報告 - 新**標籤中選取和檢視。該報告包含洞見、相關指標和解決效能問題的建議。您可以在 Performance Insights 保留期間內檢視報告。
如果報告分析期間的開始時間超過保留期，則會刪除報告。您也可以在保留期結束之前刪除報告。
若要偵測效能問題並產生資料庫執行個體的分析報告，您必須開啟 Performance Insights。如需開啟績效詳情的詳細資訊，請參閱 [開啟和關閉 Amazon RDS 的 Performance Insights](USER_PerfInsights.Enabling.md)。
如需此功能的區域、資料庫引擎和執行個體類別支援的資訊，請參閱 [Performance Insights 功能的 Amazon RDS 資料庫引擎、區域和執行個體類別支援](USER_PerfInsights.Overview.Engines.md#USER_PerfInsights.Overview.PIfeatureEngnRegSupport)
在下列各節中，您可以建立、檢視、新增標籤和刪除效能分析報告。
**Topics**
+ [在 Performance Insights 中建立效能分析報告](USER_PerfInsights.UsingDashboard.CreatingPerfAnlysisReport.md)
+ [在 Performance Insights 中檢視效能分析報告](USER_PerfInsights.UsingDashboard.ViewPerfAnalysisReport.md)
+ [在 Performance Insights 中將標籤新增至效能分析報告](USER_PerfInsights.UsingDashboard.ManagePerfAnalysisReportTags.md)
+ [在 Performance Insights 中刪除效能分析報告](USER_PerfInsights.UsingDashboard.DeletePerfAnalysisReport.md)
# 在 Performance Insights 中建立效能分析報告
您可以在 Performance Insights 儀表板中針對特定區間建立績效分析報告。您可以選取時間區間，並將一或多個標籤新增至分析報告。
分析期間的範圍可以從 5 分鐘到 6 天不等。在分析開始時間之前，必須至少有 24 小時的效能資料。
如需此功能的區域、資料庫引擎和執行個體類別支援的資訊，請參閱 [Performance Insights 功能的 Amazon RDS 資料庫引擎、區域和執行個體類別支援](USER_PerfInsights.Overview.Engines.md#USER_PerfInsights.Overview.PIfeatureEngnRegSupport)
**若要建立一段時間區間的績效分析報告**
1. 前往 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)，開啟 Amazon RDS 主控台。
1. 在左側導覽窗格中，選擇 **Performance Insights (績效詳情)**。
1. 選擇資料庫執行個體。
1. 在 Performance Insights 儀表板上的**資料庫負載**區段中選擇**分析效能**。
設定要顯示的時間區間並新增一或多個標籤至績效分析報告的欄位。
![\[Performance Insights 儀表板會顯示建立分析報告的欄位\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_CreateAnalysisReport.png)
1. 選擇時間區間。如果您在右上角的**相對範圍**或者**絕對範圍**內設定時間區間，您只能輸入或選取此時間區間內的報告日期和時間。如果您選取此時間區間以外的分析區間，則會顯示錯誤訊息。
若要設定時間區間，您可以執行下列任一項操作：
+ 按下並拖曳資料庫負載圖表上的任何滑桿。
該**績效分析區間**方塊會顯示所選的時段，而資料庫負載圖表會反白顯示所選取的時間區間。
+ 在**績效分析區間**方塊中選擇**開始日期**、**開始時間**、**結束日期**和**結束時間**。
![\[已選取分析區間的 Performance Insights 儀表板\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_CreateAnalysisRep_TimePeriod.png)
1. (選用) 輸入**索引鍵**和**值 - *選用***，以新增報告的標籤。
![\[使用欄位以新增 Performance Insights 儀表板標籤\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_CreateAnalysisRep_AddTag.png)
1. 選擇**分析效能**。
橫幅會顯示報告產生成功或失敗的訊息。該訊息還會提供檢視報告的連結。
下列範例顯示成功建立報告的訊息橫幅。
![\[分析報告建立成功訊息橫幅\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_CreateAnaysisRep_SuccessMsg.png)
該報告可以於**績效分析報告 - 新**標籤中檢視。
您可以使用 AWS CLI建立效能分析報告。如需如何使用 建立報告的範例 AWS CLI，請參閱 [建立一段時間區間的績效分析報告](USER_PerfInsights.API.Examples.md#USER_PerfInsights.API.Examples.CreatePerfAnalysisReport)。
# 在 Performance Insights 中檢視效能分析報告
該**績效分析報告 - 新**標籤會列出為資料庫執行個體建立的所有報告。為每個報告顯示以下內容：
+ **ID**：報告的唯一識別碼。
+ **名稱**：新增至報告的標籤索引鍵。
+ **報告建立時間**：您建立報告的時間。
+ **分析開始時間**：報告中分析的開始時間。
+ **分析結束時間**：報告中分析的結束時間。
**檢視績效分析報告**
1. 登入 AWS 管理主控台 ，並在 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)：// 開啟 Amazon RDS 主控台。
1. 在左側導覽窗格中，選擇 **Performance Insights (績效詳情)**。
1. 選擇您要檢視其分析報告的資料庫執行個體。
1. 在 Performance Insights 儀表板中向下捲動，並選擇**效能分析報告 - 新**索引標籤。
會顯示不同時間區間的所有分析報告。
1. 選擇您要檢視報告的 **ID**。
如果識別出多個洞見，資料庫負載圖表預設會顯示整個分析區間。如果報告識別出一個洞見，則資料庫負載圖表會依預設顯示洞見。
儀表板也會列出報告**標籤**區段的標籤。
下列範例顯示報告的整個分析區間。
![\[顯示整個分析報告區間的資料庫負載圖表\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_EntireAnalysisRep.png)
1. 如果報告中識別出一個以上的洞見，請選擇**資料庫負載洞見**清單中您要檢視的洞見。
儀表板會顯示洞見訊息、資料庫負載圖表會反白顯示洞見的時間區間、分析和建議，以及報告標籤的清單。
下列範例會顯示報告中的資料庫負載洞見。
![\[資料庫負載圖表會顯示報告中的洞見\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_AnalysisRepInsight_chart.png)
![\[報告洞見分析和建議區段\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_AnalysisRepInsight_Recommendations.png)
# 在 Performance Insights 中將標籤新增至效能分析報告
您可以在建立或檢視報告時新增標籤。您最多可以為報告新增 50 個標籤。
您需要許可以新增標籤。如需 Performance Insights 存取政策的詳細資訊，請參閱 [設定績效詳情的存取政策](USER_PerfInsights.access-control.md)。
若要在建立報告時新增一個或多個標籤，請參閱程序 [在 Performance Insights 中建立效能分析報告](USER_PerfInsights.UsingDashboard.CreatingPerfAnlysisReport.md) 中的步驟 6。
**在檢視報告時新增一個或多個標籤**
1. 前往 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)，開啟 Amazon RDS 主控台。
1. 在左側導覽窗格中，選擇 **Performance Insights (績效詳情)**。
1. 選擇資料庫執行個體。
資料庫執行個體的績效詳情儀表板即會出現。
1. 向下捲動並選擇**績效分析報告 - 新**標籤。
1. 選擇您要新增標籤的報告。
儀表板會顯示報告。
1. 向下捲動至**標籤**並選擇**管理標籤**。
1. 選擇 **Add new tag (新增標籤)**。
1. 輸入**索引鍵**和**值 - *選用***，然後選擇**新增標籤**。
下列範例提供為所選報告新增標籤的選項。
![\[管理標籤視窗以將新標籤新增至報告。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_AddTag_ManageTags.png)
將為報告建立一個新標籤。
報告的標籤清單會顯示在儀表板上的**標籤**區段。如果您要從報告中移除標籤，請選擇標籤旁邊的**移除**。
# 在 Performance Insights 中刪除效能分析報告
您可以從**績效分析報告**標籤所顯示的報告清單中刪除報告，或是檢視報告時刪除報告。
**刪除報告**
1. 前往 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)，開啟 Amazon RDS 主控台。
1. 在左側導覽窗格中，選擇 **Performance Insights (績效詳情)**。
1. 選擇資料庫執行個體。
資料庫執行個體的績效詳情儀表板即會出現。
1. 向下捲動並選擇**績效分析報告 - 新**標籤。
1. 選取您要刪除的報告，然後選擇右上角的**刪除**。
![\[Performance Insights 儀表板上可選取要刪除的報告\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/PI_DeleteAnalysisRep.png)
此時會顯示確認視窗。選擇確認後，即會刪除報告。
1. (選用) 選擇您要刪除報告的 **ID**。
在報告頁面，選擇右上角的**刪除**。
此時會顯示確認視窗。選擇確認後，即會刪除報告。
# 使用 Performance Insights 中的最高 SQL 索引標籤分析查詢
在 Amazon RDS 績效詳情儀表板中，您可以在 **Top dimensions** (最高維度) 表格的 **Top SQL** (最高 SQL) 索引標籤中找到執行中和近期查詢的相關資訊。您可以使用此資訊來調校查詢。
**Topics**
+ [最高 SQL 索引標籤概觀](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL)
+ [在績效詳情儀表板中存取更多 SQL 文字](USER_PerfInsights.UsingDashboard.SQLTextSize.md)
+ [在績效詳情儀表板中檢視 SQL 統計數字](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.AnalyzingSQLLevel.md)
## 最高 SQL 索引標籤概觀
依預設，**Top SQL** (最高 SQL) 索引標籤會顯示在資料庫負載中佔最大比例的 25 個查詢。為了協助調校查詢，您可以分析查詢文字和 SQL 統計資料等資訊。您還可以選擇要出現在 **Top SQL** (最高 SQL) 索引標籤中的統計數字。
**Topics**
+ [SQL 文字](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL.text)
+ [SQL Statistics](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL.statistics)
+ [依等待分組的負載 (AAS)](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL.Load-by-waits)
+ [檢視 SQL 資訊](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL.SQL-information)
+ [選擇統計資料偏好設定](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.Components.AvgActiveSessions.TopLoadItemsTable.TopSQL.Preferences)
### SQL 文字
根據預設，**Top SQL** (最高 SQL) 資料表中的每個資料列都會顯示每個 SQL 陳述式的 500 位元組文字。
![\[SQL 文字\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/sql-text-oracle.png)
若要了解如何查看超過預設 500 位元組的 SQL 文字，請參閱 [在績效詳情儀表板中存取更多 SQL 文字](USER_PerfInsights.UsingDashboard.SQLTextSize.md)。
*SQL 摘要*綜合顯示結構相似但可能有不同常值的多個實際查詢。摘要中，問號會取代硬式編碼值。例如，摘要可能是 `SELECT * FROM emp WHERE lname= ?`。此摘要可能包含下列子查詢：
```
SELECT * FROM emp WHERE lname = 'Sanchez'
SELECT * FROM emp WHERE lname = 'Olagappan'
SELECT * FROM emp WHERE lname = 'Wu'
```
若要逐句查看摘要中的 SQL 陳述式，請選取查詢，然後選擇加號 (\$1)。在下列範例中，選取的查詢是摘要。
![\[選取的 SQL 摘要\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_4b.png)
**注意**
SQL 摘要會將類似的 SQL 陳述式分組，但不會修訂敏感資訊。
績效詳情可以將 Oracle SQL 文字顯示為 **Unknown (不明)**。在以下情況中，文字具有此狀態：
+ `SYS` 以外的 Oracle 資料庫使用者處於作用中狀態，但目前未執行 SQL。例如，當平行查詢完成時，查詢協調器會等待協助程式程序傳送工作階段統計數字。在等待期間，查詢文字顯示會顯示 **Unknown (不明)**。
+ 對於標準版 2 上的 RDS for Oracle 執行個體，Oracle Resource Manager 會限制平行執行緒的數量。執行此工作的背景處理程序會導致查詢文字顯示為 **Unknown (不明)**。
### SQL Statistics
*SQL 統計數字*是 SQL 查詢的效能相關指標。例如，績效詳情可能顯示每秒的執行次數或每秒處理的資料列數。績效詳情只收集最常用查詢的統計數字。這些通常會符合績效詳情儀表板中依負載顯示的熱門查詢。
**Top SQL** (最高 SQL) 表格的每一行顯示 SQL 陳述式或摘要的相關統計數字，如下列範例所示。
![\[最高 SQL\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_4.png)
績效詳情可將 SQL 統計數字報告為 `0.00` 和 `-` (不明)。在下列情況下會發生此情況：
+ 只有一個樣本存在。例如，績效詳情會根據 `pg_stat_statements` 檢視中的多個樣本來計算 RDS PostgreSQL 查詢。當工作負載執行時間很短時，績效詳情可能只收集到一個樣本，這代表它無法計算變化速率。不明值用破折號 (`-`) 表示。
+ 兩個樣本具有相同的值。績效詳情無法計算變化速率，因為沒有發生變化，因此它將速率報告為 `0.00`。
+ RDS PostgreSQL 陳述式缺少有效識別符。只有在解析和分析之後，PostgreSQL 才會為陳述式建立識別符。因此，陳述式可以存在於 PostgreSQL 內部記憶體中結構，而沒有識別符。由於績效詳情每秒對內部記憶體中結構採樣一次，所以低延遲查詢可能只顯示一個樣本。如果查詢識別符無法用於此樣本，則績效詳情無法將此陳述式與其統計數字產生關聯。不明值用破折號 (`-`) 表示。
如需 Amazon RDS 引擎之 SQL 統計數字的說明，請參閱[績效詳情的 SQL 統計數字](sql-statistics.md)。
### 依等待分組的負載 (AAS)
在**最高 SQL** 中，**根據等待的負載 (AAS)** 欄說明了與每個最高負載項目相關聯的資料庫負載百分比。此欄根據目前在**資料庫負載圖表**中所選的群組依據來反映出該項目的負載。如需平均作用中工作階段 (AAS) 的詳細資訊，請參閱 [平均作用中工作階段](USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.md#USER_PerfInsights.Overview.ActiveSessions.AAS)。
例如，您可以依等待狀態將 **DB load** (資料庫負載) 圖表分組。您可檢查最高負載項目資料表中的 SQL 查詢。在此情況下，**根據等待列出資料庫負載**列較大且分段，並以顏色為代碼來顯示該查詢所帶來的指定等待狀態程度。這也會顯示哪些等待狀態會影響選取的查詢。
![\[依據等待的資料庫負載\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_6.png)
### 檢視 SQL 資訊
在**最高 SQL** 資料表中，您可以開啟陳述式以檢視其資訊。資訊會顯示在底部窗格中。
![\[已選取常值查詢的最高 SQL 表格\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-sql-ids-open.png)
以下幾種與 SQL 陳述式相關聯的識別符 (ID)：
+ **支援 SQL ID** – SQL ID 的雜湊值。此值只是在您與 AWS Support 互動時用來參考 SQL ID。AWSSupport 無法存取您的實際 SQL ID 和 SQL 文字。
+ **支援摘要 ID** – 摘要 ID 的雜湊值。此值只是在您與 AWS Support 互動時用來參考摘要 ID。AWSSupport 無法存取您的實際摘要 ID 和 SQL 文字。
### 選擇統計資料偏好設定
您可以選擇 **Preferences** (偏好設定) 圖示，以控制 **Top SQL** (最高 SQL) 索引標籤中顯示的統計資料。
![\[統計資料偏好設定\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-sql-ids-preferences-icon.png)
當您選擇 **Preferences (偏好設定)** 圖示時，**Preferences (偏好設定)** 視窗會開啟。下列螢幕擷取畫面是 **Preferences** (偏好設定) 視窗的範例。
![\[偏好設定視窗\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-sql-ids-preferences.png)
若要讓您要的統計數字出現在 **Top SQL** (最高 SQL) 索引標籤中，請使用滑鼠捲動到視窗底部，然後選擇 **Continue** (繼續)。
如需 Amazon RDS 引擎每秒或每次呼叫統計資料的詳細資訊，請參閱 [績效詳情的 SQL 統計數字](sql-statistics.md) 中的引擎特定 SQL 統計資料一節
# 在績效詳情儀表板中存取更多 SQL 文字
根據預設，**最高 SQL** 資料表中的每個列會顯示每個 SQL 陳述式的 500 位元組的 SQL 文字。
![\[500 個位元組的 SQL\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-top-sql-bytes.png)
SQL 陳述式超過 500 位元組時，您可以在 **Top SQL** 表格下方的 **SQL text** (SQL 文字) 區段檢視更多文字。在此情況下，**SQL text** (SQL 文字) 所顯示查詢的最大長度為 4 KB。此限制是由主控台引入，並受限於資料庫引擎設定的限制。若要儲存 **SQL text** (SQL 文字) 中顯示的文字，請選擇 **Download** (下載)。
**Topics**
+ [Amazon RDS 引擎 的文字大小限制](#sql-text-engine-limits)
+ [為 Amazon RDS for PostgreSQL 資料庫執行個體設定 SQL 文字限制](USER_PerfInsights.UsingDashboard.SQLTextLimit.md)
+ [在 Performance Insights 儀表板中檢視和下載更多 SQL 文字](view-download-text.md)
## Amazon RDS 引擎 的文字大小限制
當您下載 SQL 陳述式時，資料庫引擎會決定文字的最大長度。您可以下載的文字最大限制為以下每個引擎的限制。
| 資料庫引擎 | 下載文字長度上限 |
| --- | --- |
| Amazon RDS for MySQL 和 MariaDB | 啟用效能結構描述時，長度固定為 4,096 個位元組。如果未啟用效能結構描述，長度會固定為 65,535 個位元組。 |
| Amazon RDS for Microsoft SQL Server | 4,096 個字元 |
| Amazon RDS for Oracle | 1,000 位元組 |
Performance Insights 主控台的 **SQL text** (SQL 文字) 區段顯示上限為引擎傳回的最大值。例如，如果 MySQL 最多傳回 1 KB 內容到 Performance Insights，則其僅能收集並顯示 1 KB 內容，即使原始查詢較大也如此。因此，當您查看 **SQL text** (SQL 文字) 或下載查詢時，Performance Insights 會傳回相同的位元組數量。
如果您使用 AWS CLI 或 API，Performance Insights 便不會有主控台強制施加的 4 KB 限制。`DescribeDimensionKeys` 和 `GetResourceMetrics` 會傳回最多 500 個位元組。
**注意**
`GetDimensionKeyDetails` 會傳回完整查詢，但大小會受限於引擎限制。
# 為 Amazon RDS for PostgreSQL 資料庫執行個體設定 SQL 文字限制
Amazon RDS for PostgreSQL 處理文字的方式不同。您可以使用資料庫執行個體參數 `track_activity_query_size` 設定文字大小限制。此參數具有下列特性：
預設文字大小
在 Amazon RDS for PostgreSQL 9.6 版中，`track_activity_query_size` 參數的預設設定為 1,024 位元組。在 Amazon RDS for PostgreSQL 10 版中，其預設設定為 4,096 位元組。
文字大小上限
Amazon RDS for PostgreSQL 第 12 版及較低版本中，`track_activity_query_size` 的限制為 102,400 位元組。第 13 版及更高版本適用的最大值為 1 MB。
如果引擎傳回 1 MB 內容到 Performance Insights，則主控台只會顯示前 4 KB 的內容。如果您下載查詢，則會取得完整的 1 MB 內容。在此情況下，檢視和下載會傳回不同的位元組數。如需 `track_activity_query_size` 資料庫執行個體參數的更多相關資訊，請參閱 PostgreSQL 文件中的[執行時間統計資料](https://www.postgresql.org/docs/current/runtime-config-statistics.html)。
若要增加 SQL 文字大小，請提高 `track_activity_query_size` 限制。若要修改參數，請在與 Amazon RDS for PostgreSQL 資料庫執行個體關聯的參數群組中變更參數設定。
**在執行個體使用預設參數群組時變更設定**
1. 為適當的資料庫引擎和資料庫引擎版本建立新的資料庫執行個體參數群組。
1. 在新的數群組中設定參數。
1. 將新的參數群組與資料庫執行個體建立關聯。
如需設定資料庫執行個體參數的相關資訊，請參閱 [修改 Amazon RDS 中的資料庫參數群組中的參數](USER_WorkingWithParamGroups.Modifying.md)。
# 在 Performance Insights 儀表板中檢視和下載更多 SQL 文字
在 Performance Insights 儀表板中，您可以檢視和下載更多 SQL 文字。
**在績效詳情儀表板內檢視更多 SQL 文字**
1. 前往 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)，開啟 Amazon RDS 主控台。
1. 在導覽窗格中，選擇 **Performance Insights** (績效詳情)。
1. 選擇資料庫執行個體。
1. 向下捲動至 Performance Insights 儀表板中的**最高 SQL** 索引標籤。
1. 選擇加號以展開 SQL 摘要，然後選擇其中一個摘要的子查詢。
內含大於 500 位元組文字的 SQL 陳述式看起來與以下影像類似。
![\[含大量文字的 SQL 陳述式\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-large-text-1.png)
1. 向下捲動至 **SQL text** (SQL 文字) 索引標籤。
![\[SQL 資訊區段會顯示更多 SQL 文字\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-large-text-2.png)
績效詳情儀表板可以為每個 SQL 陳述式顯示高達 4,096 位元組。
1. (選用) 選擇**複製**來複製顯示的 SQL 陳述式，或選擇**下載**來下載 SQL 陳述式，檢視達到資料庫引擎限制的 SQL 文字。
**注意**
若要複製或下載 SQL 陳述式，停用彈出式封鎖程式。
# 在績效詳情儀表板中檢視 SQL 統計數字
在績效詳情儀表板中，**Database load (資料庫負載)** 圖表的 **Top SQL (最高 SQL)** 索引標籤會提供 SQL 統計數字。
**檢視 SQL 統計數字**
1. 前往 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)，開啟 Amazon RDS 主控台。
1. 在左側導覽窗格中，選擇 **Performance Insights (績效詳情)**。
1. 在頁面頂端，選擇您想要查看其 SQL 統計數字的資料庫。
1. 捲動到頁面底部並選擇 **Top SQL (最高 SQL)**。
1. 選擇個別陳述 或摘要查詢。
![\[檢視執行中查詢的指標\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_per_sql_sql.png)
1. 選擇圖表右上角的齒輪圖示，以選擇要顯示的統計資料。如需 Amazon RDS 引擎之 SQL 統計數字的說明，請參閱 [績效詳情的 SQL 統計數字](sql-statistics.md)。
下列範例顯示 Oracle 資料庫執行個體的統計數字偏好設定。
![\[Oracle 資料庫執行個體執行中查詢的指標偏好設定\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_per_sql_pref_oracle.png)
下列範例顯示 MariaDB 與 MySQL 資料庫執行個體的偏好設定。
![\[MariaDB 和 MySQL 資料庫執行個體執行中查詢的指標偏好設定。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_per_sql_pref_ams.png)
1. 選擇 Save (儲存) 儲存偏好設定。
**Top SQL (最高 SQL)** 表格會重新整理。
以下範例顯示 Oracle SQL 查詢的統計數字。
![\[SQL 查詢的統計數字\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_per_sql_stats_oracle.png)
# 分析最高 Oracle PDB 負載
分析 Oracle 容器資料庫 (CDB) 的負載時，您可能想要識別哪些插入式資料庫 (PDB) 對資料庫負載造成最大影響。您也可以比較執行類似查詢之個別 PDB 的效能，以微調效能。如需 Oracle CDB 的詳細資訊，請參閱 [RDS for Oracle 資料庫架構](oracle-multi-architecture.md)。
在 Amazon RDS Performance Insights 儀表板中，您可以在**維度**索引標籤的**最高 PDB** 索引標籤下找到插入式資料庫 (PDB) 的相關資訊。
如需此功能的區域、資料庫引擎和執行個體類別支援的資訊，請參閱 [Performance Insights 功能的 Amazon RDS 資料庫引擎、區域和執行個體類別支援](USER_PerfInsights.Overview.Engines.md#USER_PerfInsights.Overview.PIfeatureEngnRegSupport)。
**分析 Oracle CDB 中的最高 PDB 負載**
1. 登入 AWS 管理主控台，開啟位於 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/) 的 Amazon RDS 主控台。
1. 在左側導覽窗格中，選取 **Performance Insights**。
1. 選擇 Oracle CDB 執行個體。
資料庫執行個體的績效詳情儀表板即會出現。
1. 在**資料庫負載**區段中，選擇 [配量依據] 旁邊的**插入式資料庫 (PDB)**。
平均作用中工作階段圖表會顯示具有最高負載的 PDB。PDB 識別符會出現在以顏色編碼的方塊右側。每個識別符可唯一識別 PDB。
![\[PDB 負載的平均作用中工作階段圖表\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_topPDB_AAS.png)
1. 向下捲動至 **Top SQL** (最高 SQL) 索引標籤。
在下列範例中，您可以看到相同的 SQL 查詢及其驅動到多個 PDB 的負載。
![\[多個 PDB 的相同 SQL 查詢負載\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_topPDB_ex1.png)
在下列範例中，單一 PDB 正在處理比 CDB 中其他 PDB 更高的負載。
![\[PDB 的高 SQL 查詢負載\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf_insights_topPDB_ex2.png)
如需 Oracle CDB 的詳細資訊，請參閱 [CDB 和 PDB](https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/21/cncpt/CDBs-and-PDBs.html#GUID-FC2EB562-ED31-49EF-8707-C766B6FE66B8)。
# 使用 Amazon RDS 的 Performance Insights 儀表板來分析執行計畫
在 Amazon RDS Performance Insights 儀表板中，您可以找到 Oracle 和 SQL Server 資料庫執行個體執行計畫的相關資訊。您可以使用此資訊來了解哪些計畫對資料庫負載造成最大影響。
若要分析 Oracle 或 SQL Server 執行計畫，請參閱下列主題。
**分析執行計畫**
+ [使用 Amazon RDS 的 Performance Insights 儀表板來分析 Oracle 執行計畫](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AccessPlans.md)
+ [使用 Amazon RDS 的 Performance Insights 儀表板來分析 SQL Server 執行計畫](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AccessPlansSqlServer.md)
## 分析 Amazon RDS 執行計畫的概觀
您可以使用 Amazon RDS Performance Insights 儀表板，了解哪些計畫對 Oracle 和 SQL Server 資料庫執行個體的資料庫負載造成最大影響。
例如，指定時間的最高 SQL 陳述式可能正使用下表中顯示的計畫。
****
| 最高 SQL | 計畫 |
| --- | --- |
| SELECT SUM(amount\$1sold) FROM sales WHERE prod\$1id = 10 | 計畫 A |
| SELECT SUM(amount\$1sold) FROM sales WHERE prod\$1id = 521 | 計畫 B |
| SELECT SUM(s\$1total) FROM sales WHERE region = 10 | 計畫 A |
| SELECT \$1 FROM emp WHERE emp\$1id = 1000 | 計畫 C |
| SELECT SUM(amount\$1sold) FROM sales WHERE prod\$1id = 72 | 計畫 A |
可使用績效詳情的計畫功能執行以下操作：
+ 找出最高 SQL 查詢使用的計畫。
例如，您可能會發現大多數資料庫負載是由使用計畫 A 和計畫 B 的查詢所產生，只有一小部分使用計畫 C。
+ 比較同一查詢的不同計畫。
在上面的範例中，除了產品 ID 之外，三個查詢完全相同。兩個查詢使用計畫 A，但有一個查詢使用計畫 B。若要查看兩個計畫的差異，可以使用績效詳情。
+ 了解查詢何時切換到新計畫。
您可能會看到有查詢原本使用計畫 A，然後在某個時間切換到計畫 B。此時資料庫是否有變化？ 例如，如果資料表空白，最佳化程式可能會選擇完整資料表掃描。如果資料表載入了一百萬列，則最佳化程式可能會切換到索引範圍掃描。
+ 向下切入至成本最高的計畫之特定步驟。
例如，長時間執行的查詢，可能意味著對等聯結中缺少聯結條件。這個缺少的條件強制使用笛卡兒聯結，聯結兩個資料表的所有列。
您可以使用績效詳情的計畫擷取功能執行上述任務。就跟依據等待事件和最高 SQL 對查詢進行配量一樣，您也可以按計畫維度來配量。
# 使用 Amazon RDS 的 Performance Insights 儀表板來分析 Oracle 執行計畫
分析 Oracle 資料庫上的資料庫負載時，您可能想知道哪些計畫造成最多資料庫負載。您可以使用 Performance Insights 的計畫擷取功能，判斷哪些計畫造成最多資料庫負載。
**使用主控台分析 Oracle 執行計畫的方式**
1. 前往 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)，開啟 Amazon RDS 主控台。
1. 在導覽窗格中，選擇 **Performance Insights** (績效詳情)。
1. 選擇 Oracle 資料庫執行個體。顯示該資料庫執行個體的績效詳情儀表板。
1. 在 **Database load** (資料庫負載) 區段中，選擇 **Slice Faves** (配量依據) 旁邊的 **Plans** (計畫)。
平均作用中工作階段數圖顯示最高 SQL 陳述式使用的計畫。計畫雜湊值顯示在顏色編碼正形的右側。每個雜湊值唯一識別一個計畫。
![\[按計畫配量\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-slice-by-plans.png)
1. 向下捲動至 **Top SQL** (最高 SQL) 索引標籤。
在下列範例中，最高 SQL 摘要包含兩個計畫。您可以透過陳述式中的問號來判斷這是摘要。
![\[選擇摘要計畫\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/top-sql-plans-unselected.png)
1. 選擇摘要，展開到其元件陳述式中。
在下列範例中，`SELECT` 陳述式是摘要查詢。摘要中的元件查詢使用兩個不同的計畫。計畫的顏色對應至資料庫負載圖。摘要中的計畫總數顯示在第二個資料欄中。
![\[選擇摘要計畫\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-digest-plan.png)
1. 向下捲動，從 **Plans for digest query** (摘要查詢計畫) 清單中選擇兩個**計畫**進行比較。
一次可以查看查詢的一個或兩個計畫。下面的螢幕擷取畫面將摘要中的兩個計畫與雜湊 2032253151 和雜湊 1117438016 進行比較。在以下範例中，執行此摘要查詢的平均作用中工作階段中，62% 使用左側的計畫，而 38% 使用右側的計畫。
![\[並排比較計畫\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-compare-plan.png)
在此範例中，兩個計畫有很重要的差異。計畫 2032253151 中的步驟 2 使用索引掃描，而計畫 1117438016 使用完整資料表掃描。對於具有大量資料列的資料表來說，使用索引掃描進行單列查詢幾乎總是比較快。
![\[並排比較計畫\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-table-access.png)
1. (選用) 選擇 **Copy** (複製) 將計畫複製到剪貼簿，或選 **Download** (下載) 將計畫儲存到硬碟中。
# 使用 Amazon RDS 的 Performance Insights 儀表板來分析 SQL Server 執行計畫
分析 SQL Server 資料庫上的資料庫負載時，您可能想知道哪些計畫造成最多資料庫負載。您可以使用 Performance Insights 的計畫擷取功能，判斷哪些計畫造成最多資料庫負載。
**使用主控台分析 SQL Server 執行計畫**
1. 前往 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)，開啟 Amazon RDS 主控台。
1. 在導覽窗格中，選擇 **Performance Insights** (績效詳情)。
1. 選擇 SQL Server 資料庫執行個體。顯示該資料庫執行個體的績效詳情儀表板。
1. 在 **Database load** (資料庫負載) 區段中，選擇 **Slice Faves** (配量依據) 旁邊的 **Plans** (計畫)。
平均作用中工作階段數圖顯示最高 SQL 陳述式使用的計畫。計畫雜湊值顯示在顏色編碼正形的右側。每個雜湊值唯一識別一個計畫。
![\[按計畫配量\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-slice-by-plans-sqlserver.png)
1. 向下捲動至 **Top SQL** (最高 SQL) 索引標籤。
在下列範例中，最高 SQL 摘要包含三個計畫。SQL 陳述式中存在問號，表示陳述式是摘要。若要檢視完整的 SQL 陳述式，請在 **SQL 陳述式**欄中選擇一個值。
![\[選擇摘要計畫\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/top-sql-plans-unselected-sqlserver.png)
1. 選擇摘要，展開到其元件陳述式中。
在下列範例中，`SELECT` 陳述式是摘要查詢。摘要中的元件查詢使用三個不同的執行計畫。指派給計畫的顏色對應至資料庫負載圖。
![\[選擇摘要計畫\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-digest-plan-sqlserver.png)
1. 向下捲動，從 **Plans for digest query** (摘要查詢計畫) 清單中選擇兩個**計畫**進行比較。
一次可以查看查詢的一個或兩個計畫。下列螢幕擷取畫面比較摘要中的兩個計畫。在以下範例中，執行此摘要查詢的平均作用中工作階段有 40% 使用左側的計畫，而 28% 使用右側的計畫。
![\[並排比較計畫\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-compare-plan-sqlserver.png)
在上述範例中，兩個計畫有很重要的差異。左側計畫中的步驟 2 使用資料表掃描，而右側的計畫使用叢集索引掃描。對於具有大量資料列的資料表，擷取單一資料列的查詢幾乎總是比使用叢集索引掃描更快。
1. (選用) 選擇「計畫詳細資訊」資料表上的**設定**圖示，以自訂欄的可見性和順序。下列螢幕擷取畫面顯示「計畫詳細資訊」資料表，其中**輸出清單**欄為第二個欄。
![\[在「計畫詳細資訊」資料表中自訂欄的可見性和順序\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/pi-plan-fields-sql-server.png)
1. (選用) 選擇 **Copy** (複製) 將計畫複製到剪貼簿，或選 **Download** (下載) 將計畫儲存到硬碟中。
**注意**
Performance Insights 使用階層樹狀資料表顯示預估的執行計畫。資料表包含每個陳述式的部分執行資訊。若要進一步了解「計畫詳細資訊」資料表中的欄，請參閱 SQL Server 文件中的 [SET SHOWPLAN\$1ALL](https://learn.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/statements/set-showplan-all-transact-sql)。若要顯示預估執行計畫的完整執行資訊，請選擇**下載**以下載計畫，然後將計畫上傳至 SQL Server Management Studio。如需使用 SQL Server Management Studio 顯示預估執行計畫的詳細資訊，請參閱 SQL Server 文件中的[顯示預估執行計畫](https://learn.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance/display-the-estimated-execution-plan)。
# 檢視 Performance Insights 主動建議
Amazon RDS Performance Insights 會監控特定指標，以及透過分析特定資源可能有問題的層級，來自動建立閾值。當新的指標值在指定期間內超過預先定義的閾值時，Performance Insights 會產生主動建議。此建議有助於防止未來的資料庫效能影響。若要接收這些主動建議，您必須開啟具有付費方案保留期的 Performance Insights。
如需開啟績效詳情的詳細資訊，請參閱 [開啟和關閉 Amazon RDS 的 Performance Insights](USER_PerfInsights.Enabling.md)。如需 Performance Insights 的定價和資料保留詳細資訊，請參閱 [Performance Insights 的定價和資料保留](USER_PerfInsights.Overview.cost.md)。
若要了解主動建議支援的區域、資料庫引擎和執行個體類別，請參閱 [Performance Insights 功能的 Amazon RDS 資料庫引擎、區域和執行個體類別支援](USER_PerfInsights.Overview.Engines.md#USER_PerfInsights.Overview.PIfeatureEngnRegSupport)。
您可以在建議詳細資訊頁面中檢視詳細分析和主動建議的建議調查。
如需建議的詳細資訊，請參閱 [Amazon RDS 的建議](monitoring-recommendations.md)。
**檢視主動建議的詳細分析**
1. 登入 AWS 管理主控台，開啟位於 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/) 的 Amazon RDS 主控台。
1. 在導覽窗格中，執行下列任一操作：
+ 選擇**建議**。
**建議**頁面會顯示依您帳戶中所有資源的嚴重性排序的建議清單。
+ 選擇**資料庫**，然後在資料庫頁面中選擇資源的**建議**。
**建議**索引標籤會顯示所選取資源的建議及其詳細資訊。
1. 尋找主動建議，然後選擇**檢視詳細資訊**。
建議詳細資訊頁面隨即出現。標題提供受影響資源的名稱，其中包含偵測到的問題和嚴重性。
以下是建議詳細資訊頁面上的元件：
+ **建議摘要** – 偵測到的問題、建議和問題狀態、問題開始和結束時間、建議修改時間和引擎類型。
![\[主動建議的建議詳細資訊頁面，在主控台中顯示建議摘要區段\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/RecommendationProactive-RecSummary.png)
+ **指標** – 偵測到的問題的圖表。每個圖表會顯示由資源的基準行為和從問題開始時間回報的指標資料所決定的閾值。
![\[主動建議的建議詳細資訊頁面，在主控台中顯示指標區段\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/RecommedationProactive_Metrics.png)
+ **分析和建議** – 建議和建議的原因。
![\[主動建議的建議詳細資訊頁面，在主控台中顯示分析和建議區段\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/ProactiveRecommendation-AnalysisAndRec.png)
您可以檢閱問題的原因，然後執行建議的動作來修正問題，或選擇右上角的**關閉**以關閉建議。
# 使用適用於 Amazon RDS 的 Performance Insights API 來擷取指標
在啟用 Performance Insights 時，API 會提供對執行個體效能的可見性。Amazon CloudWatch Logs 提供用於 AWS 服務之販售監控指標的授權來源。
績效詳情提供以平均作用中工作階段 (AAS) 評估的資料庫負載特定網域檢視。此指標在 API 消費者看來是二維時間序列資料集。資料的時間維度提供查詢的時間範圍內各時間點的資料庫負載資料。每個時間點會根據請求的維度來分解整體負載，例如 `SQL`、`Wait-event`、`User`、或者 `Host`，在該時間點所測得。
Amazon RDS 績效詳情會監控您的 Amazon RDS 資料庫執行個體，讓您可分析資料庫效能並對其進行故障診斷。檢視績效詳情資料的一個方法就是使用 AWS 管理主控台。績效詳情也提供公有 API，讓您可以查詢自己的資料。您可以使用 API 執行下列動作：
+ 將資料卸載至資料庫
+ 將績效詳情資料新增至現有監控儀表板
+ 建置監控工具
若要使用績效詳情 API，請在其中一個 Amazon RDS 資料庫執行個體上啟用績效詳情。如需啟用績效詳情的相關資訊，請參閱 [開啟和關閉 Amazon RDS 的 Performance Insights](USER_PerfInsights.Enabling.md)。如需績效詳情 API 的相關詳細資訊，請參閱 [Amazon RDS 績效詳情 API 參考](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/Welcome.html)。
績效詳情 API 提供下列操作。
****
| 績效詳情動作 | AWS CLI 命令 | 描述 |
| --- | --- | --- |
| [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) | 針對資料庫執行個體的特定時間區間建立績效分析報告。結果是 `AnalysisReportId`，也是報告的唯一識別符。 |
| [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) | 刪除績效分析報告。 |
| [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) | 針對特定時段，擷取其指標的前 N 個維度金鑰。 |
| [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) | 擷取資料庫執行個體或資料來源之指定維度群組的屬性。比方說，如果指定 SQL ID，且有維度詳細資訊可用，則 `GetDimensionKeyDetails` 會擷取與此 ID `db.sql.statement` 相關聯之維度的完整文字。這項操作很有用，因為 `GetResourceMetrics` 和 `DescribeDimensionKeys` 不支援擷取大量的 SQL 陳述式文字。 |
| [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) | 擷取報告，包括報告洞見。結果包括報告狀態、報告 ID、報告時間詳細資訊、洞見和建議。 |
| [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) | 檢索不同功能的中繼資料。例如，中繼資料可能指出特定資料庫執行個體上某項功能已開啟或關閉。 |
| [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) | 擷取一組資料來源某個時段的績效詳情指標。您可以提供特定維度群組和維度，以及為每個群組提供彙總和篩選條件。 |
| [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) | 檢索指定執行個體上每個指定指標類型可查詢的維度。 |
| [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) | 檢索可為指定資料庫執行個體查詢的指定指標類型中所有可用的指標。 |
| `[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) | 擷取資料庫執行個體可用的所有分析報告。報告會根據每個報告的開始時間列出。 |
| `[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) | 列出所有新增至資源的中繼資料標籤。清單包括標籤的名稱和值。 |
| `[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) | 將中繼資料標籤新增到 Amazon RDS 資源。標籤包括一個名稱和一個值。 |
| `[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) | 從資源移除中繼資料標籤。 |
如需擷取 Performance Insights 時間序列指標和 AWS CLI 範例的詳細資訊，請參閱下列主題。
**Topics**
+ [擷取 Performance Insights 的時間序列指標](USER_PerfInsights.API.TimeSeries.md)
+ [AWS CLI 績效詳情的範例](USER_PerfInsights.API.Examples.md)
# 擷取 Performance Insights 的時間序列指標
`GetResourceMetrics` 操作會從績效詳情資料中擷取一或多個時間時間序列指標。`GetResourceMetrics` 需要指標和時間間隔，並傳回含資料點清單的回應。
例如，AWS 管理主控台 會將 `GetResourceMetrics` 用於填入 **Counter Metrics (計數器指標)** 圖表和 **Database Load (資料庫負載)** 圖表，如下圖所示。
![\[計數器指標和資料庫負載圖表\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-api-charts.png)
`GetResourceMetrics` 傳回的所有指標，除 `db.load` 之外，皆為標準的時間序列指標。此指標會顯示在 **Database Load (資料庫負載)** 圖表中。`db.load` 指標與其他時間序列指標不同，因為您可以將它分為名為*維度*的子元件。在先前的影像中，`db.load` 已被細分，分組依據為組成 `db.load` 的等待狀態。
**注意**
`GetResourceMetrics` 也可以傳回 `db.sampleload` 指標，但 `db.load` 指標適用於大部分情況。
如需 `GetResourceMetrics` 所傳回指標的相關資訊，請參閱[Performance Insights 計數器指標](USER_PerfInsights_Counters.md)。
這些指標支援下列計算：
+ 平均值 – 指標在一段時間內的平均值。將 `.avg` 附加至指標名稱。
+ 最小值 – 指標在一段時間內的最小值。將 `.min` 附加至指標名稱。
+ 最大值 – 指標在一段時間內的最大值。將 `.max` 附加至指標名稱。
+ 總和 – 指標值在一段時間內的總和。將 `.sum` 附加至指標名稱。
+ 取樣計數 – 在一段時間內收集指標的次數。將 `.sample_count` 附加至指標名稱。
例如，假設收集指標的時間為 300 秒 (5 分鐘)，且每分鐘收集一次指標。每分鐘的值為 1、2、3、4 和 5。在此情況下，會傳回下列計算：
+ 平均值 – 3
+ 最小值 – 1
+ 最大值 – 5
+ 總和 – 15
+ 取樣計數 – 5
如需使用 `get-resource-metrics` AWS CLI 命令的相關資訊，請參閱 [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)。
對於 `--metric-queries` 選項，請指定您要取得結果的一或多個查詢。每個查詢的組成為必要的 `Metric` 和選用的 `GroupBy` 及 `Filter` 參數。以下是 `--metric-queries` 選項規格的範例。
```
{
"Metric": "string",
"GroupBy": {
"Group": "string",
"Dimensions": ["string", ...],
"Limit": integer
},
"Filter": {"string": "string"
...}
```
# AWS CLI 績效詳情的範例
在下列各節中，進一步了解績效詳情的 AWS Command Line Interface (AWS CLI)，並使用 AWS CLI 範例。
**Topics**
+ [for Performance Insights AWS CLI 的內建說明](#USER_PerfInsights.API.CLI)
+ [擷取計數器指標](#USER_PerfInsights.API.Examples.CounterMetrics)
+ [擷取最久等待事件的資料庫負載平均值](#USER_PerfInsights.API.Examples.DBLoadAverage)
+ [擷取最高 SQL 的資料庫負載平均值](#USER_PerfInsights.API.Examples.DBLoadAverageTop10SQL)
+ [擷取依據 SQL 篩選的資料庫負載平均值](#USER_PerfInsights.API.Examples.DBLoadAverageFilterBySQL)
+ [擷取 SQL 陳述式的完整文字](#USER_PerfInsights.API.Examples.GetDimensionKeyDetails)
+ [建立一段時間區間的績效分析報告](#USER_PerfInsights.API.Examples.CreatePerfAnalysisReport)
+ [擷取績效分析報告](#USER_PerfInsights.API.Examples.GetPerfAnalysisReport)
+ [列出資料庫執行個體的所有績效分析報告](#USER_PerfInsights.API.Examples.ListPerfAnalysisReports)
+ [刪除績效分析報告](#USER_PerfInsights.API.Examples.DeletePerfAnalysisReport)
+ [將標籤新增至績效分析報告](#USER_PerfInsights.API.Examples.TagPerfAnalysisReport)
+ [列出績效分析報告的所有標籤](#USER_PerfInsights.API.Examples.ListTagsPerfAnalysisReport)
+ [從績效分析報告中刪除標籤](#USER_PerfInsights.API.Examples.UntagPerfAnalysisReport)
## for Performance Insights AWS CLI 的內建說明
您可以使用 AWS CLI檢視績效詳情資料。您可以在 AWS CLI 命令列中輸入以下內容，以檢視 Performance Insights 命令的說明。
```
aws pi help
```
如果您尚未 AWS CLI 安裝 ，請參閱*AWS CLI 《 使用者指南*》中的[安裝 AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/installing.html) ，以取得安裝相關資訊。
## 擷取計數器指標
下列螢幕擷取畫面顯示 AWS 管理主控台中的兩個計數器指標圖表。
![\[計數器指標圖表。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-api-counters-charts.png)
下列範例示範如何收集 AWS 管理主控台 用來產生兩個計數器指標圖表的相同資料。
針對 Linux、macOS 或 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"}]'
```
在 Windows 中：
```
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"}]'
```
您也可以透過指定 `--metrics-query` 選項的檔案來提高命令的可讀性。以下範例會將名為 query.json 的檔案用於此選項。此檔案的內容如下。
```
[
{
"Metric": "os.cpuUtilization.user.avg"
},
{
"Metric": "os.cpuUtilization.idle.avg"
}
]
```
執行下列命令來使用檔案。
對於 Linux、macOS 或 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
```
在 Windows 中：
```
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
```
先前的範例會為選項指定下列值：
+ `--service-type` – `RDS` for Amazon RDS
+ `--identifier`– 資料執行個體的資源 ID
+ `--start-time` 和 `--end-time` – 要查詢期間的 ISO 8601 `DateTime` 值，支援多種格式
它會查詢一小時的時間範圍：
+ `--period-in-seconds`–`60` 適用於每分鐘的查詢
+ `--metric-queries`– 兩個查詢的陣列，一個指標剛好一個查詢。
此指標名稱會使用點將指標分類在實用的類別，其中最後一個元素則做為函數。在此範例中，此函數是每個查詢的 `avg`。如同 Amazon CloudWatch，支援的函數是 `min`、`max`、`total` 和 `avg`。
回應看起來類似以下的內容。
```
{
"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
```
回應具有 `Identifier`、`AlignedStartTime` 和 `AlignedEndTime`。`--period-in-seconds` 值為 `60`，開始和結束時間皆一致使用分鐘。如果 `--period-in-seconds` 是 `3600`，開始和結束時間則會一致使用小時。
回應中的 `MetricList` 擁有許多項目，每個都包含 `Key` 和 `DataPoints` 項目。每個 `DataPoint` 都有 `Timestamp` 和 `Value`。每個 `Datapoints` 清單有 60 個資料點，因為查詢是適用於一小時中的每分鐘資料，內含 `Timestamp1/Minute1`、`Timestamp2/Minute2` 等，最多可達 `Timestamp60/Minute60`。
因為此查詢是適用於兩個不同的計數器指標，回應 `MetricList` 中會有兩個元素。
## 擷取最久等待事件的資料庫負載平均值
下列範例與 AWS 管理主控台 用來產生堆疊區域折線圖的查詢相同。此範例會使用根據前七個最久的等待事件而區分的負載來擷取前一小時的 `db.load.avg`。此命令與 [擷取計數器指標](#USER_PerfInsights.API.Examples.CounterMetrics) 中的命令相同。然而，查詢 query.json 檔案有以下內容。
```
[
{
"Metric": "db.load.avg",
"GroupBy": { "Group": "db.wait_event", "Limit": 7 }
}
]
```
執行下列命令。
對於 Linux、macOS 或 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
```
在 Windows 中：
```
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
```
此範例會指定 `db.load.avg` 指標與前七個最久等待事件的 `GroupBy`。如需此範例有效值的詳細資訊，請參閱*績效詳情 API 參考*中的[DimensionGroup](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DimensionGroup.html)。
回應看起來類似以下的內容。
```
{
"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
```
在此回應中，`MetricList` 中有八個項目。有一個項目適用於總計 `db.load.avg`，有七個項目，分別適用於根據前七個最久等待事件區份的 `db.load.avg`。與第一個範例不同，因為其中有分組維度，每個指標分組都必須有一個索引鍵。每個指標不能只有一個索引鍵，如同基本計數器指標使用案例。
## 擷取最高 SQL 的資料庫負載平均值
以下範例會根據前 10 個 SQL 陳述式來分組 `db.wait_events`。SQL 陳述式有兩個不同的分組：
+ `db.sql`– 完整的 SQL 陳述式，例如 `select * from customers where customer_id = 123`
+ `db.sql_tokenized`– 字符化的 SQL 陳述式，例如 `select * from customers where customer_id = ?`
分析資料庫效能時，將僅參數不同的 SQL 陳述式視為單一邏輯項目可能會很有幫助。因此，您可以在查詢時使用 `db.sql_tokenized`。然而，特別是在您對說明計畫感興趣時，使用參數來檢查完整 SQL 陳述式並依據 `db.sql` 來查詢分組有時候會更有幫助。這是字符化與完整 SQL 之間的父子關係，內含使用相同字符化 SQL (父項) 分組的多個完整 SQL (子項)。
此範例中的命令與 [擷取最久等待事件的資料庫負載平均值](#USER_PerfInsights.API.Examples.DBLoadAverage) 中的命令類似。然而，查詢 query.json 檔案有以下內容。
```
[
{
"Metric": "db.load.avg",
"GroupBy": { "Group": "db.sql_tokenized", "Limit": 10 }
}
]
```
以下範例使用 `db.sql_tokenized`。
對於 Linux、macOS 或 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
```
在 Windows 中：
```
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
```
此範例的查詢會持續 24 小時，其中 period-in-seconds 為一小時。
此範例會指定 `db.load.avg` 指標與前七個最久等待事件的 `GroupBy`。如需此範例有效值的詳細資訊，請參閱*績效詳情 API 參考*中的[DimensionGroup](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_DimensionGroup.html)。
回應看起來類似以下的內容。
```
{
"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
```
此回應在 `MetricList` 中有 11 個項目 (1 個總計，前 10 個字符化的 SQL)，每個項目擁有 24 個每小時 `DataPoints`。
對於字符化的 SQL，每個維度清單中有三個項目：
+ `db.sql_tokenized.statement`– 字符化的 SQL 陳述式。
+ `db.sql_tokenized.db_id `– 參考 SQL 所用的原生資料庫 ID，或是無法使用原生資料庫 ID 時，績效詳情為您產生的合成 ID。此範例會傳回 `pi-2372568224` 合成 ID。
+ `db.sql_tokenized.id`– 績效詳情中查詢的 ID。
在 中 AWS 管理主控台，此 ID 稱為支援 ID。它的名稱為這個，因為 ID 是 AWS Support 可以檢查的資料，以協助您對資料庫的問題進行故障診斷。 非常重視資料 AWS 的安全性和隱私權，而且幾乎所有資料都會以您的 AWS KMS 金鑰加密存放。因此，內部沒有人 AWS 可以查看此資料。在先前的範例中，`tokenized.statement` 和 `tokenized.db_id` 都同時會以加密的形式存放。如果您的資料庫發生問題， AWS Support 可以透過參考支援 ID 來協助您。
進行查詢時，在 `Group` 中指定 `GroupBy` 可能會讓您省下不少心力。然而，如需對已傳回的資料進行更精細的控制，請指定維度的清單。例如，如果所需的是 `db.sql_tokenized.statement`，則可將 `Dimensions` 屬性新增至 query.json 檔案。
```
[
{
"Metric": "db.load.avg",
"GroupBy": {
"Group": "db.sql_tokenized",
"Dimensions":["db.sql_tokenized.statement"],
"Limit": 10
}
}
]
```
## 擷取依據 SQL 篩選的資料庫負載平均值
![\[依據 SQL 篩選的圖表。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/perf-insights-api-filter-chart.png)
先前的影像顯示已選取特定的查詢，最高平均作用中工作階段堆疊區域折線圖的範圍仍涵蓋至該查詢。雖然此查詢仍適用於前七個整體等待事件，系統仍會將回應值篩選出來。此篩選條件會在工作階段符合特定篩選條件時，才進行篩選。
此範例中的對應 API 查詢與 [擷取最高 SQL 的資料庫負載平均值](#USER_PerfInsights.API.Examples.DBLoadAverageTop10SQL) 中的命令類似。然而，查詢 query.json 檔案有以下內容。
```
[
{
"Metric": "db.load.avg",
"GroupBy": { "Group": "db.wait_event", "Limit": 5 },
"Filter": { "db.sql_tokenized.id": "AKIAIOSFODNN7EXAMPLE" }
}
]
```
對於 Linux、macOS 或 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
```
在 Windows 中：
```
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
```
回應看起來類似以下的內容。
```
{
"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
```
在此回應中，系統會根據 query.json file.檔案中指定的字符化 SQL AKIAIOSFODNN7EXAMPLE 的影響程度來篩選所有值。此索引鍵遵循的順序可能會與不含篩選條件的查詢不同，因為這是影響篩選 SQL 的前五個等待事件。
## 擷取 SQL 陳述式的完整文字
下列範例會擷取資料庫執行個體 `db-10BCD2EFGHIJ3KL4M5NO6PQRS5` 之 SQL 陳述式的完整文字。`--group` 即為 `db.sql`，而 `--group-identifier` 即為 `db.sql.id`。在此範例中，*my-sql-id* 代表藉由呼叫 `pi get-resource-metrics` 或 `pi describe-dimension-keys` 擷取的 SQL ID。
執行下列命令。
對於 Linux、macOS 或 Unix：
```
aws pi get-dimension-key-details \
--service-type RDS \
--identifier db-10BCD2EFGHIJ3KL4M5NO6PQRS5 \
--group db.sql \
--group-identifier my-sql-id \
--requested-dimensions statement
```
在 Windows 中：
```
aws pi get-dimension-key-details ^
--service-type RDS ^
--identifier db-10BCD2EFGHIJ3KL4M5NO6PQRS5 ^
--group db.sql ^
--group-identifier my-sql-id ^
--requested-dimensions statement
```
在此範例中，維度詳細資訊可供使用。因此，績效詳情會擷取 SQL 陳述式的完整文字，而不會將其截斷。
```
{
"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"
},
...
]
}
```
## 建立一段時間區間的績效分析報告
下列範例會以 `db-loadtest-0` 資料庫的 `1682969503` 開始時間和 `1682979503` 結束時間建立績效分析報告。
```
aws pi create-performance-analysis-report \
--service-type RDS \
--identifier db-loadtest-0 \
--start-time 1682969503 \
--end-time 1682979503 \
--region us-west-2
```
回應為 `report-0234d3ed98e28fb17`，是報告的唯一識別碼。
```
{
"AnalysisReportId": "report-0234d3ed98e28fb17"
}
```
## 擷取績效分析報告
下列範例擷取 `report-0d99cc91c4422ee61` 報告的分析報告詳細資訊。
```
aws pi get-performance-analysis-report \
--service-type RDS \
--identifier db-loadtest-0 \
--analysis-report-id report-0d99cc91c4422ee61 \
--region us-west-2
```
回應提供報告狀態、ID、時間詳細資訊和洞見。
```
{
"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)
]
}
}
```
## 列出資料庫執行個體的所有績效分析報告
下列範例會列出 `db-loadtest-0` 資料庫所有可用的績效分析報告。
```
aws pi list-performance-analysis-reports \
--service-type RDS \
--identifier db-loadtest-0 \
--region us-west-2
```
回應將列出所有報告，其中包含報告 ID，狀態和時間區間的詳細資訊。
```
{
"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"
}
]
}
```
## 刪除績效分析報告
下列範例會刪除 `db-loadtest-0` 資料庫的績效分析報告。
```
aws pi delete-performance-analysis-report \
--service-type RDS \
--identifier db-loadtest-0 \
--analysis-report-id report-0d99cc91c4422ee61 \
--region us-west-2
```
## 將標籤新增至績效分析報告
下列範例會將帶有金鑰 `name` 和值 `test-tag` 的標籤新增至 `report-01ad15f9b88bcbd56` 報告。
```
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
```
## 列出績效分析報告的所有標籤
下列範例會列出 `report-01ad15f9b88bcbd56` 報告的所有標籤。
```
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
```
回應會列出新增至報告的所有標籤值和金鑰：
```
{
"Tags": [
{
"Value": "test-tag",
"Key": "name"
}
]
}
```
## 從績效分析報告中刪除標籤
下列範例會從 `report-01ad15f9b88bcbd56` 報告刪除 `name` 標籤。
```
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
```
刪除標籤之後，呼叫 `list-tags-for-resource` API 不會列出此標籤。
# 使用 AWS CloudTrail 記錄績效詳情呼叫
績效詳情與 AWS CloudTrail 服務搭配運作，此服務會記錄使用者、角色或績效詳情中 AWS 服務所採取的動作。CloudTrail 會將績效詳情的所有 API 呼叫擷取為事件。此擷取包含來自 Amazon RDS 主控台的呼叫，以及從程式碼呼叫到績效詳情 API 操作的呼叫。
如果您建立線索，就可以讓 CloudTrail 事件持續交付至 Amazon S3 儲存貯體，包括績效詳情的事件。即使您未設定權仗，依然可以透過 CloudTrail 主控台中的 **Event history** (事件歷史記錄) 檢視最新事件。使用由 CloudTrail 收集的資訊，您就可以判斷特定詳細資訊。此資訊包括對績效詳情提出的請求、提出請求的 IP 地址、何人提出請求，以及提出請求的時間。此外也包括其他詳細資訊。
若要進一步了解 CloudTrail，請參閱[「AWS CloudTrail 使用者指南」](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/)。
## 在 CloudTrail 中使用績效詳情資訊
當您建立帳戶時，系統即會在 AWS 帳戶中啟用 CloudTrail。當績效詳情中發生活動時，該活動會記錄在 CloudTrail 事件中，其他 AWS 服務事件則記錄於 CloudTrail 主控台的**事件歷程記錄**中。您可以檢視、搜尋和下載 AWS 帳戶的最新事件。如需更多詳細資訊，請參閱 *AWS CloudTrail 使用者指南*中的[使用 CloudTrail 事件歷史記錄檢視事件](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/view-cloudtrail-events.html)。
若要持續記錄 AWS 帳戶的事件 (包括績效詳情事件)，請建立線索。*線索*能讓 CloudTrail 將日誌檔案交付至 Amazon S3 儲存貯體。根據預設，當您在主控台建立線索時，線索會套用到所有 AWS 區域。權杖會記錄來自 AWS 分割區中所有 AWS 區域的事件，然後將記錄檔案交付到您指定的 Amazon S3 儲存貯體。此外，您可以設定其他 AWS 服務，以進一步分析和處理 CloudTrail 日誌中所收集的事件資料。如需更多詳細資訊，請參閱 *AWS CloudTrail 使用者指南*中的以下主題：
+ [建立追蹤的概觀](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/cloudtrail-create-and-update-a-trail.html)
+ [CloudTrail 支援的服務和整合](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/cloudtrail-aws-service-specific-topics.html#cloudtrail-aws-service-specific-topics-integrations)
+ [設定 CloudTrail 的 Amazon SNS 通知](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/getting_notifications_top_level.html)
+ [從多個區域接收 CloudTrail 日誌檔案](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/receive-cloudtrail-log-files-from-multiple-regions.html)，以及[從多個帳戶接收 CloudTrail 日誌檔案](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/cloudtrail-receive-logs-from-multiple-accounts.html)
所有績效詳情操作都是由 CloudTrail 所記錄並記載在[績效詳情 API 參考](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/Welcome.html)中。例如，對 `DescribeDimensionKeys` 和 `GetResourceMetrics` 操作的呼叫都會在 CloudTrail 日誌檔案中產生項目。
每一筆事件或日誌項目都會包含產生請求者的資訊。身分資訊可協助您判斷下列事項：
+ 該請求是否使用根或 IAM 使用者憑證提出。
+ 提出該請求時，是否使用了特定角色或聯合身分使用者的暫時安全憑證。
+ 該請求是否由另一項 AWS 服務提出。
如需詳細資訊，請參閱 [CloudTrail userIdentity Element](https://docs.aws.amazon.com/awscloudtrail/latest/userguide/cloudtrail-event-reference-user-identity.html)。
## 績效詳情日誌檔案項目
*權杖*是一種組態，能讓事件以記錄檔案的形式交付到您指定的 Amazon S3 儲存貯體。CloudTrail 日誌檔案包含一個或多個日誌項目。**「事件」代表來自任何來源的單一請求。每個事件皆包含請求操作、操作日期和時間、請求參數等相關資訊。CloudTrail 日誌檔案並非依公有 API 呼叫的堆疊追蹤排序，因此不會以任何特定順序出現。
以下範例顯示的 CloudTrail 日誌項目會示範 `GetResourceMetrics` 操作：
```
{
"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"
}
```
# Performance Insights API 和界面 VPC 端點 (AWS PrivateLink)
您可以使用 在 VPC 和 Amazon RDS Performance Insights 之間 AWS PrivateLink 建立私有連線。您可以像在 VPC 中一樣存取績效詳情，無需使用網際網路閘道、NAT 裝置、VPN 連接或 Direct Connect 連線。VPC 中的執行個體無需公有 IP 位址，即可存取 Performance Insights。
您可以建立由 AWS PrivateLink提供支援的*介面端點*來建立此私有連線。我們會在您為介面端點啟用的每個子網中建立端點網路介面。這些是請求者管理的網路界面，可作為目的地為 Performance Insights 之流量的進入點。
如需詳細資訊，請參閱《 *AWS PrivateLink 指南*》中的[AWS 服務 透過 存取 AWS PrivateLink](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/privatelink/privatelink-access-aws-services.html) 。
## Performance Insights的考量事項
在您為 Performance Insights 設定界面端點之前，請檢閱《AWS PrivateLink 指南》**中的[考量事項](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/privatelink/create-interface-endpoint.html#considerations-interface-endpoints)。
Performance Insights支援透過界面端點呼叫其所有 API 動作。
根據預設，允許透過界面端點完整存取 Performance Insights。若要控制透過界面端點傳輸至 Performance Insights 的流量，請將安全群組與端點網路界面建立關聯。
## 可用性
Performance Insights API 目前支援支援 Performance Insights AWS 區域 的 中的 VPC 端點。如需 Performance Insights 可用性的詳細資訊，請參閱 [Amazon RDS 中的 Performance Insights 的支援區域和資料庫引擎](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.PerformanceInsights.md)。
## 建立 Performance Insights 的界面端點
您可以使用 Amazon VPC 主控台或 AWS Command Line Interface () 為績效詳情建立介面端點AWS CLI。如需詳細資訊，請參閱《*AWS PrivateLink 指南*》中的「[建立介面端點](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/privatelink/create-interface-endpoint.html#create-interface-endpoint-aws)」。
使用下列服務名稱為 Performance Insights 建立界面端點：
如果您為該介面端點啟用私有 DNS，您可以使用其區域的預設 DNS 名稱向 Performance Insights 發出 API 要求。例如 `pi.us-east-1.amazonaws.com`。
## 為 Performance Insights API 建立 VPC 端點政策
端點政策為 IAM 資源，您可將其連接至介面端點。預設端點政策可允許透過界面端點完整存取 Performance Insights。若要控制 VPC 對 Performance Insights 的存取權限，請將自訂端點政策連接至界面端點。
端點政策會指定以下資訊：
+ 可執行動作 (AWS 帳戶、IAM 使用者和 IAM 角色) 的主體。
+ 可執行的動作。
+ 可供執行動作的資源。
如需詳細資訊，請參閱《*AWS PrivateLink 指南*》中的「[使用端點政策控制對服務的存取](https://docs.aws.amazon.com/vpc/latest/privatelink/vpc-endpoints-access.html)」。
**範例：Performance Insights 動作的 VPC 端點政策**
以下是自訂端點政策的範例。將此政策附加至界面端點後，此政策會針對所有資源上的所有主體，授予列出的 Performance Insights 動作的存取權限。
```
{
"Statement":[
{
"Principal":"*",
"Effect":"Allow",
"Action":[
"rds:CreatePerformanceAnalysisReport",
"rds:DeletePerformanceAnalysisReport",
"rds:GetPerformanceAnalysisReport"
],
"Resource":"*"
}
]
}
```
**範例：拒絕來自指定 AWS 帳戶的所有存取的 VPC 端點政策**
下列 VPC 端點政策拒絕 AWS 使用端點帳戶對資源`123456789012`的所有存取。此政策允許來自其他帳戶的所有動作。
```
{
"Statement": [
{
"Action": "*",
"Effect": "Allow",
"Resource": "*",
"Principal": "*"
},
{
"Action": "*",
"Effect": "Deny",
"Resource": "*",
"Principal": { "AWS": [ "123456789012" ] }
}
]
}
```
## Performance Insights 的 IP 定址
IP 地址可讓您 VPC 中的資源彼此互相通訊，也能和網際網路上的資源通訊。Performance Insights 同時支援 IPv4 和 IPv6 定址通訊協定。預設情況下，Performance Insights 和 Amazon VPC 都使用 IPv4 定址協議。您無法關閉此行為。當您建立 VPC 時，請務必指定 IPv4 CIDR 區塊 (私有 IPv4 地址的範圍)。
您可以選擇將 IPv6 CIDR 區塊指派給 VPC 和子網路，並將 IPv6 位址從該區塊指派給子網路中的 RDS 資源。對 IPv6 通訊協定的支援擴展受支援的 IP 地址的數量。使用 IPv6 通訊協定，您可以確保擁有足夠的可用地址，可應對網際網路的未來發展。新的和現有的 RDS 資源可於您的 VPC 中使用 IPv4 和 IPv6 地址。在應用程式的不同部分中使用的兩個通訊協定之間進行設定、保護和轉譯網路流量可能會造成操作額外負荷。您可在 IPv6 通訊協定上對 Amazon RDS 資源進行標準化，以簡化您的網路組態。如需服務端點和配額的詳細資訊，請參閱 [Amazon Relational Database Service 端點和配額](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/rds-service.html)。
如需 Amazon RDS AuroraIP 定址的詳細資訊，請參閱 [Amazon RDS IP 定址](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_VPC.WorkingWithRDSInstanceinaVPC.html#USER_VPC.IP_addressing)。
# 使用 Amazon DevOps Guru for Amazon RDS 分析效能異常
Amazon DevOps Guru 是全受管操作服務，可協助開發人員和操作員改善其應用程式的效能和可用性。DevOps Guru 分擔任務找出操作問題，讓您快速落實建議來改善應用程式。如需詳細資訊，請參閱《Amazon DevOps Guru 使用者指南》**中的[什麼是 Amazon DevOps Guru？](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/welcome.html)。
DevOps Guru 偵測、分析所有 Amazon RDS 資料庫引擎的現有操作問題，並提出建議。DevOps Guru for RDS 擴大這種能力，將機器學習套用至 RDS for PostgreSQL 資料庫的績效詳情指標。這些監控功能可讓 DevOps Guru for RDS 偵測和診斷效能瓶頸，並建議具體的修正動作。DevOps Guru for RDS 也可以在 RDS for PostgreSQL 資料庫中，於問題發生前偵測到異常情況。
您現在可以在 RDS 主控台中檢視這些建議。如需詳細資訊，請參閱[Amazon RDS 的建議](monitoring-recommendations.md)。
下列影片為 DevOps Guru for RDS.的概觀。
[](http://www.youtube.com/watch?v=N3NNYgzYUDA)
若要深入了解此主題，請參閱 [Amazon DevOps Guru for RDS under the hood](https://aws.amazon.com/blogs/database/amazon-devops-guru-for-rds-under-the-hood/) (Amazon DevOps Guru for RDS 幕後)。
**Topics**
+ [DevOps Guru for RDS 的好處](#devops-guru-for-rds.benefits)
+ [DevOps Guru for RDS 的運作方式](#devops-guru-for-rds.how-it-works)
+ [設定 DevOps Guru for RDS](#devops-guru-for-rds.configuring)
## DevOps Guru for RDS 的好處
如果您負責 RDS for PostgreSQL 資料庫，您可能不知道已發生事件或退化而正在影響該資料庫。得知問題時，您可能不知道為何發生或如何處理。您不需要轉向資料庫管理員 (DBA) 求助，或依賴第三方工具，您可以遵循 DevOps Guru for RDS 的建議。
您可以從 DevOps Guru for RDS 的詳細分析中獲得下列好處：
**快速診斷**
DevOps Guru for RDS 持續監控並分析資料庫遙測。績效詳情、增強型監控和 Amazon CloudWatch 為您的資料庫執行個體收集遙測資料。DevOps Guru for RDS 使用統計和機器學習技術來挖掘此資料並偵測異常。若要進一步了解遙測資料，請參閱，以及《Amazon RDS 使用者指南》**中的[在 Amazon RDS 以績效詳情監控資料庫負載](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_PerfInsights.html)和[以增強型監控來監控 OS 指標](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_Monitoring.OS.html)。
**快速解決**
每個異常都指出效能問題，並建議調查途徑或更正行動。例如，DevOps Guru for RDS 可能建議您調查特定的等待事件。或者，可能建議您調整應用程式集區設定，以限制資料庫連線的數目。採用這些建議，解決效能問題會比手動疑難排解更快。
**主動式洞察**
DevOps Guru for RDS 會使用資源中的指標，在潛在問題行為變得更嚴重之前進行偵測。例如，它可以偵測資料庫何時使用越來越多磁碟上暫存資料表，因為這可能會影響效能。DevOps Guru 會接著提供建議，協助您在問題變得更嚴重之前加以解決。
**Amazon 工程師和機器學習的深厚知識**
為了偵測效能問題並協助您解決瓶頸，DevOps Guru for RDS 仰賴機器學習 (ML) 和進階數學公式。Amazon 資料庫工程師以多年來管理數十萬個資料庫的底蘊，努力發展 DevOps Guru for RDS 的研究結果。憑藉此共同知識，DevOps Guru for RDS 可以教導您最佳實務。
## DevOps Guru for RDS 的運作方式
DevOps Guru for RDS 從 Amazon RDS 績效詳情收集 RDS for PostgreSQL 資料庫的相關資料。最重要的指標是 `DBLoad`。DevOps Guru for RDS 取用績效詳情指標、使用機器學習來分析指標，然後將洞察發佈至儀表板。
「洞察」**是指 DevOps Guru 偵測到一堆相關異常。
在 DevOps Guru for RDS 中，*異常*是偏離所謂 RDS for PostgreSQL 資料庫正常效能的一種模式。
### 主動式洞察
*主動洞察*可讓您在異常行為發生前了解該行為。它包含具有建議和相關指標的異常情況，可幫助您在問題擴大之前解決 RDS for PostgreSQL 資料庫的問題。這些洞察會發佈在 DevOps Guru 儀表板。
例如，DevOps Guru 可能會偵測到您的 RDS for PostgreSQL 資料庫正在建立許多磁碟上暫存資料表。若未解決問題，之後可能導致效能問題。每個主動洞察都包含修正行為的建議，以及 [使用 Amazon DevOps Guru 主動洞察，調校 RDS for PostgreSQL](PostgreSQL.Tuning_proactive_insights.md) 中相關主題的連結。如需詳細資訊，請參閱《Amazon DevOps Guru 使用者指南》**中的[在 DevOps Guru 中使用洞察](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-insights.html)。
### 反應式洞察
*反應式洞察*會在發生異常行為時有效識別。如果 DevOps Guru for RDS 在您的 RDS for PostgreSQL 資料庫執行個體中發現效能問題，則會在 DevOps Guru 儀表板中發佈反應式洞察。如需詳細資訊，請參閱《Amazon DevOps Guru 使用者指南》**中的[在 DevOps Guru 中使用洞察](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-insights.html)。
#### 因果異常
*因果異常*是反應式洞察中最高等級的異常。**資料庫負載 (DB 負載)** 是 DevOps Guru for RDS 所謂的因果異常。
異常指派**高**、**中**、**低**的嚴重性層級來測量效能影響。如需進一步了解，請參閱《Amazon DevOps Guru 使用者指南》**中的 [DevOps Guru for RDS 的重要概念](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-rds.overview.definitions.html)。
如果 DevOps Guru 在您的資料庫執行個體上偵測到目前異常，則會在 RDS 主控台的 **Databases** (資料庫) 頁面中提醒您。主控台還會提醒您過去 24 小時內發生的異常。若要從 RDS 主控台移至異常頁面，請選擇提醒訊息中的連結。RDS 主控台也會在頁面中提醒您注意 RDS for PostgreSQL 資料庫執行個體。
#### 情境異常
*情境異常*是**資料庫負載**內的研究結果，與反應式洞察相關。每個情境異常描述一個需要調查的特定 RDS for PostgreSQL 效能問題。例如，DevOps Guru for RDS 可能建議您考慮增加 CPU 容量，或調查導致資料庫負載的等待事件。
**重要**
建議您先在測試執行個體上測試任何變更，然後再修改生產執行個體。如此就可以了解變更的影響。
如需進一步了解，請參閱《Amazon DevOps Guru 使用者指南》**中的[分析 Amazon RDS 中的異常](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-rds.analyzing.html)。
## 設定 DevOps Guru for RDS
若要讓 DevOps Guru for Amazon RDS 發佈有關 RDS for PostgreSQL 資料庫的洞察，請完成下列任務。
**Topics**
+ [設定 DevOps Guru for RDS 的 IAM 存取政策](#devops-guru-for-rds.configuring.access)
+ [對 RDS for PostgreSQL 資料庫執行個體開啟績效詳情](#devops-guru-for-rds.configuring.performance-insights)
+ [開啟 DevOps Guru 並指定資源涵蓋範圍](#devops-guru-for-rds.configuring.coverage)
### 設定 DevOps Guru for RDS 的 IAM 存取政策
若要在 RDS 主控台中檢視 DevOps Guru 的提醒，您的 AWS Identity and Access Management (IAM) 使用者或角色必須具有下列任一政策：
+ AWS 受管政策 `AmazonDevOpsGuruConsoleFullAccess`
+ AWS 受管政策和下列`AmazonDevOpsGuruConsoleReadOnlyAccess`任一政策：
+ AWS 受管政策 `AmazonRDSFullAccess`
+ 包含 `pi:GetResourceMetrics` 和 `pi:DescribeDimensionKeys` 的客戶受管政策
如需詳細資訊，請參閱[設定績效詳情的存取政策](USER_PerfInsights.access-control.md)。
### 對 RDS for PostgreSQL 資料庫執行個體開啟績效詳情
DevOps Guru for RDS 依賴績效詳情取得資料。如果沒有績效詳情，DevOps Guru 只發佈異常，但不包括詳細的分析和建議。
在建立或修改 RDS for PostgreSQL 資料庫執行個體時，您可以啟用績效詳情。如需詳細資訊，請參閱[開啟和關閉 Amazon RDS 的 Performance Insights](USER_PerfInsights.Enabling.md)。
### 開啟 DevOps Guru 並指定資源涵蓋範圍
您可以開啟 DevOps Guru，使其以下列其中一個方式監控 RDS for PostgreSQL 資料庫。
**Topics**
+ [在 RDS 主控台開啟 DevOps Guru](#devops-guru-for-rds.configuring.coverage.rds-console)
+ [在 DevOps Guru 主控台中新增 RDS for PostgreSQL 資源](#devops-guru-for-rds.configuring.coverage.guru-console)
+ [使用 新增 RDS for PostgreSQL 資源 CloudFormation](#devops-guru-for-rds.configuring.coverage.cfn)
#### 在 RDS 主控台開啟 DevOps Guru
Amazon RDS 主控台中有多種途徑可供您開啟 DevOps Guru。
**Topics**
+ [建立 RDS for PostgreSQL 資料庫時開啟 DevOps Guru](#devops-guru-for-rds.configuring.coverage.rds-console.create)
+ [從通知橫幅開啟 DevOps Guru](#devops-guru-for-rds.configuring.coverage.rds-console.existing)
+ [開啟 DevOps Guru 時回應許可錯誤](#devops-guru-for-rds.configuring.coverage.rds-console.error)
##### 建立 RDS for PostgreSQL 資料庫時開啟 DevOps Guru
此建立工作流程中有一個設定可為資料庫開啟 DevOps Guru 涵蓋範圍。當您選擇 **Production** (生產) 範本時，此設定預設為開啟。
**建立 RDS for PostgreSQL 資料庫時開啟 DevOps Guru**
1. 登入 AWS 管理主控台 ，並在 [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/)：// 開啟 Amazon RDS 主控台。
1. 請按照 [建立資料庫執行個體](USER_CreateDBInstance.md#USER_CreateDBInstance.Creating) 中的步驟進行，一直執行到 (但不包括) 您選擇監控設定的步驟。
1. 在 **Monitoring** (監控) 中，選擇 **Turn on Performance Insights** (開啟績效詳情)。若要讓 DevOps Guru for RDS 提供對效能異常的詳細分析，必須開啟 Performance Insights。
1. 選擇 **Turn on DevOps Guru** (開啟 DevOps Guru)。
![\[建立資料庫執行個體時開啟 DevOps Guru\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/devops-guru-enable-create.png)
1. 為資料庫建立一個標籤讓 DevOps Guru 可以監控資料庫。請執行下列操作：
+ 在 **Tag key** (標籤鍵) 的文字欄位中，輸入開頭為 **Devops-Guru-** 的名稱。
+ 在 **Tag value** (標籤值) 的文字欄位中，輸入任何一個值。例如，如果您輸入 **rds-database-1** 作為 RDS for PostgreSQL 資料庫的名稱，您也可以輸入 **rds-database-1** 作為標籤值。
如需標籤的詳細資訊，請參閱《*Amazon DevOps Guru 使用者指南*》中的[使用標籤識別 DevOps Guru 應用程式中的資源](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-resource-tags.html)。
1. 完成[建立資料庫執行個體](USER_CreateDBInstance.md#USER_CreateDBInstance.Creating) 中剩餘的步驟。
##### 從通知橫幅開啟 DevOps Guru
如果 DevOps Guru 未涵蓋您的資源，則 Amazon RDS 會在以下位置透過橫幅通知您：
+ 資料庫叢集執行個體的 **Monitoring** (監控) 索引標籤
+ 績效詳情儀表板
![\[DevOps Guru 橫幅\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/devops-guru-enable-banner.png)
**為 RDS for PostgreSQL 資料庫開啟 DevOps Guru**
1. 在橫幅中，選擇 **Turn on DevOps Guru for RDS** (開啟 DevOps Guru for RDS)。
1. 輸入標籤金鑰名稱與值。如需標籤的詳細資訊，請參閱《*Amazon DevOps Guru 使用者指南*》中的[使用標籤識別 DevOps Guru 應用程式中的資源](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-resource-tags.html)。
![\[在 RDS 主控台開啟 DevOps Guru\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/devops-guru-turn-on.png)
1. 選擇 **Turn on DevOps Guru** (開啟 DevOps Guru)。
##### 開啟 DevOps Guru 時回應許可錯誤
如果您在建立資料庫時從 RDS 主控台開啟 DevOps Guru，RDS 可能會顯示下列與缺少許可相關的橫幅。
![\[內含缺少許可錯誤的橫幅\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/devops-guru-permissions-error.png)
**回應許可錯誤**
1. 將使用者管理的角色 `AmazonDevOpsGuruConsoleFullAccess` 授予您的 IAM 使用者或角色。如需詳細資訊，請參閱[設定 DevOps Guru for RDS 的 IAM 存取政策](#devops-guru-for-rds.configuring.access)。
1. 開啟 RDS 主控台。
1. 在導覽窗格中，選擇 **Performance Insights** (績效詳情)。
1. 在叢集中選擇您剛剛建立的資料庫執行個體。
1. 選擇切換以開啟**DevOps Guru for RDS**。
![\[選擇切換以開啟 DevOps Guru for RDS\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/devops-guru-pi-toggle-off.png)
1. 選擇一個標籤值。如需詳細資訊，請參閱《[Amazon DevOps Guru 使用者指南](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-resource-tags.html)》中的*使用標籤識別 DevOps Guru 應用程式中的資源*。
![\[在 Amazon RDS 主控台開啟 DevOps Guru\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/devops-guru-turn-on.png)
1. 選擇 **Turn on DevOps Guru** (開啟 DevOps Guru)。
#### 在 DevOps Guru 主控台中新增 RDS for PostgreSQL 資源
您可以在 DevOps Guru 主控台上指定您的 DevOps Guru 資源涵蓋範圍。依照《*Amazon DevOps Guru 使用者指南*》中[指定 DevOps Guru 資源涵蓋範圍](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/choose-coverage.html)中所述的步驟進行。在編輯分析的資源時，請選擇下列其中一個選項：
+ 選擇**所有帳戶資源**，以分析 AWS 帳戶 和 區域中所有支援的資源，包括 RDS for PostgreSQL 資料庫。
+ 選取 **CloudFormation 堆疊**以分析您所選堆疊中的 RDS for PostgreSQL 資料庫。如需詳細資訊，請參閱《Amazon [ DevOps Guru 使用者指南》中的使用 AWS CloudFormation 堆疊來識別 DevOps Guru 應用程式中的資源](https://docs.aws.amazon.com//devops-guru/latest/userguide/working-with-cfn-stacks.html)。 * DevOps *
+ 選擇**標籤**分析已標記的 RDS for PostgreSQL 資料庫。如需詳細資訊，請參閱《[Amazon DevOps Guru 使用者指南](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/working-with-resource-tags.html)》中的*使用標籤識別 DevOps Guru 應用程式中的資源*。
如需詳細資訊，請參閱《*Amazon DevOps Guru 使用者指南*》中的[啟用 DevOps Guru](https://docs.aws.amazon.com/devops-guru/latest/userguide/getting-started-enable-service.html)。
#### 使用 新增 RDS for PostgreSQL 資源 CloudFormation
您可以使用標籤，將 RDS for PostgreSQL 資源的涵蓋圍範新增至 CloudFormation 範本。下列程序假設您具有同時適用於 RDS for PostgreSQL 資料庫執行個體和 DevOps Guru 堆疊的 CloudFormation 範本。
**使用 CloudFormation 標籤指定 RDS for PostgreSQL 資料庫執行個體**
1. 在適用於資料庫執行個體的 CloudFormation 範本中，使用金鑰/值對定義標籤。
下列範例會將值 `my-db-instance1` 指派給 RDS for PostgreSQL 資料庫執行個體的 `Devops-guru-cfn-default`。
```
MyDBInstance1:
Type: "AWS::RDS::DBInstance"
Properties:
DBInstanceIdentifier: my-db-instance1
Tags:
- Key: Devops-guru-cfn-default
Value: devopsguru-my-db-instance1
```
1. 在 DevOps Guru 堆疊的 CloudFormation 範本中，於資源集合篩選條件中指定相同的標籤。
下列範例會設定 DevOps Guru，針對標籤值為 `my-db-instance1` 的資源提供涵蓋範圍。
```
DevOpsGuruResourceCollection:
Type: AWS::DevOpsGuru::ResourceCollection
Properties:
ResourceCollectionFilter:
Tags:
- AppBoundaryKey: "Devops-guru-cfn-default"
TagValues:
- "devopsguru-my-db-instance1"
```
下列範例提供應用程式邊界 `Devops-guru-cfn-default` 內所有資源的涵蓋範圍。
```
DevOpsGuruResourceCollection:
Type: AWS::DevOpsGuru::ResourceCollection
Properties:
ResourceCollectionFilter:
Tags:
- AppBoundaryKey: "Devops-guru-cfn-default"
TagValues:
- "*"
```
如需詳細資訊，請參閱《CloudFormation 使用者指南》**中的 [AWS::DevOpsGuru::ResourceCollection](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/aws-resource-devopsguru-resourcecollection.html) 和 [AWS::RDS::DBInstance](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/aws-resource-rds-dbinstance.html)。
# 使用增強型監控來監控作業系統指標
使用增強型監控可即時監控資料庫執行個體的作業系統。當您想查看不同的程序或執行緒如何使用 CPU 時，增強型監控指標很有用。
**Topics**
+ [增強型監視概觀](#USER_Monitoring.OS.overview)
+ [設定並啟用增強型監控](USER_Monitoring.OS.Enabling.md)
+ [在 RDS 主控台中檢視作業系統指標](USER_Monitoring.OS.Viewing.md)
+ [使用 CloudWatch Logs 檢視作業系統指標](USER_Monitoring.OS.CloudWatchLogs.md)
## 增強型監視概觀
Amazon RDS 針對資料庫執行個體執行所在的作業系統 (OS) 即時提供指標。您可以在主控台上檢視 RDS 資料庫執行個體的所有系統指標和處理程序資訊。您可以管理要為每個執行個體監控的指標，並根據需求自訂儀表板。如需增強型監控指標的說明，請參閱 [增強型監控中的作業系統指標](USER_Monitoring-Available-OS-Metrics.md)。
RDS 可將增強型監控的指標提供到您的 Amazon CloudWatch Logs 帳戶中。您可以從 CloudWatch Logs，在 CloudWatch 中建立指標篩選條件，並在 CloudWatch Logs 儀表板上顯示圖表。您可以在您所選的監控系統中，使用來自 CloudWatch Logs 的增強型監控 JSON 輸出。如需詳細資訊，請參閱「Amazon RDS 常見問答集」中的[增強型監控](https://aws.amazon.com/rds/faqs/#Enhanced_Monitoring)。
**Topics**
+ [增強型監控可用性](#USER_Monitoring.OS.Availability)
+ [CloudWatch 與增強型監控指標之間的差異](#USER_Monitoring.OS.CloudWatchComparison)
+ [保留增強型監控指標](#USER_Monitoring.OS.retention)
+ [增強型監控的成本](#USER_Monitoring.OS.cost)
### 增強型監控可用性
Enhanced Monitoring 可用於下列資料庫引擎：
+ Db2
+ MariaDB
+ Microsoft SQL Server
+ MySQL
+ Oracle
+ PostgreSQL
### CloudWatch 與增強型監控指標之間的差異
*hypervisor* 會建立並執行虛擬機器 (VM)。執行個體可使用 hypervisor，透過虛擬化共用記憶體和 CPU 來支援多個訪客虛擬機器。CloudWatch 會從資料庫執行個體的 hypervisor 收集有關 CPU 使用率指標。相反地，增強型監控會從資料庫執行個體上的代理程式中收集其指標。
您可能會發現 CloudWatch 與增強型監控測量之間的差異，因為 Hypervisor 層會執行少量工作。如果您的資料庫執行個體使用較小的執行個體類別，差異可能會更大。在此案例中，單一實體執行個體上的 Hypervisor 層可能會管理更多虛擬機器 (VM)。
如需增強型監控指標的說明，請參閱 [增強型監控中的作業系統指標](USER_Monitoring-Available-OS-Metrics.md)。如需有關 Amazon CloudWatch 的詳細資訊，請參閱 *[Amazon CloudWatch 使用者指南](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/working_with_metrics.html)*。
### 保留增強型監控指標
在預設情況下，增強型監控指標會在 CloudWatch Logs 存放 30 天。此保留期與一般的 CloudWatch 指標不同。
若要修改指標在 CloudWatch Logs 中存放的時間長短，請在 CloudWatch 主控台變更 `RDSOSMetrics` 日誌群組的保留期間。如需詳細資訊，請參閱《Amazon CloudWatch Logs User Guide》**中的[變更 CloudWatch 日誌中的日誌資料保留期間](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/Working-with-log-groups-and-streams.html#SettingLogRetention)。
### 增強型監控的成本
增強型監控指標存放在 CloudWatch Logs 中，而不是在 CloudWatch 指標中。增強型監控的成本取決於下列因素：
+ 只有在「增強型監控」用量超過 Amazon CloudWatch Logs 提供的資料傳輸和儲存量時，我們才會向您收取費用。費用是根據 CloudWatch Logs 資料傳輸和儲存費率計算。
+ 針對 RDS 執行個體傳輸的資訊量與針對「增強型監控」功能定義的精密度成正比。較短的監控時間間隔會導致較頻繁的作業系統指標報告，並增加您的監控成本。若要管理成本，請針對帳戶中的不同執行個體設定不同的精密度。
+ 增強型監控的使用成本將套用至已啟用增強型監控的每個資料庫執行個體。監控大量資料庫執行個體的成本比監控少量資料庫執行個體昂貴得多。
+ 支援運算更為密集之工作負載的資料庫執行個體，有更多的作業系統處理程序活動可以報告，其增強型監控的成本也比較高。
如需定價的詳細資訊，請參閱 [Amazon CloudWatch 定價](https://aws.amazon.com/cloudwatch/pricing/)。
# 設定並啟用增強型監控
若要使用增強型監控，您必須建立 IAM 角色，然後啟用增強型監控。
**Topics**
+ [為增強型監控建立 IAM 角色](#USER_Monitoring.OS.Enabling.Prerequisites)
+ [開啟和關閉增強型監控](#USER_Monitoring.OS.Enabling.Procedure)
+ [防範混淆代理人問題](#USER_Monitoring.OS.confused-deputy)
## 為增強型監控建立 IAM 角色
增強型監控需要許可才能代表您將作業系統指標資訊傳送至 CloudWatch Logs。您可以使用 AWS Identity and Access Management (IAM) 角色授予增強型監控許可。您可以在啟用增強型監控時建立此角色，也可以事先建立。
**Topics**
+ [啟用增強型監控時建立 IAM 角色](#USER_Monitoring.OS.Enabling.Prerequisites.creating-role-automatically)
+ [在啟用增強型監控之前建立 IAM 角色](#USER_Monitoring.OS.Enabling.Prerequisites.creating-role-manually)
### 啟用增強型監控時建立 IAM 角色
當您在 RDS 主控台中啟用增強監控時，Amazon RDS 可以為您建立所需的 IAM 角色。角色已命名 `rds-monitoring-role`。RDS 會將此角色用於指定的資料庫執行個體、僅供讀取複本或多可用區域資料庫叢集。
**啟用增強型監控時建立 IAM 角色**
1. 請遵循 [開啟和關閉增強型監控](#USER_Monitoring.OS.Enabling.Procedure) 中的步驟。
1. 在您選擇角色的步驟中，將 **「Monitoring Role (監控角色)」**設定為**「Default (預設) 」**。
### 在啟用增強型監控之前建立 IAM 角色
您可以在啟用增強型監控之前建立必要的角色。啟用增強型監控時，請指定新角色的名稱。如果您使用 AWS CLI 或 RDS API 啟用增強型監控，您將必須建立此必要的角色。
必須將 `PassRole` 許可授予會啟用增強型監控的使用者。如需詳細資訊，請參閱《*IAM 使用者指南*》中的[授予使用者將角色傳遞至 AWS 服務之許可](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles_use_passrole.html)的範例 2。
**為 Amazon RDS 增強型監控建立 IAM 角色**
1. 前往 [https://console.aws.amazon.com](https://console.aws.amazon.com/) 開啟 [IAM 主控台](https://console.aws.amazon.com/iam/home?#home)
1. 在導覽窗格中，選擇 **Roles** (角色)。
1. 選擇 **Create Role** (建立角色)。
1. 選擇 **AWS service** (AWS 服務) 索引標籤，然後從服務清單中選擇 **RDS**。
1. 選擇 **RDS - Enhanced Monitoring** (RDS - 增強型監控)，然後選擇 **Next** (下一步)。
1. 請確定 **Permissions policies** (許可政策) 顯示 **AmazonRDSEnhancedMonitoringRole**，然後選擇 **Next** (下一步)。
1. 針對 **Role name (角色名稱)**，輸入您的角色名稱。例如，輸入 **emaccess**。
您角色的信任實體是 **monitoring.rds.amazonaws.com** AWS 服務。
1. 選擇建**立角色**。
## 開啟和關閉增強型監控
您可以使用 AWS 管理主控台 AWS CLI或 RDS API 來管理增強型監控。您可以針對每個資料庫執行個體上的指標收集設定不同的精密度。
### 主控台
您可以在建立資料庫執行個體、多可用區域資料庫叢集、或僅供讀取複本時，或在您修改資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集時，開啟增強型監控。如果您修改資料庫執行個體以開啟增強型監控，您的資料庫執行個體無需重新啟動，改變即可生效。
您在 **Databases** (資料庫) 頁面上執行以下任一動作時，可在 RDS 主控台中開啟增強型監控：
+ **建立資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集**：選擇 **Create database** (建立資料庫)。
+ **建立僅供讀取複本** – 選擇 **Actions** (動作)，然後選 **Create read replica** (建立僅供讀取複本)。
+ **修改資料庫執行個體 或多可用區域資料庫叢集** – 選擇**修改**。
**在 RDS 主控台中開啟或關閉增強型監控**
1. 捲動至 **Additional configuration** (其他組態)。
1. 在**監控**中，為資料庫執行個體或僅供讀取複本選擇**啟用增強型監控**。取消選取選項以。
1. 將 **Monitoring Role (監控角色)** 屬性設定為您所建立的 IAM 角色，以允許 Amazon RDS 代表您與 Amazon CloudWatch Logs 進行通訊。或者，選擇 **Default (預設)**，RDS 即會自動建立名為 `rds-monitoring-role` 的角色。
1. 系統會收集資料庫執行個體、或僅供讀取複本的指標，請將**精細程度**屬性設定為該資料點的時間間隔 (以秒為單位)。**Granularity (精細程度)** 屬性可設定為以下其中一個值：`1`、`5`、`10`、`15`、`30` 或 `60`。
RDS 主控台重新整理的最快時間為每 5 秒一次。如果您在 RDS 主控台中，將精細程度設定為 1 秒，您還是只能每 5 秒鐘才能看到更新後的指標。您可以使用 CloudWatch Logs 來擷取 1 秒指標更新。
### AWS CLI
若要使用 開啟增強型監控 AWS CLI，請在下列命令中，將 `--monitoring-interval`選項設定為 以外的值，`0`並將 `--monitoring-role-arn`選項設定為您在 中建立的角色[為增強型監控建立 IAM 角色](#USER_Monitoring.OS.Enabling.Prerequisites)。
+ [create-db-instance](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-instance.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)
+ [create-db-cluster](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/create-db-cluster.html) (多可用區域資料庫叢集)
+ [modify-db-cluster](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/modify-db-cluster.html) (多可用區域資料庫叢集)
`--monitoring-interval` 為資料庫執行個體收集增強型監控指標點之間的間隔 (秒)。選項的有效值為 `0`、`1`、`5`、`10`、`15`、`30` 和 `60`。
若要使用 關閉增強型監控 AWS CLI，請在這些命令`0`中將 `--monitoring-interval`選項設定為 。
**Example**
下方範例會為資料庫執行個體開啟增強型監控：
對於 Linux、macOS 或 Unix：
```
aws rds modify-db-instance \
--db-instance-identifier mydbinstance \
--monitoring-interval 30 \
--monitoring-role-arn arn:aws:iam::123456789012:role/emaccess
```
在 Windows 中：
```
aws rds modify-db-instance ^
--db-instance-identifier mydbinstance ^
--monitoring-interval 30 ^
--monitoring-role-arn arn:aws:iam::123456789012:role/emaccess
```
**Example**
下方範例會為多可用區域資料庫叢集開啟增強型監控：
對於 Linux、macOS 或 Unix：
```
aws rds modify-db-cluster \
--db-cluster-identifier mydbcluster \
--monitoring-interval 30 \
--monitoring-role-arn arn:aws:iam::123456789012:role/emaccess
```
在 Windows 中：
```
aws rds modify-db-cluster ^
--db-cluster-identifier mydbcluster ^
--monitoring-interval 30 ^
--monitoring-role-arn arn:aws:iam::123456789012:role/emaccess
```
### RDS API
若要使用 RDS API 開啟增強型監控，請將 `MonitoringInterval` 參數設定為 `0` 以外的值，然後將 `MonitoringRoleArn` 參數設定為您在 [為增強型監控建立 IAM 角色](#USER_Monitoring.OS.Enabling.Prerequisites) 中建立的角色。在下列動作中設定這些參數：
+ [CreateDBInstance](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBInstance.html)
+ [CreateDBInstanceReadReplica](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBInstanceReadReplica.html)
+ [ModifyDBInstance](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBInstance.html)
+ [CreateDBCluster](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_CreateDBCluster.html) (多可用區域資料庫叢集)
+ [ModifyDBCluster](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/APIReference/API_ModifyDBCluster.html) (多可用區域資料庫叢集)
`MonitoringInterval` 參數會指定資料庫執行個體收集增強型監控指標點之間的間隔 (秒)。有效值為：`0`、`1`、`5`、`10`、`15`、`30` 和 `60`。
若要使用 RDS API 關閉增強型監控，請將 `MonitoringInterval` 設定為 `0`。
## 防範混淆代理人問題
混淆代理人問題屬於安全性議題，其中沒有執行動作許可的實體可以強制具有更多許可的實體執行該動作。在 中 AWS，跨服務模擬可能會導致混淆代理人問題。在某個服務 (*呼叫服務*) 呼叫另一個服務 (*被呼叫服務*) 時，可能會發生跨服務模擬。可以操縱呼叫服務來使用其許可，以其不應有存取許可的方式對其他客戶的資源採取動作。為了預防這種情況， AWS 提供的工具可協助您保護所有服務的資料，而這些服務主體已獲得您帳戶中資源的存取權。如需詳細資訊，請參閱[混淆代理人問題](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/confused-deputy.html)。
若要限制 Amazon RDS 可將資源提供給另一項服務的許可，建議針對增強型監控角色，在信任政策中使用 `aws:SourceArn` 和 `aws:SourceAccount` 全域條件內容索引鍵。如果您同時使用兩個全域條件內容索引鍵，兩者必須使用相同的帳戶 ID。
防範混淆代理人問題的最有效方法是使用 `aws:SourceArn` 全域條件內容索引鍵，以及資源的完整 ARN。為 Amazon RDS 將 `aws:SourceArn` 設為 `arn:aws:rds:Region:my-account-id:db:dbname`。
下列範例展示如何在信任政策中使用 `aws:SourceArn` 和 `aws:SourceAccount` 全域條件內容索引鍵，來預防混淆代理人問題。
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Principal": {
"Service": "monitoring.rds.amazonaws.com"
},
"Action": "sts:AssumeRole",
"Condition": {
"StringLike": {
"aws:SourceArn": "arn:aws:rds:Region:my-123456789012:db:dbname"
},
"StringEquals": {
"aws:SourceAccount": "my-123456789012"
}
}
}
]
}
```
------
# 在 RDS 主控台中檢視作業系統指標
您可在 RDS 主控台的 **Monitoring (監控)** 選擇 **Enhanced monitoring (增強型監控)**，以檢視增強型監控回報的作業系統指標。
下列範例會顯示「增強型監控」頁面。如需增強型監控指標的說明，請參閱 [增強型監控中的作業系統指標](USER_Monitoring-Available-OS-Metrics.md)。
![\[儀表板檢視畫面\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/metrics1.png)
部分資料庫執行個體使用一個以上磁碟，作為資料庫執行個體的資料儲存磁碟區。**Physical Devices (實體裝置)** 圖表會針對這類資料庫執行個體，顯示每個磁碟的指標。例如下圖顯示四個磁碟的指標。
![\[多個磁碟的圖表\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/enhanced-monitoring-multiple-disks.png)
**注意**
目前 **Physical Devices (實體裝置)** 圖表不適用於 Microsoft SQL Server 資料庫執行個體。
檢視彙總**的檔案系統**圖表時，**rdsdbdata\$1** 裝置會與`rdsfilesys/rdsdbdata*`檔案系統相關，其中存放所有資料庫檔案和日誌。**rootfilesys** 裝置與`/`檔案系統 （也稱為 root) 相關，其中會存放與作業系統相關的檔案。使用其他儲存磁碟區時，請檢視`rdsdbdata4`磁碟區特定資訊的 `rdsdbdata2`、 `rdsdbdata3`和 磁碟區指標。
檢視彙總**磁碟 I/O** 圖形時，**rdsdbdata** 裝置會與主要`/rdsdbdata`儲存磁碟區相關。使用其他儲存磁碟區時，請檢視`rdsdbdata4`磁碟區特定資訊的 `rdsdbdata2`、 `rdsdbdata3`和 磁碟區指標。檔案系統裝置與 /file 系統 （也稱為 root) 相關，其中會存放與作業系統相關的檔案。
**rdsdev** 裝置名稱已棄用。**rdsdev** 裝置僅與主要`/rdsdbdata`儲存磁碟區相關，不包含來自其他儲存磁碟區的指標。
![\[圖表顯示檔案系統使用情形\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/enhanced-monitoring-filesystem.png)
如果資料庫執行個體為異地同步備份部署，您可以檢視主要資料庫執行個體的作業系統指標，及其異地同步備份備用複本。在 **Enhanced monitoring (增強型監控)** 檢視畫面中，選擇 **primary (主要)** 可檢視主要資料庫執行個體的作業系統指標，選擇 **secondary (次要)** 可檢視備用複本的作業系統指標。
![\[增強型監控的主要及次要選擇\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/enhanced-monitoring-primary-secondary.png)
如需異地同步備份部署的詳細資訊，請參閱[設定及管理 Amazon RDS 的多可用區域部署](Concepts.MultiAZ.md)。
**注意**
MariaDB 資料庫執行個體目前並不支援檢視多可用區域備用複本的作業系統指標。
如果您要檢視資料庫執行個體上執行的處理程序，則請在 **Monitoring (監控)** 中選擇 **OS process list (作業系統程序清單)**，即可查看詳細資訊。
**Process List (程序清單)** 檢視畫面顯示如下。
![\[程序清單檢視畫面\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/metrics2.png)
顯示於 **Process list (程序清單)** 檢視畫面中的增強型監控指標整理如下：
+ **RDS child processes (RDS 子程序)** – 顯示支援資料庫執行個體的 RDS 程序摘要，例如 ，以及 MySQL 資料庫執行個體的 `mysqld`。程序執行緒以巢狀顯示在父程序之下。程序執行緒僅顯示 CPU 使用率，因為其他指標與該程序的所有執行緒相同。主控台最多顯示 100 個程序與執行緒。其結果為消耗最多 CPU 與記憶體的程序與執行緒的組合。如果有 50 個以上的程序及 50 個以上的執行緒，主控台將顯示各類別中消耗量最高的 50 個程序與執行緒。此顯示有助於您識別哪些程序對於效能的影響最大。
+ **RDS 程序** – 顯示 RDS 管理代理程式所使用的資源摘要、診斷監控程序，以及支援 RDS 資料庫執行個體所需的其他 AWS 程序。
+ **OS processes (作業系統程序)** – 顯示核心與系統程序的摘要，這些程序對效能的影響通常很小。
各程序所列出的項目為：
+ **VIRT (VIRT)** – 顯示程序的虛擬記憶體大小。
+ **RES (RES)** – 顯示程序實際使用的實體記憶體。
+ **CPU%** – 會顯示程序正在使用的 CPU 頻寬總量百分比。
+ **MEM%** – 會顯示程序正在使用的記憶體總量百分比。
RDS 主控台顯示的監控資料擷取自 Amazon CloudWatch Logs。您也可以從 CloudWatch Logs 擷取資料庫執行個體的指標做為日誌串流。如需更多詳細資訊，請參閱 [使用 CloudWatch Logs 檢視作業系統指標](USER_Monitoring.OS.CloudWatchLogs.md)。
在以下期間不會傳回增強型監控指標：
+ 資料庫執行個體的容錯移轉。
+ 變更資料庫執行個體的執行個體類別 (擴充運算)。
在資料庫執行個體重新開機過程中會傳回增強型監控指標，因為只有資料庫引擎會重新開機。作業系統指標仍會繼續回報。
# 使用 CloudWatch Logs 檢視作業系統指標
在您為資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集啟用增強型監控之後，即可使用 CloudWatch Logs 與代表受監控之單一資料庫執行個體或資料庫叢集的日誌串流來檢視資料庫執行個體。日誌串流識別符為該資料庫執行個體或資料庫叢集的資源識別符 (`DbiResourceId`)。
**檢視增強型監控日誌資料**
1. 透過 [https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/](https://console.aws.amazon.com/cloudwatch/) 開啟 CloudWatch 主控台。
1. 如有必要，請選擇您資料庫執行個體或多可用區域資料庫叢集所在的 AWS 區域。如需詳細資訊，請參閱《Amazon Web Services 一般參考》**中的[區域和端點](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/index.html?rande.html)。
1. 在導覽窗格中，選擇 **Logs (日誌)**。
1. 在日誌群組清單中，選擇 **RDSOSMetrics**。
在多可用區域資料庫執行個體部署中，名稱中附加 `-secondary` 的日誌檔案用於多可用區域備用複本。
![\[多可用區域待命複本日誌檔案\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/enhanced-monitoring-cloudwatch-secondary.png)
1. 在日誌串流清單中，選擇您要檢視的日誌串流。
# Amazon RDS 的指標參考
在此參考中，您可以找到 Amazon CloudWatch、Performance Insights 和增強型監控的 Amazon RDS 指標描述。
**Topics**
+ [Amazon RDS 的 Amazon CloudWatch 指標](rds-metrics.md)
+ [Amazon RDS 的 Amazon CloudWatch 維度](dimensions.md)
+ [Amazon RDS Performance Insights 的 Amazon CloudWatch 指標](USER_PerfInsights.Cloudwatch.md)
+ [Performance Insights 計數器指標](USER_PerfInsights_Counters.md)
+ [績效詳情的 SQL 統計數字](sql-statistics.md)
+ [增強型監控中的作業系統指標](USER_Monitoring-Available-OS-Metrics.md)
# Amazon RDS 的 Amazon CloudWatch 指標
Amazon CloudWatch 指標可讓您深入了解 Amazon RDS 執行個體和叢集的效能和運作狀態，讓您監控系統行為並做出資料驅動型決策。這些指標有助於追蹤資源使用率、資料庫活動和營運效率，讓您了解執行個體的效能。
此參考概述 Amazon RDS 可用的特定指標，並說明如何解譯和使用它們來最佳化資料庫效能、疑難排解問題，並確保高可用性。
Amazon RDS 會將指標發佈至 `AWS/RDS` 和 `AWS/Usage` 命名空間中的 Amazon CloudWatch。
**Topics**
+ [Amazon RDS 的 Amazon CloudWatch 執行個體層級指標](#rds-cw-metrics-instance)
+ [Amazon RDS 的 Amazon CloudWatch 用量指標](#rds-metrics-usage)
## Amazon RDS 的 Amazon CloudWatch 執行個體層級指標
Amazon CloudWatch 中的 `AWS/RDS` 命名空間包含下列執行個體層級指標。
**注意**
Amazon RDS 主控台可能會以與傳送至 Amazon CloudWatch 的單位不同的單位顯示指標。例如，Amazon RDS 主控台可能會顯示指標 (MB)，而系統會將指標傳送至 Amazon CloudWatch 位元組。
| 指標 | 描述 | 適用對象 | 單位 |
| --- | --- | --- | --- |
| `BinLogDiskUsage` | 二進位日誌佔用的磁碟空間量。如果已啟用 MySQL 和 MariaDB 執行個體的自動備份，包括僅供讀取複本，則會建立二進位日誌。 | MariaDB MySQL | 位元組 |
| `BurstBalance` | 一般用途 SSD (gp2) 叢發儲存貯體可用輸入/輸出額度的百分比。 | 全部 | 百分比 |
| `CheckpointLag` | 自最近檢查點以來的時間量。 | | 秒鐘 |
| `ConnectionAttempts` | 嘗試連線至執行個體的次數 (無論是否成功)。 | MySQL | 計數 |
| `CPUUtilization` | CPU 使用率。 | 全部 | 百分比 |
| `CPUCreditUsage` | 執行個體為 CPU 使用率花費的 CPU 額度數量。一個 CPU 額度等於在 100 % 使用率的情形下執行一分鐘的一個 vCPU，或是相等組合的 vCPU、利用率和時間。例如，您可能會有在 50% 利用率的情形下執行兩分鐘的一個 vCPU，或在 25% 利用率的情形下執行兩分鐘的兩個 vCPU。此指標只適用於 db.t2、db.t3 和 db.t4g 執行個體。 建議您在開發、測試伺服器或其他非生產伺服器時，僅使用 T 資料庫執行個體類別。如需詳細了解 T 執行個體類別，請參閱 [資料庫執行個體類別的類型](Concepts.DBInstanceClass.Types.md)。 CPU 額度指標僅提供 5 分鐘頻率。如果您要指定大於 5 分鐘的期間，請使用 `Sum` 統計資訊代替 `Average` 統計資訊。 | | 額度 (vCPU-分鐘) |
| `CPUCreditBalance` | 自執行個體啟動或開始後，累積獲得的 CPU 額度數量。如果是 T2 Standard，`CPUCreditBalance` 也包含已產生的啟動額度。獲得額度後，額度會在額度餘額中累積，並在支付額度時，從額度餘額中移出。額度餘額有最大值限制，它取決於執行個體大小。到達限制之後，任何獲得的新點數都會遭到捨棄。如果是 T2 Standard，啟動額度不會計入此限制。`CPUCreditBalance` 中的額度可供執行個體支付以大幅提升並超越基準 CPU 使用率。執行個體執行時，`CPUCreditBalance` 中的額度不會過期。當執行個體停止時，`CPUCreditBalance` 不會保持，所有累積的額度都將流失。CPU 額度指標僅提供 5 分鐘頻率。此指標只適用於 db.t2、db.t3 和 db.t4g 執行個體。 建議您在開發、測試伺服器或其他非生產伺服器時，僅使用 T 資料庫執行個體類別。如需詳細了解 T 執行個體類別，請參閱 [資料庫執行個體類別的類型](Concepts.DBInstanceClass.Types.md)。 啟動積分在 Amazon RDS 中的運作方式與 Amazon EC2 相同。如需詳細資訊，請參閱《*Amazon Elastic Compute Cloud Linux 執行個體使用者指南*》中的[啟動積分](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/burstable-performance-instances-standard-mode-concepts.html#launch-credits)。 | | 額度 (vCPU-分鐘) |
| `CPUSurplusCreditBalance` | 無限制執行個體已在其 `CPUCreditBalance` 值為 0 時支出的剩餘額度數量。 `CPUSurplusCreditBalance` 值由獲得的 CPU 額度支付。如果剩餘額度超過執行個體在 24 小時期間可獲得的最大額度數量，超過最大值的支出剩餘額度將必須負擔額外的費用。 CPU 額度指標僅提供 5 分鐘頻率。 | 全部 | 額度 (vCPU-分鐘) |
| `CPUSurplusCreditsCharged` | 若支出剩餘額度數量未由獲得的 CPU 額度付清，會產生額外的費用。 發生以下任何情況時，將收取支出剩餘額度的費用。 [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/rds-metrics.html) CPU 額度指標僅提供 5 分鐘頻率。 | 全部 | 額度 (vCPU-分鐘) |
| `DatabaseConnections` | 連線至資料庫執行個體的用戶端網路連線數。 資料庫工作階段數可能高於指標值，因為指標值不包括以下項目： [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/rds-metrics.html) | 全部 | 計數 |
| `DiskQueueDepth` | 等待存取磁碟的未完成 IO (讀/寫請求) 數量。 | 全部 | 計數 |
| `DiskQueueDepthLogVolume` | 等待存取日誌磁碟區磁碟的未完成 IO (讀/寫請求) 數量。 | 已啟用[專用日誌磁碟區](USER_PIOPS.dlv.md)的資料庫執行個體 | 計數 |
| `EBSByteBalance%` | RDS 資料庫高載儲存貯體中剩餘輸送量額度的百分比。只有基本監控才提供此指標。 指標值是以所有磁碟區 (包括根磁碟區) 的輸送量為基礎，而非僅以包含資料庫檔案的那些磁碟區為基礎。 若要尋找支援此指標的執行個體大小，請參閱《Amazon EC2 使用者指南》**中的[預設 EBS 最佳化](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ebs-optimized.html#current)資料表中帶有星號 (\$1) 的執行個體大小。`Sum` 統計資料不適用於此指標。 | 全部 | 百分比 |
| `EBSIOBalance%` | RDS 資料庫高載儲存貯體中剩餘輸入/輸出額度的百分比。只有基本監控才提供此指標。 指標值是以所有磁碟區 (包括根磁碟區) 的 IOPS 為基礎，而非僅以包含資料庫檔案的那些磁碟區為基礎。 若要尋找支援此指標的執行個體大小，請參閱《Amazon EC2 使用者指南》**中的 [Amazon EBS 最佳化執行個體類型](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ebs-optimized.html)。`Sum` 統計資料不適用於此指標。 此指標不同於 `BurstBalance`。若要了解如何使用此指標，請參閱[使用 Amazon EBS 優化執行個體高載功能來改善應用程式效能並降低成本](https://aws.amazon.com/blogs/compute/improving-application-performance-and-reducing-costs-with-amazon-ebs-optimized-instance-burst-capability/)。 | 全部 | 百分比 |
| `FailedSQLServerAgentJobsCount` | 最後 1 分鐘內失敗的 Microsoft SQL Server Agent 任務數量。 | Microsoft SQL Server | 每分鐘計數 |
| `FreeableMemory` | 可用的隨機存取記憶體的數量。 若為 MariaDB、MySQL、Oracle 和 PostgreSQL 資料庫執行個體，此指標報告 `MemAvailable` 的 `/proc/meminfo` 欄位值。 | 全部 | 位元組 |
| `FreeLocalStorage` | 可用的本機儲存空間量。 此指標僅適用於具有 NVMe SSD 執行個體儲存體磁碟區的資料庫執行個體類別。如需使用 NVMe SSD 執行個體儲存體磁碟區的 Amazon EC2 執行個體的相關資訊，請參閱[執行個體儲存體區磁碟區](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/InstanceStorage.html#instance-store-volumes)。對等的 RDS 資料庫執行個體類別具有相同的執行個體儲存體磁碟區。例如，db.m6gd 和 db.r6gd 資料庫執行個體類別具有 NVMe 固態硬碟執行個體儲存體磁碟區。 | | 位元組 |
| `FreeLocalStoragePercent` | 可用的本機儲存空間百分比。 此指標僅適用於具有 NVMe SSD 執行個體儲存體磁碟區的資料庫執行個體類別。如需使用 NVMe SSD 執行個體儲存體磁碟區的 Amazon EC2 執行個體的相關資訊，請參閱[執行個體儲存體區磁碟區](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/InstanceStorage.html#instance-store-volumes)。對等的 RDS 資料庫執行個體類別具有相同的執行個體儲存體磁碟區。例如，db.m6gd 和 db.r6gd 資料庫執行個體類別具有 NVMe 固態硬碟執行個體儲存體磁碟區。 | | 百分比 |
| `FreeStorageSpace` | 可用的儲存空間的數量。 | 全部 | 位元組 |
| `FreeStorageSpaceLogVolume` | 日誌磁碟區上可用的儲存空間數量。 | 已啟用[專用日誌磁碟區](USER_PIOPS.dlv.md)的資料庫執行個體 | 位元組 |
| `IamDbAuthConnectionRequests` | 對資料庫執行個體使用 IAM 身分驗證的連線請求數目。 | 全部 | 計數 |
| `MaximumUsedTransactionIDs` | 已使用的交易 ID 上限。 | PostgreSQL | 計數 |
| `NetworkReceiveThroughput` | 資料庫執行個體的外來 (接收) 網路流量，包括客戶資料庫流量及用於監控與複寫的 Amazon RDS 流量。 | 全部 | 每秒位元組數 |
| `NetworkTransmitThroughput` | 資料庫執行個體的外送 (傳輸) 網路流量，包括客戶資料庫流量及用於監控與複寫的 Amazon RDS 流量。 | 全部 | 每秒位元組數 |
| `OldestLogicalReplicationSlotLag` | Amazon RDS 的延遲大小會在來源資料庫上遞交交易，以及 RDS 將交易套用至複本資料庫的時間。 | PostgreSQL | 位元組 |
| `OldestReplicationSlotLag` | 以接收到 WAL 資料而言，複本遲延程度最大的遲延大小。 | PostgreSQL | 位元組 |
| `ReadIOPS` | 磁碟讀取輸入/輸出操作的每秒平均次數。 | 全部 | 每秒計數 |
| `ReadIOPSLocalStorage` | 磁碟讀取輸入/輸出操作到本機儲存體的每秒平均次數。 此指標僅適用於具有 NVMe SSD 執行個體儲存體磁碟區的資料庫執行個體類別。如需使用 NVMe SSD 執行個體儲存體磁碟區的 Amazon EC2 執行個體的相關資訊，請參閱[執行個體儲存體區磁碟區](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/InstanceStorage.html#instance-store-volumes)。對等的 RDS 資料庫執行個體類別具有相同的執行個體儲存體磁碟區。例如，db.m6gd 和 db.r6gd 資料庫執行個體類別具有 NVMe 固態硬碟執行個體儲存體磁碟區。 | | 每秒計數 |
| `ReadIOPSLogVolume` | 日誌磁碟區每秒磁碟讀取 I/O 操作的平均次數。 | 已啟用[專用日誌磁碟區](USER_PIOPS.dlv.md)的資料庫執行個體 | 每秒計數 |
| `ReadLatency` | 平均每次磁碟輸入/輸出操作耗用的時間量。 | 全部 | 秒鐘 |
| `ReadLatencyLocalStorage` | 平均每次本機儲存體磁碟輸入/輸出操作耗用的時間量。 此指標僅適用於具有 NVMe SSD 執行個體儲存體磁碟區的資料庫執行個體類別。如需使用 NVMe SSD 執行個體儲存體磁碟區的 Amazon EC2 執行個體的相關資訊，請參閱[執行個體儲存體區磁碟區](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/InstanceStorage.html#instance-store-volumes)。對等的 RDS 資料庫執行個體類別具有相同的執行個體儲存體磁碟區。例如，db.m6gd 和 db.r6gd 資料庫執行個體類別具有 NVMe SSD 執行個體儲存體磁碟區。 | | 秒鐘 |
| `ReadLatencyLogVolume` | 日誌磁碟區每個磁碟 I/O 操作所花費的平均時間量。 | 已啟用[專用日誌磁碟區](USER_PIOPS.dlv.md)的資料庫執行個體 | 秒鐘 |
| `ReadThroughput` | 平均每秒從磁碟讀取的位元組數目。 | 全部 | 每秒位元組數 |
| `ReadThroughputLocalStorage` | 平均每秒從磁碟讀取的本機儲存體位元組數目。 此指標僅適用於具有 NVMe SSD 執行個體儲存體磁碟區的資料庫執行個體類別。如需使用 NVMe SSD 執行個體儲存體磁碟區的 Amazon EC2 執行個體的相關資訊，請參閱[執行個體儲存體區磁碟區](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/InstanceStorage.html#instance-store-volumes)。對等的 RDS 資料庫執行個體類別具有相同的執行個體儲存體磁碟區。例如，db.m6gd 和 db.r6gd 資料庫執行個體類別具有 NVMe 固態硬碟執行個體儲存體磁碟區。 | | 每秒位元組數 |
| `ReadThroughputLogVolume` | 日誌磁碟區每秒從磁碟讀取的平均位元組數目。 | 已啟用[專用日誌磁碟區](USER_PIOPS.dlv.md)的資料庫執行個體 | 每秒位元組數 |
| `ReplicaLag` | 針對僅供讀取複本的組態，讀取複本資料庫執行個體落後於來源資料庫執行個體的時間量。適用於 MariaDB、Microsoft SQL Server、MySQL、Oracle 和 PostgreSQL 僅供讀取複本。 針對多可用區域資料庫叢集，寫入器資料庫執行個體上的最新交易與讀取器資料庫執行個體上最新套用交易之間的時間差異。 | | 秒鐘 |
| `ReplicationChannelLag` | 對於多來源複本組態，多來源複本上的特定通道落後於來源資料庫執行個體的時間量。如需詳細資訊，請參閱[監控多來源複寫通道](mysql-multi-source-replication.md#mysql-multi-source-replication-monitoring)。 | MySQL | 秒鐘 |
| `ReplicationSlotDiskUsage` | 複本插槽檔案使用的磁碟空間。 | PostgreSQL | 位元組 |
| `SwapUsage` | 資料庫執行個體上使用的交換空間的量。 | MariaDB MySQL Oracle PostgreSQL | 位元組 |
| `TempDbAvailableDataSpace` | tempdb 上的可用資料空間量，以及 tempdb 所在的磁碟區。 使用此指標來監控 tempdb 資料空間可用性，並相應地規劃容量。低值可能表示需要增加儲存體或最佳化大量使用 tempdb 的查詢。 | SQL Server | 位元組 |
| `TempDbAvailableLogSpace` | tempdb 上的可用日誌空間量，以及 tempdb 所在的磁碟區。 使用此指標來監控 tempdb 日誌空間可用性，並防止交易日誌的完整條件。對於具有大型交易或可產生重大日誌活動的高度並行的工作負載至關重要。 | SQL Server | 位元組 |
| `TempDbDataFileUsage` | tempdb 上使用的資料檔案百分比。此指標不會考慮潛在的檔案成長。 使用此指標來監控 tempdb 資料檔案使用率，並識別潛在的效能瓶頸。高值可能表示需要最佳化可建立大型暫時物件或增加 tempdb 大小的查詢。 | SQL Server | 百分比 |
| `TempDbLogFileUsage` | tempdb 上使用的日誌檔案百分比。此指標不會考慮潛在的檔案成長。 使用此指標來監控 tempdb 日誌檔案使用率，並防止效能問題。高值可能表示長時間執行的交易或過多的記錄活動可能會影響整體資料庫效能。 | SQL Server | 百分比 |
| `TransactionLogsDiskUsage` | 交易日誌使用的磁碟空間。 | PostgreSQL | 位元組 |
| `TransactionLogsGeneration` | 每秒產生的交易日誌的大小。 | PostgreSQL | 每秒位元組數 |
| `WriteIOPS` | 磁碟寫入輸入/輸出操作的每秒平均次數。 | 全部 | 每秒計數 |
| `WriteIOPSLocalStorage` | 本機儲存體上磁碟寫入輸入/輸出操作的每秒平均次數。 此指標僅適用於具有 NVMe SSD 執行個體儲存體磁碟區的資料庫執行個體類別。如需使用 NVMe SSD 執行個體儲存體磁碟區的 Amazon EC2 執行個體的相關資訊，請參閱[執行個體儲存體區磁碟區](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/InstanceStorage.html#instance-store-volumes)。對等的 RDS 資料庫執行個體類別具有相同的執行個體儲存體磁碟區。例如，db.m6gd 和 db.r6gd 資料庫執行個體類別具有 NVMe 固態硬碟執行個體儲存體磁碟區。 | | 每秒計數 |
| `WriteIOPSLogVolume` | 日誌磁碟區每秒磁碟寫入 I/O 操作的平均次數。 | 已啟用[專用日誌磁碟區](USER_PIOPS.dlv.md)的資料庫執行個體 | 每秒計數 |
| `WriteLatency` | 平均每次磁碟輸入/輸出操作耗用的時間量。 | 全部 | 秒鐘 |
| `WriteLatencyLocalStorage` | 平均每次本機儲存體磁碟輸入/輸出操作耗用的時間量。 此指標僅適用於具有 NVMe SSD 執行個體儲存體磁碟區的資料庫執行個體類別。如需使用 NVMe SSD 執行個體儲存體磁碟區的 Amazon EC2 執行個體的相關資訊，請參閱[執行個體儲存體區磁碟區](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/InstanceStorage.html#instance-store-volumes)。對等的 RDS 資料庫執行個體類別具有相同的執行個體儲存體磁碟區。例如，db.m6gd 和 db.r6gd 資料庫執行個體類別具有 NVMe SSD 執行個體儲存體磁碟區。 | | 秒鐘 |
| `WriteLatencyLogVolume` | 日誌磁碟區每個磁碟 I/O 操作所花費的平均時間量。 | 已啟用[專用日誌磁碟區](USER_PIOPS.dlv.md)的資料庫執行個體 | 秒鐘 |
| `WriteThroughput` | 平均每秒寫入磁碟的位元組數目。 | 全部 | 每秒位元組數 |
| `WriteThroughputLogVolume` | 日誌磁碟區每秒寫入至磁碟的平均位元組數目。 | 已啟用[專用日誌磁碟區](USER_PIOPS.dlv.md)的資料庫執行個體 | 每秒位元組數 |
| `WriteThroughputLocalStorage` | 每秒寫入磁碟的本機儲存體平均位元組數目。 此指標僅適用於具有 NVMe SSD 執行個體儲存體磁碟區的資料庫執行個體類別。如需使用 NVMe SSD 執行個體儲存體磁碟區的 Amazon EC2 執行個體的相關資訊，請參閱[執行個體儲存體區磁碟區](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/InstanceStorage.html#instance-store-volumes)。對等的 RDS 資料庫執行個體類別具有相同的執行個體儲存體磁碟區。例如，db.m6gd 和 db.r6gd 資料庫執行個體類別具有 NVMe 固態硬碟執行個體儲存體磁碟區。 | | 每秒位元組數 |
## Amazon RDS 的 Amazon CloudWatch 用量指標
Amazon CloudWatch 中的 `AWS/Usage` 命名空間包括 Amazon RDS service quotas 的帳戶層級用量指標。CloudWatch 會自動收集所有 的使用指標 AWS 區域。
如需詳細資訊，請參閱《*Amazon CloudWatch 使用者指南*》中的 [CloudWatch 用量指標](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Usage-Metrics.html)。如需詳細資訊，請參閱《*Service Quotas 使用者指南*》中的[請求提高配額](https://docs.aws.amazon.com/servicequotas/latest/userguide/request-quota-increase.html)。
| 指標 | 描述 | 單位\$1 |
| --- | --- | --- |
| AllocatedStorage | 所有資料庫執行個體的儲存總量 總和不包括臨時遷移執行個體。 | GB |
| AuthorizationsPerDBSecurityGroup | 您 AWS 帳戶中每個資料庫安全群組的輸入規則數目。使用的值是帳戶中資料庫安全群組中輸入規則的數量上限。帳戶中的其他資料庫安全群組可能會有較少的輸入規則。 | 計數 |
| CustomEndpointsPerDBCluster | 您 AWS 帳戶中每個資料庫叢集的自訂端點數量。使用的值是帳戶中資料庫叢集中自訂端點的數量上限。帳戶中的其他資料庫叢集可能會有較少數量的自訂端點。 | 計數 |
| CustomEngineVersions | 您 AWS 帳戶中 Amazon RDS Custom 的自訂引擎版本 (CEV) 數量。 | 計數 |
| DBClusterParameterGroups | AWS 帳戶中資料庫叢集參數群組的數量上限。計數不包括預設參數群組。 | 計數 |
| DBClusterRoles | 您 中每個資料庫叢集的 associated AWS Identity and Access Management (IAM) 角色數量 AWS 帳戶。使用的值是帳戶中資料庫叢集的關聯 IAM 角色數量上限。帳戶中的其他資料庫叢集可能有較少的相關聯 IAM 角色。 | 計數 |
| DBClusters | AWS 帳戶中 Amazon Aurora 資料庫叢集的數量。 | 計數 |
| DBInstanceRoles | 您 中每個資料庫執行個體的 associated AWS Identity and Access Management (IAM) 角色數量 AWS 帳戶。使用的值是帳戶中資料庫執行個體的關聯 IAM 角色數量上限。帳戶中的其他資料庫執行個體可能有較少的關聯 IAM 角色。 | 計數 |
| DBInstances | AWS 帳戶中的資料庫執行個體數量。 | 計數 |
| DBParameterGroups | AWS 帳戶中資料庫參數群組的數量。計數不包括預設的資料庫參數群組。 | 計數 |
| DBSecurityGroups | AWS 帳戶中的安全群組數量。該計數不包括預設安全群組和預設 VPC 安全群組。 | 計數 |
| DBSubnetGroups | AWS 帳戶中的資料庫子網路群組數量。計數不包括預設子網路組。 | 計數 |
| EventSubscriptions | AWS 帳戶中事件通知訂閱的數量。 | 計數 |
| Integrations | 您 AWS 帳戶中與 Amazon Redshift 的零 ETL 整合次數。 | 計數 |
| ManualClusterSnapshots | AWS 帳戶中手動建立的資料庫叢集快照數量。計數不包括無效的快照。 | 計數 |
| ManualSnapshots | AWS 帳戶中手動建立的資料庫快照數量。計數不包括無效的快照。 | 計數 |
| OptionGroups | AWS 帳戶中的選項群組數量。計數不包括預設選項群組。 | 計數 |
| Proxies | 您 AWS 帳戶中的 RDS 代理程式數量。 | 計數 |
| ReadReplicasPerMaster | 您帳戶中每個資料庫執行個體的僅供讀取複本數量。使用的值是帳戶中資料庫執行個體的僅供讀取複本數量上限。帳戶中的其他資料庫執行個體可能會有較少的僅供讀取複本數量。 | 計數 |
| ReservedDBInstances | AWS 帳戶中的保留資料庫執行個體數量。計數不包括淘汰或拒絕的執行個體。 | 計數 |
| SubnetsPerDBSubnetGroup | 您 AWS 帳戶中每個資料庫子網路群組的子網路數量。帳戶中資料庫子網路群組的子網路數量上限。帳戶中的其他資料庫子網路群組可能有較少的子網路數量。 | 計數 |
**注意**
\$1 Amazon RDS 不會將使用量指標的單位發佈到 CloudWatch。這些單位僅顯示於文件中。
# Amazon RDS 的 Amazon CloudWatch 維度
您可以使用下表中的任何維度來篩選 Amazon RDS 指標資料。
| 維度 | 篩選請求的資料 . . . |
| --- | --- |
| DBInstanceIdentifier | 特定的資料庫執行個體。 |
| DatabaseClass | 資料庫類別中的所有執行個體。例如，您可以為屬於資料庫類別 `db.r5.large` 的所有執行個體彙總指標。 |
| EngineName | 僅已識別的引擎名稱。例如，您可以為具有引擎名稱 `postgres` 的所有執行個體彙總指標。 |
| SourceRegion | 僅指定的區域。例如，您可以針對 `us-east-1` 區域中的所有資料庫執行個體來彙總指標。 |
| DbInstanceIdentifier, VolumeName | 單一執行個體的每個磁碟區指標。 RDS 會擷取多個儲存磁碟區的指標。 |
**注意**
如果您使用其他儲存磁碟區，您可以在 `DBInstanceIdentifier`維度下查看彙總儲存指標。若要查看每個磁碟區儲存指標，請使用 `DbInstanceIdentifier, VolumeName` 維度。
# Amazon RDS Performance Insights 的 Amazon CloudWatch 指標
Performance Insights 會自動將某些指標發佈至 Amazon CloudWatch。您可以透過績效詳情來查詢相同的資料，但在 CloudWatch 中具備這些指標可讓您輕鬆新增 CloudWatch 警示。您也可以輕鬆將指標新增至現有的 CloudWatch 儀表板。
| 指標 | 描述 |
| --- | --- |
| DBLoad | 資料庫的作用中工作階段數量。您通常會需要平均作用中工作階段數量的資料。在績效詳情中，系統會以 `db.load.avg` 的形式來查詢此資料。 |
| DBLoadCPU | 當等待事件類型為 CPU 時，作用中工作階段的數量。在績效詳情中，系統會以 `db.load.avg` 的形式來查詢此資料，篩選依據為等待事件類型 `CPU`。 |
| DBLoadNonCPU | 當等待事件類型不是 CPU 時，作用中工作階段的數量。 |
| DBLoadRelativeToNumVCPUs | 資料庫負載與資料庫虛擬 CPU 數量的比率。 |
**注意**
只有當資料庫執行個體上有負載時，這些指標才會發佈至 CloudWatch。
您可以使用 CloudWatch 主控台、AWS CLI 或 CloudWatch API 來檢視這些指標。您也可以使用特殊指標數學函數來檢查其他 Performance Insights 計數器指標。如需詳細資訊，請參閱 [在 CloudWatch 中查詢其他 Performance Insights 計數器指標](#USER_PerfInsights.Cloudwatch.ExtraMetrics)。
例如，您可以執行 [get-metric-statistics](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/cloudwatch/get-metric-statistics.html) 命令來取得 `DBLoad` 指標的統計。
```
aws cloudwatch get-metric-statistics \
--region us-west-2 \
--namespace AWS/RDS \
--metric-name DBLoad \
--period 60 \
--statistics Average \
--start-time 1532035185 \
--end-time 1532036185 \
--dimensions Name=DBInstanceIdentifier,Value=db-loadtest-0
```
此範例會產生類似下列範例的輸出結果。
```
{
"Datapoints": [
{
"Timestamp": "2021-07-19T21:30:00Z",
"Unit": "None",
"Average": 2.1
},
{
"Timestamp": "2021-07-19T21:34:00Z",
"Unit": "None",
"Average": 1.7
},
{
"Timestamp": "2021-07-19T21:35:00Z",
"Unit": "None",
"Average": 2.8
},
{
"Timestamp": "2021-07-19T21:31:00Z",
"Unit": "None",
"Average": 1.5
},
{
"Timestamp": "2021-07-19T21:32:00Z",
"Unit": "None",
"Average": 1.8
},
{
"Timestamp": "2021-07-19T21:29:00Z",
"Unit": "None",
"Average": 3.0
},
{
"Timestamp": "2021-07-19T21:33:00Z",
"Unit": "None",
"Average": 2.4
}
],
"Label": "DBLoad"
}
```
如需 CloudWatch 的詳細資訊，請參閱 *Amazon CloudWatch 使用者指南* 中的[什麼是 Amazon CloudWatch？](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/WhatIsCloudWatch.html)。
## 在 CloudWatch 中查詢其他 Performance Insights 計數器指標
**注意**
如果您啟用 Database Insights 的進階模式，Amazon RDS 會將 Performance Insights 計數器指標發佈至 Amazon CloudWatch。透過 Database Insights，您不需要使用 `DB_PERF_INSIGHTS` 指標數學函數。您可以使用 CloudWatch Database Insights 儀表板來搜尋、查詢和設定 Performance Insights 計數器指標的警示。
您可以從 CloudWatch 對 RDS Performance Insights 指標進行查詢、發出警示及繪製圖表。您可以使用 CloudWatch 的 `DB_PERF_INSIGHTS` 指標數學函數來存取資料庫執行個體的相關資訊。此函數可讓您使用未直接報告給 CloudWatch 的 Performance Insights 指標來建立新的時間序列。
您可以在 CloudWatch 主控台的**選取指標**畫面中按一下**新增數學**下拉式功能表，以使用新的指標數學函數。您可以使用它在 Performance Insights 指標或 CloudWatch 和 Performance Insights 指標的組合上建立警示和圖表，包括次分鐘指標的高解析度警示。您也可以在[https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/cloudwatch/get-metric-data.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/cloudwatch/get-metric-data.html)要求中包含指標數學表達式，以程式設計方式使用函數。如需詳細資訊，請參閱[指標數學語法和函數](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/using-metric-math.html#metric-math-syntax-functions-list)，以及[從 AWS 資料庫在 Performance Insights 計數器指標上建立警示](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_alarm_database_performance_insights.html)。
# Performance Insights 計數器指標
計數器指標是 Performance Insights 儀表板中的作業系統和資料庫效能指標。若要協助識別並分析效能問題，您可以將計數器指標與資料庫負載相互關聯。您必須將統計函數附加至指標，以取得指標值。例如，`os.memory.active` 指標支援的函數為 `.avg`、`.min`、`.max`、`.sum` 和 `.sample_count`。
每分鐘收集一次計數器指標。作業系統指標收集方式取決於增強型監控是開啟或關閉。如果關閉增強型監控，系統每分鐘收集一次作業系統指標。如果開啟增強型監控，系統會在選定期間內收集作業系統指標。如需增強型監控的詳細資訊，請參閱 [開啟和關閉增強型監控](USER_Monitoring.OS.Enabling.md#USER_Monitoring.OS.Enabling.Procedure)。
**Topics**
+ [績效詳情作業系統計數器](#USER_PerfInsights_Counters.OS)
+ [Amazon RDS for MariaDB 和 MySQL 的績效詳情計數器](#USER_PerfInsights_Counters.MySQL)
+ [Amazon RDS for Microsoft SQL Server 的績效詳情計數器](#USER_PerfInsights_Counters.SQLServer)
+ [Amazon RDS for Oracle 的績效詳情計數器](#USER_PerfInsights_Counters.Oracle)
+ [Amazon RDS for PostgreSQL 的績效詳情計數器](#USER_PerfInsights_Counters.PostgreSQL)
## 績效詳情作業系統計數器
對於 RDS for SQL Server 以外的 RDS 引擎 ，下列作業系統計數器 (其字首為 `os`) 可與 Performance Insights 搭配使用。
您可以將 `ListAvailableResourceMetrics` API 用於資料庫執行個體的可用計數器指標清單。如需詳細資訊，請參閱《Amazon RDS Performance Insights API 參考指南》中的 [ListAvailableResourceMetrics](https://docs.aws.amazon.com/performance-insights/latest/APIReference/API_ListAvailableResourceMetrics)。
| 計數器 | 類型 | 單位 | 指標 | Description |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 作用中 | 記憶體 | KB | os.memory.active | 已指派的記憶體數量，以 KB 為單位。 |
| 緩衝區域 | 記憶體 | KB | os.memory.buffers | 在寫入至儲存裝置之前，用於緩衝 I/O 請求的記憶體數量，以 KB 為單位。 |
| 已快取 | 記憶體 | KB | os.memory.cached | 用於快取檔案系統型 I/O 的記憶體數量，以 KB 為單位。 |
| 資料庫快取 | 記憶體 | 位元組 | os.memory.db.cache | 資料庫程序 (包括 tmpfs (shmem)) 用於頁面快取的記憶體數量，以位元組為單位。 |
| 資料庫常駐集大小 | 記憶體 | 位元組 | os.memory.db.residentSetSize | 資料庫程序 (不包括 tmpfs (shmem)) 用於匿名和交換快取的記憶體數量，以位元組為單位。 |
| 資料庫交換 | 記憶體 | 位元組 | os.memory.db.swap | 資料庫程序用於交換的記憶體數量，以位元組為單位。 |
| 髒 | 記憶體 | KB | os.memory.dirty | RAM 之中已修改但尚未寫入至儲存裝置中相關資料區塊的記憶體分頁數量，以 KB 為單位。 |
| 免費 | 記憶體 | KB | os.memory.free | 未指派的記憶體數量，以 KB 為單位。 |
| 釋出的大內存頁 | 記憶體 | 頁面 | os.memory.hugePagesFree | 自由巨型分頁的數量。巨型分頁為 Linux 核心的功能。 |
| 保留的大內存頁 | 記憶體 | 頁面 | os.memory.hugePagesRsvd | 已遞交的巨型分頁的數量。 |
| 大內存頁尺寸 | 記憶體 | KB | os.memory.hugePagesSize | 每個巨型分頁的大小，以 KB 為單位。 |
| 抑制的大內存頁 | 記憶體 | 頁面 | os.memory.hugePagesSurp | 超過總數的可用剩餘巨型分頁的數量。 |
| 大內存頁總數 | 記憶體 | 頁面 | os.memory.hugePagesTotal | 大內存頁總數。 |
| 非作用中 | 記憶體 | KB | os.memory.inactive | 使用頻率最低的記憶體分頁數量，以 KB 為單位。 |
| 已對應 | 記憶體 | KB | os.memory.mapped | 在程序地址空間內映射的檔案系統內容的總量，以 KB 為單位。 |
| 記憶體不足終止計數 | 記憶體 | 終止 | os.memory.outOfMemoryKillCount | 上次收集間隔內發生的 OOM 終止數目。 |
| 內存頁資料表 | 記憶體 | KB | os.memory.pageTables | 分頁表使用的記憶體數量，以 KB 為單位。 |
| 板 | 記憶體 | KB | os.memory.slab | 個重複使用的核心資料結構數量，以 KB 為單位。 |
| 總計 | 記憶體 | KB | os.memory.total | 記憶體總量，以 KB 為單位。 |
| 回寫 | 記憶體 | KB | os.memory.writeback | RAM 之中仍被寫入至支援儲存裝置的中途分頁數量，以 KB 為單位。 |
| 訪客 | CPU 使用率 | 百分比 | os.cpuUtilization.guest | 客體程式使用中的 CPU 百分比。 |
| 閒置 | CPU 使用率 | 百分比 | os.cpuUtilization.idle | CPU 閒置的百分比。 |
| Irq | CPU 使用率 | 百分比 | os.cpuUtilization.irq | 軟體中斷使用中的 CPU 百分比。 |
| 良好 | CPU 使用率 | 百分比 | os.cpuUtilization.nice | 以最低優先順序執行之程式使用中的 CPU 百分比。 |
| 挪用 | CPU 使用率 | 百分比 | os.cpuUtilization.steal | 其他虛擬機器使用中的 CPU 百分比。 |
| 系統 | CPU 使用率 | 百分比 | os.cpuUtilization.system | 核心使用中的 CPU 百分比。 |
| 總計 | CPU 使用率 | 百分比 | os.cpuUtilization.total | 使用中的 CPU 總百分比。此值包含良好值。 |
| 使用者 | CPU 使用率 | 百分比 | os.cpuUtilization.user | 使用者程式使用中的 CPU 百分比。 |
| 等候 | CPU 使用率 | 百分比 | os.cpuUtilization.wait | 等待 I/O 存取時未使用的 CPU 百分比。 |
| 閱讀 IO PS | 磁碟 IO | 每秒請求數 | os.diskIO..readIOsPS | 每秒讀取操作的次數。 |
| 寫入IO PS | 磁碟 IO | 每秒請求數 | os.diskIO..writeIOsPS | 每秒寫入操作的次數。 |
| 平均佇列長度 | 磁碟 IO | 要求 | os.diskIO..avgQueueLen | 在 I/O 裝置的佇列中等待的要求數量。 |
| 平均請求大小 | 磁碟 IO | 要求 | os.diskIO..avgReqSz | 在 I/O 裝置的佇列中等待的要求數量。 |
| 等候 | 磁碟 IO | 毫秒 | os.diskIO..await | 回應請求時所需的毫秒數，包括佇列時間與服務時間。 |
| 讀取 IO PS | 磁碟 IO | 要求 | os.diskIO..readIOsPS | 每秒讀取操作的次數。 |
| 讀取 KB | 磁碟 IO | KB | os.diskIO..readKb | 讀取的 KB 總數。 |
| 讀取 KB PS | 磁碟 IO | 每秒 KB | os.diskIO..readKbPS | 每秒讀取的 KB 總數。 |
| Rrqm PS | 磁碟 IO | 每秒請求數 | os.diskIO..rrqmPS | 每秒佇列的合併讀取請求數量。 |
| TPS | 磁碟 IO | 每秒交易數 | os.diskIO..tps | 每秒的 I/O 交易數量。 |
| 使用率 | 磁碟 IO | 百分比 | os.diskIO..util | 發出請求的 CPU 時間百分比。 |
| 寫入 KB | 磁碟 IO | KB | os.diskIO..writeKb | 寫入的 KB 總數。 |
| 寫入 KB PS | 磁碟 IO | 每秒 KB | os.diskIO..writeKbPS | 每秒寫入的 KB 總數。 |
| Wrqm PS | 磁碟 IO | 每秒請求數 | os.diskIO..wrqmPS | 每秒佇列的合併寫入請求數量。 |
| 封鎖 | 任務 | 任務 | os.tasks.blocked | 封鎖的任務數量。 |
| 執行中 | 任務 | 任務 | os.tasks.running | 執行中的任務數量。 |
| 休眠中 | 任務 | 任務 | os.tasks.sleeping | 睡眠中的任務數量。 |
| 已停止 | 任務 | 任務 | os.tasks.stopped | 已停止的任務數量。 |
| 總計 | 任務 | 任務 | os.tasks.total | 任務的總數。 |
| 廢止中 | 任務 | 任務 | os.tasks.zombie | 與作用中父任務進行互動的子任務數量。 |
| 一 | 負載平均分鐘 | Processes | os.loadAverageMinute.one | 過去 1 分鐘內請求 CPU 時間的程序數量。 |
| 十五 | 負載平均分鐘 | Processes | os.loadAverageMinute.fifteen | 過去 15 分鐘內請求 CPU 時間的程序數量。 |
| 五 | 負載平均分鐘 | Processes | os.loadAverageMinute.five | 過去 5 分鐘內請求 CPU 時間的程序數量。 |
| 已快取 | 交換 | KB | os.swap.cached | 做為快取記憶體使用的 swap 記憶體數量，以 KB 為單位。 |
| 免費 | 交換 | KB | os.swap.free | 可用的交換記憶體數量，以 KB 為單位。 |
| In (入) | 交換 | KB | os.swap.in | 從磁碟交換輸入的記憶體數量，以 KB 為單位。 |
| Out (出) | 交換 | KB | os.swap.out | 交換輸出到磁碟的記憶體數量，以 KB 為單位。 |
| 總計 | 交換 | KB | os.swap.total | 可用的交換記憶體總量，以 KB 為單位。 |
| 檔案數上限 | 檔案系統 | 檔案 | os.fileSys.maxFiles | 可在所有儲存磁碟區中為檔案系統建立的檔案數量上限。 |
| 已使用的檔案 | 檔案系統 | 檔案 | os.fileSys.usedFiles | 檔案系統中所有儲存磁碟區的檔案數量。 |
| 已使用的檔案百分比 | 檔案系統 | 檔案 | os.fileSys.usedFilePercent | 所有儲存磁碟區使用中的可用檔案百分比。 |
| 已使用百分比 | 檔案系統 | 百分比 | os.fileSys.usedPercent | 所有儲存磁碟區使用中的檔案系統磁碟空間百分比。 |
| 已使用 | 檔案系統 | KB | os.fileSys.used | 檔案系統中所有儲存磁碟區的檔案所使用的磁碟空間量，以 KB 為單位。 |
| 總計 | 檔案系統 | KB | os.fileSys.total | 所有儲存磁碟區中檔案系統可用的總磁碟空間，以 KB 為單位。 |
| 檔案數上限 | 檔案系統 | 檔案 | os.fileSys..maxFiles | 可為儲存磁碟區建立的檔案數目上限。 |
| 已使用的檔案 | 檔案系統 | 檔案 | os.fileSys..usedFiles | 儲存磁碟區中的檔案數量。 |
| 已使用的檔案百分比 | 檔案系統 | 檔案 | os.fileSys..usedFilePercent | 儲存磁碟區中使用的可用檔案百分比。 |
| 已使用百分比 | 檔案系統 | 百分比 | os.fileSys..usedPercent | 使用中的儲存磁碟區磁碟空間百分比。 |
| 已使用 | 檔案系統 | KB | os.fileSys..used | 儲存磁碟區中檔案使用的磁碟空間量，以 KB 為單位。 |
| 總計 | 檔案系統 | KB | os.fileSys..total | 儲存磁碟區中可用的總磁碟空間，以 KB 為單位。 |
| Rx | 網路 | 每秒位元組數 | os.network.rx | 每秒接收的位元組數量。 |
| Tx | 網路 | 每秒位元組數 | os.network.tx | 每秒上傳的位元組數量。 |
| ACU 使用率 | 一般 | 百分比 | os.general.acuUtilization | 目前容量佔最大設定容量的百分比。 |
| 最大設定的 ACU | 一般 | ACU | os.general.maxConfiguredAcu | 使用者設定的最大容量，以 Aurora Capacity Units (ACU) 為單位。 |
| 最小設定的 ACU | 一般 | ACU | os.general.minConfiguredAcu | 使用者設定的最小容量，以 ACU 為單位。 |
| VCPU 數目 | 一般 | vCPUs | os.general.numVCPUs | 資料庫執行個體的虛擬 CPU (vCPU) 數量。 |
| 無伺服器資料庫容量 | 一般 | ACU | os.general.serverlessDatabaseCapacity | 執行個體的目前容量，以 ACU 為單位。 |
## Amazon RDS for MariaDB 和 MySQL 的績效詳情計數器
以下資料庫計數器適用於 Amazon RDS for MariaDB 和 MySQL 的績效詳情。
**Topics**
+ [RDS for MariaDB 和 RDS for MySQL 的原生計數器](#USER_PerfInsights_Counters.MySQL.Native)
+ [Amazon RDS for MariaDB 和 MySQL 非原生計數器](#USER_PerfInsights_Counters.MySQL.NonNative)
### RDS for MariaDB 和 RDS for MySQL 的原生計數器
原生指標由資料庫引擎定義，而不是由 Amazon RDS。如需這些原生指標的定義，請參閱 MySQL 文件中的[伺服器狀態變數](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/server-status-variables.html) (適用於 8.0) 和[伺服器狀態變數](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.4/en/server-status-variables.html) (適用於 8.4)。
| 計數器 | 類型 | 單位 | 指標 |
| --- | --- | --- | --- |
| Com\$1analyze | SQL | 每秒查詢數 | db.SQL.Com\$1analyze |
| Com\$1optimize | SQL | 每秒查詢數 | db.SQL.Com\$1optimize |
| Com\$1select | SQL | 每秒查詢數 | db.SQL.Com\$1select |
| 連線 | SQL | 每分鐘（成功與否）對 MySQL 伺服器的連接嘗試次數 | db.Users.Connections |
| Innodb\$1rows\$1deleted | SQL | 每秒列數 | db.SQL.Innodb\$1rows\$1deleted |
| Innodb\$1rows\$1inserted | SQL | 每秒列數 | db.SQL.Innodb\$1rows\$1inserted |
| Innodb\$1rows\$1read | SQL | 每秒列數 | db.SQL.Innodb\$1rows\$1read |
| Innodb\$1rows\$1updated | SQL | 每秒列數 | db.SQL.Innodb\$1rows\$1updated |
| Select\$1full\$1join | SQL | 每秒查詢數 | db.SQL.Select\$1full\$1join |
| Select\$1full\$1range\$1join | SQL | 每秒查詢數 | db.SQL.Select\$1full\$1range\$1join |
| Select\$1range | SQL | 每秒查詢數 | db.SQL.Select\$1range |
| Select\$1range\$1check | SQL | 每秒查詢數 | db.SQL.Select\$1range\$1check |
| Select\$1scan | SQL | 每秒查詢數 | db.SQL.Select\$1scan |
| Slow\$1queries | SQL | 每秒查詢數 | db.SQL.Slow\$1queries |
| Sort\$1merge\$1passes | SQL | 每秒查詢數 | db.SQL.Sort\$1merge\$1passes |
| Sort\$1range | SQL | 每秒查詢數 | db.SQL.Sort\$1range |
| Sort\$1rows | SQL | 每秒查詢數 | db.SQL.Sort\$1rows |
| Sort\$1scan | SQL | 每秒查詢數 | db.SQL.Sort\$1scan |
| 問題 | SQL | 每秒查詢數 | db.SQL.Questions |
| Innodb\$1row\$1lock\$1time | 鎖定 | 毫秒 (平均) | db.Locks.Innodb\$1row\$1lock\$1time |
| Table\$1locks\$1immediate | 鎖定 | 每秒請求數 | db.Locks.Table\$1locks\$1immediate |
| Table\$1locks\$1waited | 鎖定 | 每秒請求數 | db.Locks.Table\$1locks\$1waited |
| Aborted\$1clients | 使用者 | 連線 | db.Users.Aborted\$1clients |
| Aborted\$1connects | 使用者 | 連線 | db.Users.Aborted\$1connects |
| max\$1connections | 使用者 | 連線 | db.User.max\$1connections |
| Threads\$1created | 使用者 | 連線 | db.Users.Threads\$1created |
| Threads\$1running | 使用者 | 連線 | db.Users.Threads\$1running |
| Innodb\$1data\$1writes | 輸入/輸出 | 每秒操作數 | db.IO.Innodb\$1data\$1writes |
| Innodb\$1dblwr\$1writes | 輸入/輸出 | 每秒操作數 | db.IO.Innodb\$1dblwr\$1writes |
| Innodb\$1log\$1write\$1requests | 輸入/輸出 | 每秒操作數 | db.IO.Innodb\$1log\$1write\$1requests |
| Innodb\$1log\$1writes | 輸入/輸出 | 每秒操作數 | db.IO.Innodb\$1log\$1writes |
| Innodb\$1pages\$1written | 輸入/輸出 | 每秒頁面數 | db.IO.Innodb\$1pages\$1written |
| Created\$1tmp\$1disk\$1tables | 暫存 | 每秒資料表數 | db.Temp.Created\$1tmp\$1disk\$1tables |
| Created\$1tmp\$1tables | 暫存 | 每秒資料表數 | db.Temp.Created\$1tmp\$1tables |
| Innodb\$1buffer\$1pool\$1pages\$1data | 快取 | 頁面 | db.Cache.Innodb\$1buffer\$1pool\$1pages\$1data |
| Innodb\$1buffer\$1pool\$1pages\$1total | 快取 | 頁面 | db.Cache.Innodb\$1buffer\$1pool\$1pages\$1total |
| Innodb\$1buffer\$1pool\$1read\$1requests | 快取 | 每秒頁面數 | db.Cache.Innodb\$1buffer\$1pool\$1read\$1requests |
| Innodb\$1buffer\$1pool\$1reads | 快取 | 每秒頁面數 | db.Cache.Innodb\$1buffer\$1pool\$1reads |
| Opened\$1tables | 快取 | 資料表 | db.Cache.Opened\$1tables |
| Opened\$1table\$1definitions | 快取 | 資料表 | db.Cache.Opened\$1table\$1definitions |
| Qcache\$1hits | 快取 | 查詢 | db.Cache.Qcache\$1hits |
### Amazon RDS for MariaDB 和 MySQL 非原生計數器
非原生計數器指標是 Amazon RDS 定義的計數器。非原生指標可以是您使用特定查詢取得的指標。非原生指標也可以是衍生的指標，其中會將兩個以上的原生計數器用在計算中的比率、命中率或延遲。
| 計數器 | 類型 | 單位 | 指標 | 描述 | 定義 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| innodb\$1buffer\$1pool\$1hits | 快取 | 讀取 | db.Cache.innoDB\$1buffer\$1pool\$1hits | InnoDB 可從緩衝集區獲得的讀取數。 | innodb\$1buffer\$1pool\$1read\$1requests - innodb\$1buffer\$1pool\$1reads |
| innodb\$1buffer\$1pool\$1hit\$1rate | 快取 | 百分比 | db.Cache.innoDB\$1buffer\$1pool\$1hit\$1rate | InnoDB 可從緩衝集區獲得的讀取百分比。 | 100 \$1 innodb\$1buffer\$1pool\$1read\$1requests / (innodb\$1buffer\$1pool\$1read\$1requests \$1 innodb\$1buffer\$1pool\$1reads) |
| innodb\$1buffer\$1pool\$1usage | 快取 | 百分比 | db.Cache.innoDB\$1buffer\$1pool\$1usage | 包含資料 (頁面) 的 InnoDB 緩衝集區百分比。 使用壓縮的資料表時，此值可能會有所不同。如需詳細資訊，請參閱 MySQL 文件中[伺服器狀態變數](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/server-status-variables.html) (適用於 8.0) 和[伺服器狀態變數](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.4/en/server-status-variables.html) (適用於 8.4) 中有關 `Innodb_buffer_pool_pages_data` 和 `Innodb_buffer_pool_pages_total` 的資訊。 | Innodb\$1buffer\$1pool\$1pages\$1data / Innodb\$1buffer\$1pool\$1pages\$1total \$1 100.0 |
| query\$1cache\$1hit\$1rate | 快取 | 百分比 | db.Cache.query\$1cache\$1hit\$1rate | MySQL 結果集快取 (查詢快取) 命中率。 | Qcache\$1hits / (QCache\$1hits \$1 Com\$1select) \$1 100 |
| innodb\$1datafile\$1writes\$1to\$1disk | 輸入/輸出 | 寫入 | db.IO.innoDB\$1datafile\$1writes\$1to\$1disk | InnoDB 資料檔案寫入磁碟的數量，不包含重複寫入和重做記錄寫入操作。 | Innodb\$1data\$1writes - Innodb\$1log\$1writes - Innodb\$1dblwr\$1writes |
| innodb\$1rows\$1changed | SQL | 資料列 | db.SQL.innodb\$1rows\$1changed | InnoDB 列操作總計。 | db.SQL.Innodb\$1rows\$1inserted \$1 db.SQL.Innodb\$1rows\$1deleted \$1 db.SQL.Innodb\$1rows\$1updated |
| active\$1transactions | 交易 | 交易 | db.Transactions.active\$1transactions | 作用中交易總計。 | SELECT COUNT(1) AS active\$1transactions FROM INFORMATION\$1SCHEMA.INNODB\$1TRX |
| trx\$1rseg\$1history\$1len | 交易 | 無 | db.Transactions.trx\$1rseg\$1history\$1len | InnoDB 交易系統所維護之已確認交易的還原日誌頁面清單，用於實作多版本並行控制。如需復原日誌記錄詳細資訊的詳細資訊，請參閱 MySQL 文件中的 [InnoDB Multi-Versioning](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/innodb-multi-versioning.html) (適用於 8.0) 和 [InnoDB Multi-Versioning](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.4/en/innodb-multi-versioning.html) (適用於 8.4)。 | SELECT COUNT AS trx\$1rseg\$1history\$1len FROM INFORMATION\$1SCHEMA.INNODB\$1METRICS WHERE NAME='trx\$1rseg\$1history\$1len' |
| innodb\$1deadlocks | 鎖定 | 鎖定 | db.Locks.innodb\$1deadlocks | 死鎖總數。 | SELECT COUNT AS innodb\$1deadlocks FROM INFORMATION\$1SCHEMA.INNODB\$1METRICS WHERE NAME='lock\$1deadlocks' |
| innodb\$1lock\$1timeouts | 鎖定 | 鎖定 | db.Locks.innodb\$1lock\$1timeouts | 逾時的鎖定總數。 | SELECT COUNT AS innodb\$1lock\$1timeouts FROM INFORMATION\$1SCHEMA.INNODB\$1METRICS WHERE NAME='lock\$1timeouts' |
| innodb\$1row\$1lock\$1waits | 鎖定 | 鎖定 | db.Locks.innodb\$1row\$1lock\$1waits | 造成等待的列鎖定總數。 | SELECT COUNT AS innodb\$1row\$1lock\$1waits FROM INFORMATION\$1SCHEMA.INNODB\$1METRICS WHERE NAME='lock\$1row\$1lock\$1waits' |
## Amazon RDS for Microsoft SQL Server 的績效詳情計數器
RDS for Microsoft SQL Server 的績效詳情提供以下資料庫計數器。
### RDS for Microsoft SQL Server 的原生計數器
原生指標由資料庫引擎定義，而不是由Amazon RDS。在 Microsoft SQL Server 文件的[使用 SQL Server 物件](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/use-sql-server-objects?view=sql-server-2017)中，您可以找到這些原生指標的定義。
| 計數器 | 類型 | 單位 | 指標 |
| --- | --- | --- | --- |
| Forwarded Records | [存取方法](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-access-methods-object?view=sql-server-2017) | 每秒記錄數 | db.Access Methods.Forwarded Records |
| Page Splits | [存取方法](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-access-methods-object?view=sql-server-2017) | 每秒分割數 | db.Access Methods.Page Splits |
| Buffer cache hit ratio | [Buffer Manager](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-buffer-manager-object?view=sql-server-2017) | 比率 | db.Buffer Manager.Buffer cache hit ratio |
| Page life expectancy | [Buffer Manager](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-buffer-manager-object?view=sql-server-2017) | 預期壽命 (以秒為單位) | db.Buffer Manager.Page life expectancy |
| Page lookups | [Buffer Manager](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-buffer-manager-object?view=sql-server-2017) | 每秒查閱數 | db.Buffer Manager.Page lookups |
| Page reads | [Buffer Manager](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-buffer-manager-object?view=sql-server-2017) | 每秒讀取數 | db.Buffer Manager.Page reads |
| Page writes | [Buffer Manager](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-buffer-manager-object?view=sql-server-2017) | 每秒寫入數 | db.Buffer Manager.Page writes |
| Active Transactions | [資料庫](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-databases-object?view=sql-server-2017) | 交易 | db.Databases.Active Transactions (\$1Total) |
| Log Bytes Flushed | [資料庫](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-databases-object?view=sql-server-2017) | 每秒清空位組數 | db.Databases.Log Bytes Flushed (\$1Total) |
| Log Flush Waits | [資料庫](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-databases-object?view=sql-server-2017) | 每秒等待數 | db.Databases.Log Flush Waits (\$1Total) |
| Log Flushes | [資料庫](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-databases-object?view=sql-server-2017) | 每秒清空數 | db.Databases.Log Flushes (\$1Total) |
| Write Transactions | [資料庫](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-databases-object?view=sql-server-2017) | 每秒交易數 | db.Databases.Write Transactions (\$1Total) |
| Processes blocked | [General Statistics](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-general-statistics-object?view=sql-server-2017) | Processes blocked | db.General Statistics.Processes blocked |
| User Connections | [General Statistics](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-general-statistics-object?view=sql-server-2017) | 連線 | db.General Statistics.User Connections |
| Latch Waits | [Latches](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-latches-object?view=sql-server-2017) | 每秒等待數 | db.Latches.Latch Waits |
| Number of Deadlocks | [鎖定](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-locks-object?view=sql-server-2017) | 每秒死鎖數 | db.Locks.Number of Deadlocks (\$1Total) |
| Memory Grants Pending | [Memory Manager](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-memory-manager-object?view=sql-server-2017) | 記憶體授與數 | db.Memory Manager.Memory Grants Pending |
| Batch Requests | [SQL Statistics](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-sql-statistics-object?view=sql-server-2017) | 每秒請求數 | db.SQL Statistics.Batch Requests |
| SQL Compilations | [SQL Statistics](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-sql-statistics-object?view=sql-server-2017) | 每秒編譯數 | db.SQL Statistics.SQL Compilations |
| SQL Re-Compilations | [SQL Statistics](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance-monitor/sql-server-sql-statistics-object?view=sql-server-2017) | 每秒重新編譯數 | db.SQL Statistics.SQL Re-Compilations |
## Amazon RDS for Oracle 的績效詳情計數器
RDS for Oracle 的績效詳情提供以下資料庫計數器。
### RDS for Oracle 的原生計數器
原生指標由資料庫引擎定義，而不是由Amazon RDS。您可以在 Oracle 文件的[統計資料描述](https://docs.oracle.com/en/database/oracle/oracle-database/12.2/refrn/statistics-descriptions-2.html#GUID-2FBC1B7E-9123-41DD-8178-96176260A639)中找到這些原生指標的定義。
**注意**
對於 `CPU used by this session` 計數器指標，系統已將單位從原生的釐秒轉換為作用中的工作階段來讓此值更容易使用。例如，在資料庫負載圖表中傳送的 CPU 代表對 CPU 的需求。計數器指標 `CPU used by this session` 表示 Oracle 工作階段使用的 CPU 數。您可以將傳送的 CPU 與 `CPU used by this session` 計數器指標相比較。CPU 的需求高於使用 CPU 時，工作階段會等待 CPU 時間。
| 計數器 | 類型 | 單位 | 指標 |
| --- | --- | --- | --- |
| 此工作階段使用的 CPU | 使用者 | 作用中的工作階段 | db.User.CPU used by this session |
| 多次來回用戶端的 SQL\$1Net | 使用者 | 每秒來回數 | db.User.SQL\$1Net roundtrips to/from client |
| 從用戶端透過 SQL\$1Net 接收的位元組數 | 使用者 | 每秒位元組數 | db.User.bytes received via SQL\$1Net from client |
| 使用者遞交 | 使用者 | 每秒遞交數 | db.User.user commits |
| 登入累積 | 使用者 | 每秒登入數 | db.User.logons cumulative |
| 使用者呼叫 | 使用者 | 每秒呼叫數 | db.User.user calls |
| 透過 SQL\$1Net 傳送至用戶端的位元組數 | 使用者 | 每秒位元組數 | db.User.bytes sent via SQL\$1Net to client |
| 使用者轉返 | 使用者 | 每秒轉返數 | db.User.user rollbacks |
| 重做大小 | 重做 | 每秒位元組數 | db.Redo.redo size |
| 剖析計數 (總計) | SQL | 每秒剖析數 | db.SQL.parse count (total) |
| 剖析計數 (硬性) | SQL | 每秒剖析數 | db.SQL.parse count (hard) |
| 資料表經掃描的列數 | SQL | 每秒列數 | db.SQL.table scan rows gotten |
| 排序 (記憶體) | SQL | 每秒排序數 | db.SQL.sorts (memory) |
| 排序 (磁碟) | SQL | 每秒排序數 | db.SQL.sorts (disk) |
| 每秒 (列) | SQL | 每秒排序數 | db.SQL.sorts (rows) |
| 實體讀取位元組數 | 快取 | 每秒位元組數 | db.Cache.physical read bytes |
| 資料庫區塊取得數 | 快取 | 每秒區塊數 | db.Cache.db block gets |
| DBWR 檢查點 | 快取 | 每分鐘檢查點 | db.Cache.DBWR checkpoints |
| 實體讀取數 | 快取 | 每秒讀取數 | db.Cache.physical reads |
| 從快取中一致取得數 | 快取 | 每秒取得數 | db.Cache.consistent gets from cache |
| 從快取中資料庫區塊取得數 | 快取 | 每秒取得數 | db.Cache.db block gets from cache |
| 一致取得 | 快取 | 每秒取得數 | db.Cache.consistent gets |
## Amazon RDS for PostgreSQL 的績效詳情計數器
以下資料庫計數器適用於 Amazon RDS for PostgreSQL 的績效詳情。
**Topics**
+ [Amazon RDS for PostgreSQL 的原生計數器](#USER_PerfInsights_Counters.PostgreSQL.Native)
+ [Amazon RDS for PostgreSQL 的非原生計數器](#USER_PerfInsights_Counters.PostgreSQL.NonNative)
### Amazon RDS for PostgreSQL 的原生計數器
原生指標由資料庫引擎定義，而不是由Amazon RDS。您可以在 PostgreSQL 文件的[檢視統計資料](https://www.postgresql.org/docs/current/monitoring-stats.html#MONITORING-STATS-VIEWS)中找到這些原生指標的定義。
| 計數器 | 類型 | 單位 | 指標 |
| --- | --- | --- | --- |
| blks\$1hit | 快取 | 每秒區塊數 | db.Cache.blks\$1hit |
| buffers\$1alloc | 快取 | 每秒區塊數 | db.Cache.buffers\$1alloc |
| buffers\$1checkpoint | 檢查點 | 每秒區塊數 | db.Checkpoint.buffers\$1checkpoint |
| checkpoint\$1sync\$1time | 檢查點 | 每個檢查點的毫秒數 | db.Checkpoint.checkpoint\$1sync\$1time |
| checkpoint\$1write\$1time | 檢查點 | 每個檢查點的毫秒數 | db.Checkpoint.checkpoint\$1write\$1time |
| checkpoints\$1req | 檢查點 | 每分鐘檢查點 | db.Checkpoint.checkpoints\$1req |
| checkpoints\$1timed | 檢查點 | 每分鐘檢查點 | db.Checkpoint.checkpoints\$1timed |
| maxwritten\$1clean | 檢查點 | 每分鐘的 Bgwriter 清除停止數 | db.Checkpoint.maxwritten\$1clean |
| deadlocks | 並行數量 | 每分鐘的鎖死數 | db.Concurrency.deadlocks |
| blk\$1read\$1time | 輸入/輸出 | 毫秒 | db.IO.blk\$1read\$1time |
| blks\$1read | 輸入/輸出 | 每秒區塊數 | db.IO.blks\$1read |
| buffers\$1backend | 輸入/輸出 | 每秒區塊數 | db.IO.buffers\$1backend |
| buffers\$1backend\$1fsync | 輸入/輸出 | 每秒區塊數 | db.IO.buffers\$1backend\$1fsync |
| buffers\$1clean | 輸入/輸出 | 每秒區塊數 | db.IO.buffers\$1clean |
| tup\$1deleted | SQL | 每秒元組數 | db.SQL.tup\$1deleted |
| tup\$1fetched | SQL | 每秒元組數 | db.SQL.tup\$1fetched |
| tup\$1inserted | SQL | 每秒元組數 | db.SQL.tup\$1inserted |
| tup\$1returned | SQL | 每秒元組數 | db.SQL.tup\$1returned |
| tup\$1updated | SQL | 每秒元組數 | db.SQL.tup\$1updated |
| temp\$1bytes | 暫存 | 每秒位元組數 | db.Temp.temp\$1bytes |
| temp\$1files | 暫存 | 每分鐘的檔案數 | db.Temp.temp\$1files |
| xact\$1commit | 交易 | 每秒遞交數 | db.Transactions.xact\$1commit |
| xact\$1rollback | 交易 | 每秒轉返數 | db.Transactions.xact\$1rollback |
| numbackends | 使用者 | 連線 | db.User.numbackends |
| archived\$1count | 預寫日誌 (WAL) | 每分鐘的檔案數 | db.WAL.archived\$1count |
### Amazon RDS for PostgreSQL 的非原生計數器
非原生計數器指標是 Amazon RDS 定義的計數器。非原生指標可以是您使用特定查詢取得的指標。非原生指標也可以是衍生的指標，其中會將兩個以上的原生計數器用在計算中的比率、命中率或延遲。
| 計數器 | 類型 | 單位 | 指標 | 描述 | 定義 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| checkpoint\$1sync\$1latency | 檢查點 | db.Checkpoint.checkpoint\$1sync\$1latency | | 在檔案同步至磁碟的檢查點處理過程中所用的時間總計。 | checkpoint\$1sync\$1time / (checkpoints\$1timed \$1 checkpoints\$1req) |
| checkpoint\$1write\$1latency | 檢查點 | db.Checkpoint.checkpoint\$1write\$1latency | 在檔案寫入磁碟的檢查點處理過程中所用的時間總計。 | checkpoint\$1write\$1time / (checkpoints\$1timed \$1 checkpoints\$1req) |
| read\$1latency | 輸入/輸出 | db.IO.read\$1latency | 在此執行個體中後端讀取資料檔案區塊所用的時間。 | blk\$1read\$1time / blks\$1read |
| idle\$1in\$1transaction\$1aborted\$1count | State | 工作階段 | db.state.idle\$1in\$1transaction\$1aborted\$1count | 處於 idle in transaction (aborted) 狀態的工作階段數目。 | 不適用 |
| idle\$1in\$1transaction\$1count | State | 工作階段 | db.state.idle\$1in\$1transaction\$1count | 處於 idle in transaction 狀態的工作階段數目。 | 不適用 |
| idle\$1in\$1transaction\$1max\$1time | State | 秒鐘 | db.state.idle\$1in\$1transaction\$1max\$1time | 處於 idle in transaction 狀態的最長執行時間交易的持續時間，以秒為單位。 | 不適用 |
| active\$1transactions | 交易 | 交易 | db.Transactions.active\$1transactions | 作用中交易的數目。 | 不適用 |
| blocked\$1transactions | 交易 | 交易 | db.Transactions.blocked\$1transactions | 封鎖的交易數目。 | 不適用 |
| oldest\$1active\$1logical\$1replication\$1slot\$1xid\$1age | 交易 | db.Transactions.oldest\$1active\$1logical\$1replication\$1slot\$1xid\$1age | 作用中邏輯複寫插槽中最舊交易的存留期。 如需詳細資訊，請參閱[邏輯複寫槽](Appendix.PostgreSQL.CommonDBATasks.Autovacuum_Monitoring.Resolving_Identifiableblockers.md#Appendix.PostgreSQL.CommonDBATasks.Autovacuum_Monitoring.Logical_replication_slot)。 | – |
| oldest\$1inactive\$1logical\$1replication\$1slot\$1xid\$1age | 交易 | db.Transactions.oldest\$1inactive\$1logical\$1replication\$1slot\$1xid\$1age | 非作用中邏輯複寫插槽中最舊交易的存留期。 如需詳細資訊，請參閱[邏輯複寫槽](Appendix.PostgreSQL.CommonDBATasks.Autovacuum_Monitoring.Resolving_Identifiableblockers.md#Appendix.PostgreSQL.CommonDBATasks.Autovacuum_Monitoring.Logical_replication_slot)。 | – |
| oldest\$1prepared\$1transaction\$1xid\$1age | 交易 | db.Transactions.oldest\$1prepared\$1transaction\$1xid\$1age | 最舊備妥交易的存留期。 如需詳細資訊，請參閱[備妥交易](Appendix.PostgreSQL.CommonDBATasks.Autovacuum_Monitoring.Resolving_Identifiableblockers.md#Appendix.PostgreSQL.CommonDBATasks.Autovacuum_Monitoring.Prepared_transaction)。 | – |
| oldest\$1running\$1transaction\$1xid\$1age | 交易 | db.Transactions.oldest\$1running\$1transaction\$1xid\$1age | 最舊執行交易的存留期。 如需詳細資訊，請參閱 [作用中陳述式](Appendix.PostgreSQL.CommonDBATasks.Autovacuum_Monitoring.Resolving_Identifiableblockers.md#Appendix.PostgreSQL.CommonDBATasks.Autovacuum_Monitoring.Active_statement) 以取得最舊執行作用中交易，以及參閱 [交易閒置](Appendix.PostgreSQL.CommonDBATasks.Autovacuum_Monitoring.Resolving_Identifiableblockers.md#Appendix.PostgreSQL.CommonDBATasks.Autovacuum_Monitoring.Idle_in_transaction) 以取得最舊執行 idle-in-transaction。 | – |
| oldest\$1hot\$1standby\$1feedback\$1xid\$1age | 交易 | db.Transactions.oldest\$1hot\$1standby\$1feedback\$1xid\$1age | 已啟用 `hot_standby_feedback` 之僅供讀取複本上最舊執行交易的存留期。 如需詳細資訊，請參閱[僅供讀取複本](Appendix.PostgreSQL.CommonDBATasks.Autovacuum_Monitoring.Resolving_Identifiableblockers.md#Appendix.PostgreSQL.CommonDBATasks.Autovacuum_Monitoring.Read_replicas)。 | – |
| max\$1used\$1xact\$1ids | 交易 | 交易 | db.Transactions.max\$1used\$1xact\$1ids | 尚未清空的交易數目。 | 不適用 |
| max\$1connections | 使用者 | 連線 | db.User.max\$1connections | 在 max\$1connections 參數中設定的資料庫執行個體允許的最大連線數。 | 不適用 |
| archive\$1failed\$1count | WAL | 每分鐘的檔案數 | db.WAL.archive\$1failed\$1count | 封存 WAL 檔案的失敗嘗試次數，以每分鐘檔案數為單位。 | 不適用 |
# 績效詳情的 SQL 統計數字
*SQL 統計數字*是績效詳情所收集有關 SQL 查詢的效能相關指標。績效詳情會收集查詢執行的每一秒和每個 SQL 呼叫的統計資料。SQL 統計資料是所選時間範圍的平均值。
SQL 摘要是具有給定模式但不一定具有相同字面值的所有查詢的複合。摘要會以問號來取代字面值。例如 `SELECT * FROM emp WHERE lname= ?`。此摘要可能包含下列子查詢：
```
SELECT * FROM emp WHERE lname = 'Sanchez'
SELECT * FROM emp WHERE lname = 'Olagappan'
SELECT * FROM emp WHERE lname = 'Wu'
```
所有引擎都支援摘要查詢的 SQL 統計資料。
如需此功能的區域、資料庫引擎和執行個體類別支援的資訊，請參閱 [Performance Insights 功能的 Amazon RDS 資料庫引擎、區域和執行個體類別支援](USER_PerfInsights.Overview.Engines.md#USER_PerfInsights.Overview.PIfeatureEngnRegSupport)
**Topics**
+ [MariaDB 和 MySQL 的 SQL 統計資料](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.MySQL.md)
+ [Amazon RDS for Oracle 的 SQL 統計資料](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.Oracle.md)
+ [Amazon RDS for SQL Server 的 SQL 統計資料](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.SQLServer.md)
+ [RDS PostgreSQL 的 SQL 統計資料](USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.PostgreSQL.md)
# MariaDB 和 MySQL 的 SQL 統計資料
MariaDB 和 MySQL 只收集摘要層級的 SQL 統計數字。不會顯示陳述式層級的統計數字。
**Topics**
+ [MariaDB 和 MySQL 的摘要統計資料](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.MySQL.truncation)
+ [MariaDB 和 MySQL 的每秒統計數字](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.MySQL.per-second)
+ [MariaDB 和 MySQL 的每次呼叫統計數字](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.MySQL.truncation.per-call)
+ [MariaDB 和 MySQL 的主要統計資料](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.MySQL.primary)
## MariaDB 和 MySQL 的摘要統計資料
績效詳情會從 `events_statements_summary_by_digest` 資料表收集 SQL 摘要統計數字。`events_statements_summary_by_digest` 資料表由資料庫管理。
摘要資料表沒有移出政策。當資料表已滿時， AWS 管理主控台 會顯示下列訊息：
```
Performance Insights is unable to collect SQL Digest statistics on new queries because the table events_statements_summary_by_digest is full.
Please truncate events_statements_summary_by_digest table to clear the issue. Check the User Guide for more details.
```
在這種情況下，MariaDB 和 MySQL 不會追蹤 SQL 查詢。如要解決此問題，績效詳情會在滿足下列兩個條件時自動截斷摘要資料表：
+ 表格已滿。
+ 績效詳情會自動管理效能結構描述。
若要進行自動管理，`performance_schema` 參數必須設定為 `0`，而 **Source** (來源) 不可設定為 `user`。如果績效詳情未自動管理效能結構描述，請參閱 [Amazon RDS for MariaDB 或 MySQL 上 Performance Insights 的效能結構描述概觀](USER_PerfInsights.EnableMySQL.md)。
在 中 AWS CLI，執行 [describe-db-parameters](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/rds/describe-db-parameters.html) 命令來檢查參數值的來源。
## MariaDB 和 MySQL 的每秒統計數字
以下 SQL 統計資料適用於 MariaDB 和 MySQL 資料庫 執行個體。
| 指標 | 單位 |
| --- | --- |
| db.sql\$1tokenized.stats.count\$1star\$1per\$1sec | 每秒呼叫數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1timer\$1wait\$1per\$1sec | 每秒平均延遲 (毫秒) |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1select\$1full\$1join\$1per\$1sec | 選取每秒完整聯結 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1select\$1range\$1check\$1per\$1sec | 選取每秒範圍檢查 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1select\$1scan\$1per\$1sec | 選取每秒掃瞄 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1merge\$1passes\$1per\$1sec | 排序每秒合併路徑 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1scan\$1per\$1sec | 排序每秒掃描 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1range\$1per\$1sec | 排序每秒範圍 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1rows\$1per\$1sec | 排序每秒列數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1rows\$1affected\$1per\$1sec | 每秒影響的列數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1rows\$1examined\$1per\$1sec | 每秒檢查的列數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1rows\$1sent\$1per\$1sec | 每秒傳送的列數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1created\$1tmp\$1disk\$1tables\$1per\$1sec | 每秒建立的暫存磁碟資料表 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1created\$1tmp\$1tables\$1per\$1sec | 每秒建立的暫存資料表 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1lock\$1time\$1per\$1sec | 每秒鎖定時間 (毫秒) |
## MariaDB 和 MySQL 的每次呼叫統計數字
下列指標提供 SQL 陳述式的每次呼叫統計數字。
| 指標 | 單位 |
| --- | --- |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1timer\$1wait\$1per\$1call | 每次呼叫平均延遲 (毫秒) |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1select\$1full\$1join\$1per\$1call | 選取每個呼叫的完整聯結 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1select\$1range\$1check\$1per\$1call | 選取每個呼叫的範圍檢查 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1select\$1scan\$1per\$1call | 選取每個呼叫的掃描 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1merge\$1passes\$1per\$1call | 排序每個呼叫的合併路徑 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1scan\$1per\$1call | 排序每個呼叫的掃描 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1range\$1per\$1call | 排序每個呼叫的範圍 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1rows\$1per\$1call | 排序每個呼叫的列數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1rows\$1affected\$1per\$1call | 每個呼叫受影響的列數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1rows\$1examined\$1per\$1call | 每個呼叫所檢查的列數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1rows\$1sent\$1per\$1call | 每個呼叫傳送的列數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1created\$1tmp\$1disk\$1tables\$1per\$1call | 每個呼叫建立的暫存磁碟資料表 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1created\$1tmp\$1tables\$1per\$1call | 每個呼叫建立的暫存資料表 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1lock\$1time\$1per\$1call | 每個呼叫鎖定時間 (毫秒) |
## MariaDB 和 MySQL 的主要統計資料
以下 SQL 統計資料適用於 MariaDB 和 MySQL 資料庫 執行個體。
| 指標 | 單位 |
| --- | --- |
| db.sql\$1tokenized.stats.count\$1star | 呼叫 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1timer\$1wait | 等待時間 (毫秒) |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1select\$1full\$1join | 選取完整聯結 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1select\$1range\$1check | 選取範圍檢查 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1select\$1scan | 選取掃描 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1merge\$1passes | 排序合併傳遞 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1scan | 排序掃描 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1range | 排序範圍 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1sort\$1rows | 排序資料列 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1rows\$1affected | 受影響的資料列 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1rows\$1examined | 已檢查的資料列 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1rows\$1sent | 已傳送的資料列 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1created\$1tmp\$1disk\$1tables | 已建立暫存磁碟資料表 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1created\$1tmp\$1tables | 已建立暫存資料表。 |
| db.sql\$1tokenized.stats.sum\$1lock\$1time | 鎖定時間 (毫秒) |
# Amazon RDS for Oracle 的 SQL 統計資料
Amazon RDS for Oracle 同時收集陳述式層級和摘要層級的 SQL 統計數字。在陳述式層級，ID 欄代表 `V$SQL.SQL_ID` 的值。在摘要層級，ID 欄顯示 `V$SQL.FORCE_MATCHING_SIGNATURE` 的值。
在摘要層級，如果 ID 為 `0`，表示 Oracle Database 已斷定此陳述句不適合重複使用。在這種情況下，SQL 子陳述式可能歸入別的摘要。不過，第一次收集的 SQL 陳述式會一起組合在 `digest_text` 下方。
**Topics**
+ [Oracle 的每秒統計數字](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.Oracle.per-second)
+ [Oracle 的每次呼叫統計數字](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.Oracle.per-call)
+ [Oracle 的主要統計資料](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.Oracle.primary)
## Oracle 的每秒統計數字
下列指標提供 Oracle SQL 查詢的每秒統計數字。
| 指標 | 單位 |
| --- | --- |
| db.sql.stats.executions\$1per\$1sec | 每秒執行數 |
| db.sql.stats.elapsed\$1time\$1per\$1sec | 平均作用中執行數 (AAE) |
| db.sql.stats.rows\$1processed\$1per\$1sec | 每秒處理列數 |
| db.sql.stats.buffer\$1gets\$1per\$1sec | 每秒緩衝區取得數 |
| db.sql.stats.physical\$1read\$1requests\$1per\$1sec | 每秒實體讀取數 |
| db.sql.stats.physical\$1write\$1requests\$1per\$1sec | 每秒實體寫入數 |
| db.sql.stats.total\$1sharable\$1mem\$1per\$1sec | 每秒可共用記憶體總數 (位元組) |
| db.sql.stats.cpu\$1time\$1per\$1sec | 每秒 CPU 時間 (毫秒) |
下列指標提供 Oracle SQL 摘要查詢的每秒統計資料。
| 指標 | 單位 |
| --- | --- |
| db.sql\$1tokenized.stats.executions\$1per\$1sec | 每秒執行數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.elapsed\$1time\$1per\$1sec | 平均作用中執行數 (AAE) |
| db.sql\$1tokenized.stats.rows\$1processed\$1per\$1sec | 每秒處理列數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.buffer\$1gets\$1per\$1sec | 每秒緩衝區取得數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.physical\$1read\$1requests\$1per\$1sec | 每秒實體讀取數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.physical\$1write\$1requests\$1per\$1sec | 每秒實體寫入數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1sharable\$1mem\$1per\$1sec | 每秒可共用記憶體總數 (位元組) |
| db.sql\$1tokenized.stats.cpu\$1time\$1per\$1sec | 每秒 CPU 時間 (毫秒) |
## Oracle 的每次呼叫統計數字
下列指標提供 Oracle SQL 陳述式的每次呼叫統計數字。
| 指標 | 單位 |
| --- | --- |
| db.sql.stats.elapsed\$1time\$1per\$1exec | 每次執行經歷時間 (毫秒) |
| db.sql.stats.rows\$1processed\$1per\$1exec | 每秒執行處理列數 |
| db.sql.stats.buffer\$1gets\$1per\$1exec | 每次執行緩衝區取得數 |
| db.sql.stats.physical\$1read\$1requests\$1per\$1exec | 每次執行實體讀取數 |
| db.sql.stats.physical\$1write\$1requests\$1per\$1exec | 每次執行實體寫入數 |
| db.sql.stats.total\$1sharable\$1mem\$1per\$1exec | 每次執行可共用記憶體總數 (位元組) |
| db.sql.stats.cpu\$1time\$1per\$1exec | 每次執行 CPU 時間 (毫秒) |
下列指標提供 Oracle SQL 摘要查詢的每次呼叫統計數字。
| 指標 | 單位 |
| --- | --- |
| db.sql\$1tokenized.stats.elapsed\$1time\$1per\$1exec | 每次執行經歷時間 (毫秒) |
| db.sql\$1tokenized.stats.rows\$1processed\$1per\$1exec | 每秒執行處理列數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.buffer\$1gets\$1per\$1exec | 每次執行緩衝區取得數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.physical\$1read\$1requests\$1per\$1exec | 每次執行實體讀取數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.physical\$1write\$1requests\$1per\$1exec | 每次執行實體寫入數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1sharable\$1mem\$1per\$1exec | 每次執行可共用記憶體總數 (位元組) |
| db.sql\$1tokenized.stats.cpu\$1time\$1per\$1exec | 每次執行 CPU 時間 (毫秒) |
## Oracle 的主要統計資料
下列指標提供 Oracle SQL 查詢的主要統計資料。
| 指標 | 單位 |
| --- | --- |
| db.sql.stats.executions | 執行次數 |
| db.sql.stats.elapsed\$1time | 經過時間 (毫秒) |
| db.sql.stats.rows\$1processed | 已處理的資料列 |
| db.sql.stats.buffer\$1gets | 緩衝區取得 |
| db.sql.stats.physical\$1read\$1requests | 實體讀取數 |
| db.sql.stats.physical\$1write\$1requests | 實體寫入數 |
| db.sql.stats.total\$1sharable\$1mem | 可共用記憶體總數 (以位元組為單位) |
| db.sql.stats.cpu\$1time | CPU 時間 (毫秒) |
下列指標提供 Oracle SQL 摘要查詢的主要統計資料。
| 指標 | 單位 |
| --- | --- |
| db.sql\$1tokenized.stats.executions | 執行次數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.elapsed\$1time | 經過時間 (毫秒) |
| db.sql\$1tokenized.stats.rows\$1processed | 已處理的資料列 |
| db.sql\$1tokenized.stats.buffer\$1gets | 緩衝區取得 |
| db.sql\$1tokenized.stats.physical\$1read\$1requests | 實體讀取數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.physical\$1write\$1requests | 實體寫入數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1sharable\$1mem | 可共用記憶體總數 (以位元組為單位) |
| db.sql\$1tokenized.stats.cpu\$1time | CPU 時間 (毫秒) |
# Amazon RDS for SQL Server 的 SQL 統計資料
Amazon RDS for SQL Server 同時收集陳述式層級和摘要層級的 SQL 統計資料。在陳述式層級，ID 欄代表 `sql_handle` 的值。在摘要層級，ID 欄顯示 `query_hash` 的值。
SQL Server 會針對幾個陳述式的 `query_hash` 傳回 NULL 值。例如，ALTER INDEX、CHECKPOINT、UPDATE STATISTICS、COMMIT TRANSACTION、FETCH NEXT FROM Cursor，以及少數 INSERT 陳述式、SELECT @、條件陳述式和可執行預存程序。在這種情況下，`sql_handle` 值會顯示為該陳述式摘要層級的 ID。
**Topics**
+ [SQL Server 的每秒統計資料](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.SQLServer.per-second)
+ [SQL Server 的每次呼叫統計資料](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.SQLServer.per-call)
+ [SQL Server 的主要統計資料](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.SQLServer.primary)
## SQL Server 的每秒統計資料
下列指標提供 SQL Server SQL 查詢的每秒統計資料。
| 指標 | 單位 |
| --- | --- |
| db.sql.stats.execution\$1count\$1per\$1sec | 每秒執行數 |
| db.sql.stats.total\$1elapsed\$1time\$1per\$1sec | 每秒經過時間總長 |
| db.sql.stats.total\$1rows\$1per\$1sec | 每秒處理總列數 |
| db.sql.stats.total\$1logical\$1reads\$1per\$1sec | 每秒邏輯讀取總數 |
| db.sql.stats.total\$1logical\$1writes\$1per\$1sec | 每秒邏輯寫入總數 |
| db.sql.stats.total\$1physical\$1reads\$1per\$1sec | 每秒實體讀取總數 |
| db.sql.stats.total\$1worker\$1time\$1per\$1sec | CPU 時間總長 (毫秒) |
下列指標提供 SQL Server SQL 摘要查詢的每秒統計資料。
| 指標 | 單位 |
| --- | --- |
| db.sql\$1tokenized.stats.execution\$1count\$1per\$1sec | 每秒執行數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1elapsed\$1time\$1per\$1sec | 每秒經過時間總長 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1rows\$1per\$1sec | 每秒處理總列數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1logical\$1reads\$1per\$1sec | 每秒邏輯讀取總數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1logical\$1writes\$1per\$1sec | 每秒邏輯寫入總數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1physical\$1reads\$1per\$1sec | 每秒實體讀取總數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1worker\$1time\$1per\$1sec | CPU 時間總長 (毫秒) |
## SQL Server 的每次呼叫統計資料
下列指標提供 SQL Server SQL 陳述式的每次呼叫統計資料。
| 指標 | 單位 |
| --- | --- |
| db.sql.stats.total\$1elapsed\$1time\$1per\$1call | 每次執行的經過時間總計 (毫秒) |
| db.sql.stats.total\$1rows\$1per\$1call | 每秒執行處理總列數 |
| db.sql.stats.total\$1logical\$1reads\$1per\$1call | 每次執行邏輯讀取總數 |
| db.sql.stats.total\$1logical\$1writes\$1per\$1call | 每次執行邏輯寫入總數 |
| db.sql.stats.total\$1physical\$1reads\$1per\$1call | 每次執行實體讀取總數 |
| db.sql.stats.total\$1worker\$1time\$1per\$1call | 每次執行 CPU 時間總長 (毫秒) |
下列指標提供 SQL Server SQL 摘要查詢的每次呼叫統計資料。
| 指標 | 單位 |
| --- | --- |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1elapsed\$1time\$1per\$1call | 每次執行的經過時間總長 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1rows\$1per\$1call | 每秒執行處理總列數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1logical\$1reads\$1per\$1call | 每次執行邏輯讀取總數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1logical\$1writes\$1per\$1call | 每次執行邏輯寫入總數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1physical\$1reads\$1per\$1call | 每次執行實體讀取總數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1worker\$1time\$1per\$1call | 每次執行 CPU 時間總長 (毫秒) |
## SQL Server 的主要統計資料
下列指標提供 SQL Server SQL 查詢的主要統計資料。
| 指標 | 單位 |
| --- | --- |
| db.sql.stats.execution\$1count | 執行次數 |
| db.sql.stats.total\$1elapsed\$1time | 經過時間總計 (毫秒) |
| db.sql.stats.total\$1rows | 已處理的資料列總數 |
| db.sql.stats.total\$1logical\$1reads | 邏輯讀取總數 |
| db.sql.stats.total\$1logical\$1writes | 邏輯寫入總數 |
| db.sql.stats.total\$1physical\$1reads | 實體讀取總數 |
| db.sql.stats.total\$1worker\$1time | CPU 時間總長 (毫秒) |
下列指標提供 SQL Server SQL 摘要查詢的主要統計資料。
| 指標 | 單位 |
| --- | --- |
| db.sql\$1tokenized.stats.execution\$1count | 執行次數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1elapsed\$1time | 經過時間總計 (毫秒) |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1rows | 已處理的資料列總數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1logical\$1reads | 邏輯讀取總數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1logical\$1writes | 邏輯寫入總數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1physical\$1reads | 實體讀取總數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1worker\$1time | CPU 時間總長 (毫秒) |
# RDS PostgreSQL 的 SQL 統計資料
Performance Insights 會針對每一次 SQL 呼叫和執行查詢的每一秒收集 SQL 統計資料。RDS for PostgreSQL 只收集摘要層級的 SQL 統計數資料。不會顯示陳述式層級的統計資料。
您可以在下文中了解 RDS for PostgreSQL 摘要層級統計資料的相關資訊。
**Topics**
+ [RDS PostgreSQL 的摘要統計數字](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.PostgreSQL.digest)
+ [RDS PostgreSQL 的每秒摘要統計資料](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.PostgreSQL.per-second)
+ [RDS PostgreSQL 的每次呼叫摘要統計資料](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.PostgreSQL.per-call)
+ [RDS PostgreSQL 的主要統計資料](#USER_PerfInsights.UsingDashboard.AnalyzeDBLoad.AdditionalMetrics.PostgreSQL.primary)
## RDS PostgreSQL 的摘要統計數字
如要檢視 SQL 摘要統計資料，RDS PostgreSQL 必須載入 `pg_stat_statements` 程式庫。若為與 PostgreSQL 11 或更新版本相容的 PostgreSQL 資料庫執行個體，依預設，資料庫會載入此程式庫。對於與 PostgreSQL 10 或更早版本相容的 PostgreSQL 資料庫執行個體，請手動啟用此程式庫。若要手動啟用，請在與資料庫執行個體相關聯的資料庫參數群組中，將 `pg_stat_statements` 新增至 `shared_preload_libraries`。然後，重新啟動您的資料庫執行個體。如需更多詳細資訊，請參閱 [Amazon RDS 的參數群組](USER_WorkingWithParamGroups.md)。
**注意**
績效詳情只能在 `pg_stat_activity` 中收集未截斷的查詢的統計資料。根據預設，PostgreSQL 資料庫會截斷超過 1,024 位元組的查詢。若要增加查詢大小，請變更與資料庫執行個體相關聯的資料庫參數群組中的 `track_activity_query_size` 參數。當您變更此參數時，需要重新啟動資料庫執行個體。
## RDS PostgreSQL 的每秒摘要統計資料
PostgreSQL 資料庫執行個體有下列 SQL 摘要統計資料。
| 指標 | 單位 |
| --- | --- |
| db.sql\$1tokenized.stats.calls\$1per\$1sec | 每秒呼叫數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.rows\$1per\$1sec | 每秒列數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1time\$1per\$1sec | 每秒平均作用中執行數 (AAE) |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1hit\$1per\$1sec | 每秒區塊命中數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1read\$1per\$1sec | 每秒區塊讀取數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1dirtied\$1per\$1sec | 每秒區塊變動數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1written\$1per\$1sec | 每秒區塊寫入數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1hit\$1per\$1sec | 每秒本機區塊命中數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1read\$1per\$1sec | 每秒本機區塊讀取數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1dirtied\$1per\$1sec | 每秒本機區塊變動數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1written\$1per\$1sec | 每秒本機區塊寫入數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.temp\$1blks\$1written\$1per\$1sec | 每秒暫時寫入數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.temp\$1blks\$1read\$1per\$1sec | 每秒暫時讀取數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.blk\$1read\$1time\$1per\$1sec | 每秒平均並行讀取數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.blk\$1write\$1time\$1per\$1sec | 每秒平均並行寫入數 |
## RDS PostgreSQL 的每次呼叫摘要統計資料
下列指標提供 SQL 陳述式的每次呼叫統計數字。
| 指標 | 單位 |
| --- | --- |
| db.sql\$1tokenized.stats.rows\$1per\$1call | 每次呼叫列數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.avg\$1latency\$1per\$1call | 每次呼叫平均延遲 (毫秒) |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1hit\$1per\$1call | 每次呼叫區塊命中數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1read\$1per\$1call | 每次呼叫區塊讀取數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1written\$1per\$1call | 每次呼叫區塊寫入數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1dirtied\$1per\$1call | 每次呼叫區塊變動數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1hit\$1per\$1call | 每次呼叫本機區塊命中數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1read\$1per\$1call | 每次呼叫本機區塊讀取數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1dirtied\$1per\$1call | 每次呼叫本機區塊變動數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1written\$1per\$1call | 每次呼叫本機區塊寫入數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.temp\$1blks\$1written\$1per\$1call | 每次呼叫暫時區塊寫入數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.temp\$1blks\$1read\$1per\$1call | 每次呼叫暫時區塊讀取數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.blk\$1read\$1time\$1per\$1call | 每次呼叫讀取時間 (毫秒) |
| db.sql\$1tokenized.stats.blk\$1write\$1time\$1per\$1call | 每次呼叫寫入時間 (毫秒) |
## RDS PostgreSQL 的主要統計資料
下列 SQL 統計資料適用於 PostgreSQL 資料庫執行個體。
| 指標 | 單位 |
| --- | --- |
| db.sql\$1tokenized.stats.calls | 呼叫 |
| db.sql\$1tokenized.stats.rows | 資料列 |
| db.sql\$1tokenized.stats.total\$1time | 時間總計 (毫秒) |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1hit | 區塊命中 |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1read | 區塊讀取 |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1dirtied | 區塊變動數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.shared\$1blks\$1written | 區塊寫入 |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1hit | 本機區塊命中 |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1read | 本機區塊讀取 |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1dirtied | 本機區塊變動數 |
| db.sql\$1tokenized.stats.local\$1blks\$1written | 本機區塊寫入 |
| db.sql\$1tokenized.stats.temp\$1blks\$1written | 暫時寫入 |
| db.sql\$1tokenized.stats.temp\$1blks\$1read | 暫時讀取 |
| db.sql\$1tokenized.stats.blk\$1read\$1time | 平均並行讀取 (毫秒) |
| db.sql\$1tokenized.stats.blk\$1write\$1time | 平均並行寫入 (毫秒) |
如需這些指標的詳細資訊，請參閱 PostgreSQL 文件中的 [pg\$1stat\$1statements](https://www.postgresql.org/docs/current/pgstatstatements.html)。
# 增強型監控中的作業系統指標
Amazon RDS 可針對資料庫執行個體執行所在的作業系統 (OS) 即時提供指標。RDS 可將增強型監控的指標提供到您的 Amazon CloudWatch Logs 帳戶中。下表列出使用 Amazon CloudWatch Logs 時可用的作業系統指標。
**Topics**
+ [Db2、MariaDB、MySQL、Oracle 和 PostgreSQL 的作業系統指標](#USER_Monitoring-Available-OS-Metrics-RDS)
+ [Microsoft SQL Server 的作業系統指標](#USER_Monitoring-Available-OS-Metrics-RDS.SQLServer)
## Db2、MariaDB、MySQL、Oracle 和 PostgreSQL 的作業系統指標
RDS 會收集 的磁碟指標`rdsdbdata`，以及作業系統中存在的其他儲存磁碟區。若要檢視 CloudWatch Logs 中的作業系統指標，請參閱 [使用 CloudWatch Logs 檢視作業系統指標](USER_Monitoring.OS.CloudWatchLogs.md)。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_Monitoring-Available-OS-Metrics.html)
## Microsoft SQL Server 的作業系統指標
RDS 會收集 的磁碟指標`rdsdbdata`，以及作業系統中存在的其他儲存磁碟區。若要檢視 CloudWatch Logs 中的作業系統指標，請參閱 [使用 CloudWatch Logs 檢視作業系統指標](USER_Monitoring.OS.CloudWatchLogs.md)。
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_Monitoring-Available-OS-Metrics.html)