opengauss教程FG078-openGauss慢SQL采集与分析优化生产实战解析
内容简介：本文深入讲解openGauss数据库慢SQL的采集、分析与优化方法。风哥教程参考openGauss官方文档openGauss6性能调优指南、openGauss6系统管理员手册，帮助DBA掌握慢SQL的识别与优化技巧，确保数据库高效稳定运行。
目录大纲
- Part01-基础概念与理论知识
- 1.1 慢SQL的基本概念
- 1.2 慢SQL的危害
- 1.3 慢SQL的常见原因
- Part02-生产环境规划与建议
- 2.1 慢SQL监控规划
- 2.2 慢SQL分析体系设计
- Part03-生产环境项目实施方案
- 3.1 慢SQL采集配置
- 3.2 慢SQL分析工具配置
- Part04-生产案例与实战讲解
- 4.1 慢SQL采集实战
- 4.2 慢SQL分析实战
- 4.3 慢SQL优化实战
- 4.4 慢SQL监控脚本
- Part05-风哥经验总结与分享
- 5.1 慢SQL优化经验
- 5.2 最佳实践建议
Part01-基础概念与理论知识
1.1 慢SQL的基本概念
慢SQL是指执行时间超过预设阈值的SQL语句，是数据库性能问题的常见根源。
慢SQL相关概念：
1. 执行时间：SQL语句从开始执行到完成的时间
2. 慢SQL阈值：定义为慢SQL的执行时间界限，通常为1秒
3. 执行计划：数据库执行SQL语句的详细步骤
4. 索引：提高查询速度的数据结构
5. 全表扫描：遍历表中所有行的查询方式
1. 执行时间：SQL语句从开始执行到完成的时间
2. 慢SQL阈值：定义为慢SQL的执行时间界限，通常为1秒
3. 执行计划：数据库执行SQL语句的详细步骤
4. 索引：提高查询速度的数据结构
5. 全表扫描：遍历表中所有行的查询方式
1.2 慢SQL的危害
慢SQL对数据库性能的危害：
慢SQL的危害：
1. 系统资源消耗：占用大量CPU、内存和IO资源
2. 并发性能下降：阻塞其他查询的执行
风哥提示：
3. 响应时间变长：影响应用程序的响应速度
4. 数据库负载增加：导致整体性能下降
5. 业务影响：影响用户体验和业务操作
1. 系统资源消耗：占用大量CPU、内存和IO资源
2. 并发性能下降：阻塞其他查询的执行
风哥提示：
3. 响应时间变长：影响应用程序的响应速度
4. 数据库负载增加：导致整体性能下降
5. 业务影响：影响用户体验和业务操作
1.3 慢SQL的常见原因
openGauss数据库慢SQL的常见原因：
慢SQL的常见原因：
1. 缺少索引：查询没有使用合适的索引
2. 索引失效：索引没有被正确使用
3. 全表扫描：查询需要扫描大量数据
4. 复杂查询：查询语句过于复杂，包含多个连接和子查询
5. 参数问题：数据库参数配置不合理
6. 数据量过大：表数据量过大，查询效率下降
1. 缺少索引：查询没有使用合适的索引
2. 索引失效：索引没有被正确使用
3. 全表扫描：查询需要扫描大量数据
4. 复杂查询：查询语句过于复杂，包含多个连接和子查询
5. 参数问题：数据库参数配置不合理
6. 数据量过大：表数据量过大，查询效率下降
Part02-生产环境规划与建议
2.1 慢SQL监控规划
慢SQL监控规划是发现和解决慢SQL问题的基础：
慢SQL监控规划要点：
1. 阈值设置：
– 根据业务特点设置合理的慢SQL阈值
– 不同业务场景可能需要不同的阈值
2. 采集方式：
– 使用数据库内置的慢SQL日志学习交流加群风哥微信: itpux-com
– 使用第三方监控工具
– 开发自定义监控脚本
3. 存储策略：
– 合理设置慢SQL日志的存储位置和大小
– 定期清理和归档慢SQL日志
4. 告警机制：
– 设置慢SQL数量和执行时间的告警阈值
– 及时通知相关人员
1. 阈值设置：
– 根据业务特点设置合理的慢SQL阈值
– 不同业务场景可能需要不同的阈值
2. 采集方式：
– 使用数据库内置的慢SQL日志学习交流加群风哥微信: itpux-com
– 使用第三方监控工具
– 开发自定义监控脚本
3. 存储策略：
– 合理设置慢SQL日志的存储位置和大小
– 定期清理和归档慢SQL日志
4. 告警机制：
– 设置慢SQL数量和执行时间的告警阈值
– 及时通知相关人员
2.2 慢SQL分析体系设计
建立完善的慢SQL分析体系：
慢SQL分析体系要点：
1. 分析工具：
– 使用EXPLAIN分析执行计划
– 使用pg_stat_statements统计SQL执行情况
– 使用第三方分析工具
2. 分析维度：
– 执行时间
– 扫描行数
– 索引使用情况
– 执行计划
3. 优化策略：
– 索引优化
– SQL语句优化
– 参数调优
– 表结构优化
1. 分析工具：
– 使用EXPLAIN分析执行计划
– 使用pg_stat_statements统计SQL执行情况
– 使用第三方分析工具
2. 分析维度：
– 执行时间
– 扫描行数
– 索引使用情况
– 执行计划
3. 优化策略：
– 索引优化
– SQL语句优化
– 参数调优
– 表结构优化
Part03-生产环境项目实施方案
3.1 慢SQL采集配置
配置慢SQL采集：
# vi /opengauss/fgdata/postgresql.conf
学习交流加群风哥QQ113257174
# 慢SQL日志配置
log_min_duration_statement = 1000 # 慢SQL阈值(毫秒)
log_statement = ‘all’ # 记录所有语句
log_line_prefix = ‘%t [%p]: [%l-1] user=%u,db=%d,app=%a,client=%h ‘ # 日志前缀
log_directory = ‘pg_log’ # 日志目录
log_filename = ‘postgresql-%Y-%m-%d_%H%M%S.log’ # 日志文件名
log_truncate_on_rotation = on # 日志轮转时截断
log_rotation_age = 1d # 日志轮转时间
log_rotation_size = 100MB # 日志文件大小
log_min_duration_statement = 1000 # 慢SQL阈值(毫秒)
log_statement = ‘all’ # 记录所有语句
log_line_prefix = ‘%t [%p]: [%l-1] user=%u,db=%d,app=%a,client=%h ‘ # 日志前缀
log_directory = ‘pg_log’ # 日志目录
log_filename = ‘postgresql-%Y-%m-%d_%H%M%S.log’ # 日志文件名
log_truncate_on_rotation = on # 日志轮转时截断
log_rotation_age = 1d # 日志轮转时间
log_rotation_size = 100MB # 日志文件大小
# gs_ctl reload -D /opengauss/fgdata
server signaled
3.2 慢SQL分析工具配置
配置pg_stat_statements扩展：
# gsql -h 192.168.1.10 -d fgedudb -U fgedu -W fgedu_password
— 创建pg_stat_statements扩展
CREATE EXTENSION pg_stat_statements;
CREATE EXTENSION
# vi /opengauss/fgdata/postgresql.conf
# pg_stat_statements配置
shared_preload_libraries = ‘pg_stat_statements’ # 预加载库
更多视频教程www.fgedu.net.cn
pg_stat_statements.max = 10000 # 最大记录数
pg_stat_statements.track = all # 跟踪所有语句
pg_stat_statements.track_utility = on # 跟踪工具语句
pg_stat_statements.save = on # 保存统计信息
shared_preload_libraries = ‘pg_stat_statements’ # 预加载库
更多视频教程www.fgedu.net.cn
pg_stat_statements.max = 10000 # 最大记录数
pg_stat_statements.track = all # 跟踪所有语句
pg_stat_statements.track_utility = on # 跟踪工具语句
pg_stat_statements.save = on # 保存统计信息
# gs_ctl restart -D /opengauss/fgdata
waiting for server to shut down…. done
server stopped
waiting for server to start….2024-01-15 14:30:00.000 CST [12345] LOG: 00000: database system was shut down at 2024-01-15 14:29:59 CST
2024-01-15 14:30:00.000 CST [12345] LOG: 00000: database system is ready to accept connections
done
server started
server stopped
waiting for server to start….2024-01-15 14:30:00.000 CST [12345] LOG: 00000: database system was shut down at 2024-01-15 14:29:59 CST
2024-01-15 14:30:00.000 CST [12345] LOG: 00000: database system is ready to accept connections
done
server started
Part04-生产案例与实战讲解
4.1 慢SQL采集实战
实战演示慢SQL采集：
# ls -la /opengauss/fgdata/pg_log/
-rw——- 1 omm omm 1048576 Jan 15 14:30 postgresql-2024-01-15_143000.log
# tail -n 20 /opengauss/fgdata/pg_log/postgresql-2024-01-15_143000.log
2024-01-15 14:30:00.000 CST [12345]: [1-1] user=fgedu,db=fgedudb,app=psql,client=192.168.1.20 LOG: 00000: duration: 1200.500 ms statement: SELECT * FROM fgedu_orders WHERE customer_id = 10001;
2024-01-15 14:30:01.000 CST [12345]: [2-1] user=fgedu,db=fgedudb,app=psql,client=192.168.1.20 LOG: 00000: duration: 1500.750 ms statement: SELECT * FROM fgedu_inventory WHERE product_id = 20001;
更多学习教程公众号风哥教程itpux_com
2024-01-15 14:30:01.000 CST [12345]: [2-1] user=fgedu,db=fgedudb,app=psql,client=192.168.1.20 LOG: 00000: duration: 1500.750 ms statement: SELECT * FROM fgedu_inventory WHERE product_id = 20001;
更多学习教程公众号风哥教程itpux_com
# gsql -h 192.168.1.10 -d fgedudb -U fgedu -W fgedu_password
— 使用pg_stat_statements查看慢SQL
SELECT
queryid,
query,
calls,
total_exec_time,
mean_exec_time,
rows
FROM pg_stat_statements
ORDER BY mean_exec_time DESC
LIMIT 10;
queryid | query | calls | total_exec_time | mean_exec_time | rows
——————–+———————————————————+——-+—————-+—————-+——
123456789012345678 | SELECT * FROM fgedu_orders WHERE customer_id = $1 | 5 | 6000.0 | 1200.0 | 100
876543210987654321 | SELECT * FROM fgedu_inventory WHERE product_id = $1 | 3 | 4500.0 | 1500.0 | 50
(2 rows)
——————–+———————————————————+——-+—————-+—————-+——
123456789012345678 | SELECT * FROM fgedu_orders WHERE customer_id = $1 | 5 | 6000.0 | 1200.0 | 100
876543210987654321 | SELECT * FROM fgedu_inventory WHERE product_id = $1 | 3 | 4500.0 | 1500.0 | 50
(2 rows)
4.2 慢SQL分析实战
实战演示慢SQL分析：
— 分析慢SQL的执行计划
from DB视频:www.itpux.com
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM fgedu_orders WHERE customer_id = 10001;
from DB视频:www.itpux.com
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM fgedu_orders WHERE customer_id = 10001;
QUERY PLAN
————————————————————————————————————————-
Seq Scan on fgedu_orders (cost=0.00..10000.00 rows=100 width=100) (actual time=0.010..1200.000 rows=100 loops=1)
Filter: (customer_id = 10001)
Rows Removed by Filter: 99900
Planning Time: 0.100 ms
Execution Time: 1200.050 ms
(5 rows)
————————————————————————————————————————-
Seq Scan on fgedu_orders (cost=0.00..10000.00 rows=100 width=100) (actual time=0.010..1200.000 rows=100 loops=1)
Filter: (customer_id = 10001)
Rows Removed by Filter: 99900
Planning Time: 0.100 ms
Execution Time: 1200.050 ms
(5 rows)
4.3 慢SQL优化实战
实战演示慢SQL优化：
— 创建索引优化
CREATE INDEX idx_fgedu_orders_customer_id ON fgedu_orders(customer_id);
CREATE INDEX idx_fgedu_inventory_product_id ON fgedu_inventory(product_id);
CREATE INDEX idx_fgedu_orders_customer_id ON fgedu_orders(customer_id);
CREATE INDEX idx_fgedu_inventory_product_id ON fgedu_inventory(product_id);
CREATE INDEX
CREATE INDEX
CREATE INDEX
— 重新执行查询
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM fgedu_orders WHERE customer_id = 10001;
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM fgedu_orders WHERE customer_id = 10001;
QUERY PLAN
—————————————————————————————————————————
Index Scan using idx_fgedu_orders_customer_id on fgedu_orders (cost=0.25..100.00 rows=100 width=100) (actual time=0.010..5.000 rows=100 loops=1)
Index Cond: (customer_id = 10001)
Planning Time: 0.100 ms
Execution Time: 5.050 ms
(4 rows)
—————————————————————————————————————————
Index Scan using idx_fgedu_orders_customer_id on fgedu_orders (cost=0.25..100.00 rows=100 width=100) (actual time=0.010..5.000 rows=100 loops=1)
Index Cond: (customer_id = 10001)
Planning Time: 0.100 ms
Execution Time: 5.050 ms
(4 rows)
— 查看优化后的执行情况
SELECT
queryid,
query,
calls,
total_exec_time,
mean_exec_time,
rows
FROM pg_stat_statements
WHERE query LIKE ‘%fgedu_orders%customer_id%’
ORDER BY mean_exec_time DESC
LIMIT 5;
SELECT
queryid,
query,
calls,
total_exec_time,
mean_exec_time,
rows
FROM pg_stat_statements
WHERE query LIKE ‘%fgedu_orders%customer_id%’
ORDER BY mean_exec_time DESC
LIMIT 5;
queryid | query | calls | total_exec_time | mean_exec_time | rows
——————–+———————————————————+——-+—————-+—————-+——
123456789012345678 | SELECT * FROM fgedu_orders WHERE customer_id = $1 | 5 | 6000.0 | 1200.0 | 100
987654321098765432 | SELECT * FROM fgedu_orders WHERE customer_id = $1 | 2 | 10.0 | 5.0 | 100
(2 rows)
——————–+———————————————————+——-+—————-+—————-+——
123456789012345678 | SELECT * FROM fgedu_orders WHERE customer_id = $1 | 5 | 6000.0 | 1200.0 | 100
987654321098765432 | SELECT * FROM fgedu_orders WHERE customer_id = $1 | 2 | 10.0 | 5.0 | 100
(2 rows)
4.4 慢SQL监控脚本
编写慢SQL监控脚本：
# cat /opengauss/scripts/slow_sql_monitor.sh
#!/bin/bash
# slow_sql_monitor.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: `http://www.fgedu.net.cn`
# openGauss慢SQL监控脚本
# slow_sql_monitor.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: `http://www.fgedu.net.cn`
# openGauss慢SQL监控脚本
LOG_DIR=”/opengauss/log/slow_sql”
mkdir -p $LOG_DIR
LOG_FILE=”$LOG_DIR/slow_sql_monitor_$(date ‘+%Y%m%d’).log”
log() {
echo “[$(date ‘+%Y-%m-%d %H:%M:%S’)] $1” | tee -a $LOG_FILE
}
check_slow_sql() {
log “=== 慢SQL监控 ===”
# 从pg_stat_statements获取慢SQL
log “慢SQL统计:
$(gsql -h 192.168.1.10 -d fgedudb -U fgedu -t -c ”
SELECT
queryid,
query,
calls,
total_exec_time,
mean_exec_time,
rows
FROM pg_stat_statements
WHERE mean_exec_time > 1000 # 1秒以上的慢SQL
ORDER BY mean_exec_time DESC
LIMIT 10;
“)”
# 从日志文件获取慢SQL
log “最近的慢SQL日志:
$(grep ‘duration:’ /opengauss/fgdata/pg_log/postgresql-$(date ‘+%Y-%m-%d’)_*.log | grep -E ‘duration: [0-9]{4,}’ | tail -10)”
}
analyze_slow_sql() {
log “=== 慢SQL分析 ===”
# 获取执行计划
log “慢SQL执行计划分析:
$(gsql -h 192.168.1.10 -d fgedudb -U fgedu -t -c ”
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM fgedu_orders WHERE customer_id = 10001;
“)”
}
main() {
log “开始慢SQL监控检查…”
check_slow_sql
analyze_slow_sql
log “慢SQL监控检查完成”
}
main
# chmod +x /opengauss/scripts/slow_sql_monitor.sh
# /opengauss/scripts/slow_sql_monitor.sh
# /opengauss/scripts/slow_sql_monitor.sh
[2024-01-15 14:30:00] 开始慢SQL监控检查…
[2024-01-15 14:30:00] === 慢SQL监控 ===
[2024-01-15 14:30:00] 慢SQL统计:
queryid | query | calls | total_exec_time | mean_exec_time | rows
——————–+———————————————————+——-+—————-+—————-+——
123456789012345678 | SELECT * FROM fgedu_orders WHERE customer_id = $1 | 5 | 6000.0 | 1200.0 | 100
876543210987654321 | SELECT * FROM fgedu_inventory WHERE product_id = $1 | 3 | 4500.0 | 1500.0 | 50
[2024-01-15 14:30:00] 最近的慢SQL日志:
2024-01-15 14:30:00.000 CST [12345]: [1-1] user=fgedu,db=fgedudb,app=psql,client=192.168.1.20 LOG: 00000: duration: 1200.500 ms statement: SELECT * FROM fgedu_orders WHERE customer_id = 10001;
2024-01-15 14:30:01.000 CST [12345]: [2-1] user=fgedu,db=fgedudb,app=psql,client=192.168.1.20 LOG: 00000: duration: 1500.750 ms statement: SELECT * FROM fgedu_inventory WHERE product_id = 20001;
[2024-01-15 14:30:00] === 慢SQL分析 ===
[2024-01-15 14:30:00] 慢SQL执行计划分析:
QUERY PLAN
—————————————————————————————————————————
Index Scan using idx_fgedu_orders_customer_id on fgedu_orders (cost=0.25..100.00 rows=100 width=100) (actual time=0.010..5.000 rows=100 loops=1)
Index Cond: (customer_id = 10001)
Planning Time: 0.100 ms
Execution Time: 5.050 ms
(4 rows)
[2024-01-15 14:30:00] 慢SQL监控检查完成
[2024-01-15 14:30:00] === 慢SQL监控 ===
[2024-01-15 14:30:00] 慢SQL统计:
queryid | query | calls | total_exec_time | mean_exec_time | rows
——————–+———————————————————+——-+—————-+—————-+——
123456789012345678 | SELECT * FROM fgedu_orders WHERE customer_id = $1 | 5 | 6000.0 | 1200.0 | 100
876543210987654321 | SELECT * FROM fgedu_inventory WHERE product_id = $1 | 3 | 4500.0 | 1500.0 | 50
[2024-01-15 14:30:00] 最近的慢SQL日志:
2024-01-15 14:30:00.000 CST [12345]: [1-1] user=fgedu,db=fgedudb,app=psql,client=192.168.1.20 LOG: 00000: duration: 1200.500 ms statement: SELECT * FROM fgedu_orders WHERE customer_id = 10001;
2024-01-15 14:30:01.000 CST [12345]: [2-1] user=fgedu,db=fgedudb,app=psql,client=192.168.1.20 LOG: 00000: duration: 1500.750 ms statement: SELECT * FROM fgedu_inventory WHERE product_id = 20001;
[2024-01-15 14:30:00] === 慢SQL分析 ===
[2024-01-15 14:30:00] 慢SQL执行计划分析:
QUERY PLAN
—————————————————————————————————————————
Index Scan using idx_fgedu_orders_customer_id on fgedu_orders (cost=0.25..100.00 rows=100 width=100) (actual time=0.010..5.000 rows=100 loops=1)
Index Cond: (customer_id = 10001)
Planning Time: 0.100 ms
Execution Time: 5.050 ms
(4 rows)
[2024-01-15 14:30:00] 慢SQL监控检查完成
# crontab -l
# 每10分钟执行一次慢SQL监控
*/10 * * * * /opengauss/scripts/slow_sql_monitor.sh > /dev/null 2>&1
*/10 * * * * /opengauss/scripts/slow_sql_monitor.sh > /dev/null 2>&1
Part05-风哥经验总结与分享
5.1 慢SQL优化经验
风哥提示：慢SQL优化是数据库性能调优的重要环节，需要从多个层面进行分析和优化。
慢SQL优化经验：
1. 索引优化：为频繁查询的字段创建合适的索引
2. SQL语句优化：避免全表扫描，优化查询条件
3. 参数调优：合理设置数据库参数，如work_mem、random_page_cost等
4. 表结构优化：合理设计表结构，避免冗余字段
5. 监控到位：建立完善的慢SQL监控体系，及时发现问题
1. 索引优化：为频繁查询的字段创建合适的索引
2. SQL语句优化：避免全表扫描，优化查询条件
3. 参数调优：合理设置数据库参数，如work_mem、random_page_cost等
4. 表结构优化：合理设计表结构，避免冗余字段
5. 监控到位：建立完善的慢SQL监控体系，及时发现问题
慢SQL优化注意事项：
1. 索引不是越多越好，过多的索引会增加写入开销
2. 避免在索引字段上使用函数或表达式
3. 合理使用索引覆盖，减少回表操作
4. 定期分析表，更新统计信息
5. 监控慢SQL的变化趋势，及时发现新的性能问题
1. 索引不是越多越好，过多的索引会增加写入开销
2. 避免在索引字段上使用函数或表达式
3. 合理使用索引覆盖，减少回表操作
4. 定期分析表，更新统计信息
5. 监控慢SQL的变化趋势，及时发现新的性能问题
5.2 最佳实践建议
慢SQL管理最佳实践：
1. 监控体系：
– 配置慢SQL日志和pg_stat_statements
– 建立定期监控机制
– 设置合理的告警阈值
2. 分析方法：
– 使用EXPLAIN分析执行计划
– 分析索引使用情况
– 识别性能瓶颈
3. 优化策略：
– 优先优化高频慢SQL
– 结合业务场景进行优化
– 测试优化效果
4. 预防措施：
– 开发阶段进行SQL审查
– 定期进行性能测试
– 建立SQL编写规范
1. 监控体系：
– 配置慢SQL日志和pg_stat_statements
– 建立定期监控机制
– 设置合理的告警阈值
2. 分析方法：
– 使用EXPLAIN分析执行计划
– 分析索引使用情况
– 识别性能瓶颈
3. 优化策略：
– 优先优化高频慢SQL
– 结合业务场景进行优化
– 测试优化效果
4. 预防措施：
– 开发阶段进行SQL审查
– 定期进行性能测试
– 建立SQL编写规范
最佳实践总结：
1. 慢SQL优化是一个持续的过程，需要定期检查和优化
2. 建立完善的监控体系，及时发现慢SQL
3. 结合执行计划和统计信息进行分析
4. 优先解决高频和高影响的慢SQL
5. 定期更新统计信息，确保查询优化器做出正确的决策
1. 慢SQL优化是一个持续的过程，需要定期检查和优化
2. 建立完善的监控体系，及时发现慢SQL
3. 结合执行计划和统计信息进行分析
4. 优先解决高频和高影响的慢SQL
5. 定期更新统计信息，确保查询优化器做出正确的决策
总结：本文详细介绍了openGauss数据库慢SQL的采集、分析与优化方法。通过配置慢SQL日志、使用pg_stat_statements扩展、分析执行计划等手段，可以有效识别和优化慢SQL。慢SQL优化需要从索引、SQL语句、参数配置等多个层面入手，建立完善的监控体系，及时发现和解决问题，确保数据库系统的稳定高效运行。
本文由风哥教程整理发布,仅用于学习测试使用,转载注明出处:http://www.fgedu.net.cn/10327.html
联系我们
在线咨询：
微信号：itpux-com
工作日：9:30-18:30，节假日休息