opengauss教程FG079-openGauss SQL跟踪开启与分析生产实战解析

内容简介：本文深入讲解openGauss数据库SQL跟踪的开启、配置与分析方法。风哥教程参考openGauss官方文档openGauss6系统管理员手册、openGauss6性能调优指南，帮助DBA掌握SQL跟踪的技巧，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 SQL跟踪的基本概念
1.2 SQL跟踪的作用
1.3 SQL跟踪的类型
Part02-生产环境规划与建议
2.1 SQL跟踪规划
2.2 SQL跟踪监控体系设计
Part03-生产环境项目实施方案
3.1 SQL跟踪配置
3.2 SQL跟踪工具配置
Part04-生产案例与实战讲解
4.1 SQL跟踪开启实战
4.2 SQL跟踪分析实战
4.3 SQL跟踪优化实战
4.4 SQL跟踪监控脚本
Part05-风哥经验总结与分享
5.1 SQL跟踪经验
5.2 最佳实践建议

Part01-基础概念与理论知识

1.1 SQL跟踪的基本概念

SQL跟踪是指对数据库中执行的SQL语句进行监控和记录的过程，是数据库性能调优和故障排查的重要手段。

SQL跟踪相关概念：
1. 跟踪级别：控制跟踪的详细程度
2. 跟踪目标：指定需要跟踪的SQL语句或会话
3. 跟踪内容：SQL语句、执行计划、执行时间等信息
4. 跟踪输出：跟踪结果的存储方式
5. 跟踪开销：开启跟踪对数据库性能的影响

1.2 SQL跟踪的作用

SQL跟踪在数据库管理中的作用：

SQL跟踪的作用：
1. 性能调优：识别慢SQL和性能瓶颈
2. 故障排查：定位SQL执行失败的原因
风哥提示：
3. 安全审计：监控异常SQL操作
4. 行为分析：分析应用程序的SQL执行模式
5. 优化指导：为SQL优化提供依据

1.3 SQL跟踪的类型

openGauss数据库支持的SQL跟踪类型：

SQL跟踪的类型：
1. 会话级跟踪：跟踪特定会话的SQL执行
2. 全局跟踪：跟踪所有会话的SQL执行
3. 语句级跟踪：跟踪特定类型的SQL语句
4. 用户级跟踪：跟踪特定用户的SQL执行
5. 数据库级跟踪：跟踪特定数据库的SQL执行

Part02-生产环境规划与建议

2.1 SQL跟踪规划

SQL跟踪规划是确保跟踪效果的基础：

SQL跟踪规划要点：
1. 跟踪目标：
– 明确需要跟踪的SQL类型和范围
– 避免过度跟踪影响系统性能
2. 跟踪级别：
– 根据需求选择合适的跟踪级别
– 平衡跟踪详细度和系统开销学习交流加群风哥微信: itpux-com
3. 跟踪存储：
– 合理设置跟踪结果的存储位置
– 定期清理跟踪数据，避免存储空间耗尽
4. 跟踪时间：
– 选择合适的跟踪时间窗口
– 避免在业务高峰期进行全量跟踪

2.2 SQL跟踪监控体系设计

建立完善的SQL跟踪监控体系：

SQL跟踪监控体系要点：
1. 跟踪配置：根据需求配置跟踪参数
2. 跟踪管理：定期管理跟踪会话和数据
3. 分析工具：使用合适的工具分析跟踪结果
4. 告警机制：设置基于跟踪结果的告警
5. 优化反馈：将跟踪结果用于SQL优化

Part03-生产环境项目实施方案

3.1 SQL跟踪配置

配置SQL跟踪：

# vi /opengauss/fgdata/postgresql.conf

# SQL跟踪配置
log_statement = ‘all’ # 记录所有语句
log_min_duration_statement = 0 # 记录所有语句的执行时间
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

学习交流加群风哥QQ113257174

# gs_ctl reload -D /opengauss/fgdata

server signaled

3.2 SQL跟踪工具配置

配置pg_stat_statements和auto_explain扩展：

# gsql -h 192.168.1.10 -d fgedudb -U fgedu -W fgedu_password

— 创建扩展
CREATE EXTENSION pg_stat_statements;
CREATE EXTENSION auto_explain;

CREATE EXTENSION
CREATE EXTENSION

# vi /opengauss/fgdata/postgresql.conf

# 扩展配置
shared_preload_libraries = ‘pg_stat_statements,auto_explain’ # 预加载库

# pg_stat_statements配置
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

# auto_explain配置
auto_explain.log_min_duration = 1000 # 慢SQL阈值(毫秒)
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auto_explain.log_analyze = on # 记录分析信息
auto_explain.log_buffers = on # 记录缓冲区使用
auto_explain.log_timing = on # 记录时间信息
auto_explain.log_verbose = on # 记录详细信息

# 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

Part04-生产案例与实战讲解

4.1 SQL跟踪开启实战

实战演示SQL跟踪开启：

# gsql -h 192.168.1.10 -d fgedudb -U fgedu -W fgedu_password

— 开启会话级跟踪
LOAD ‘auto_explain’;
SET auto_explain.log_min_duration = 500;
SET auto_explain.log_analyze = true;

LOAD
SET
SET

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— 执行测试SQL
SELECT * FROM fgedu_orders WHERE customer_id = 10001;

# tail -n 50 /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: 10.500 ms statement: SELECT * FROM fgedu_orders WHERE customer_id = 10001;
2024-01-15 14:30:00.000 CST [12345]: [2-1] user=fgedu,db=fgedudb,app=psql,client=192.168.1.20 LOG: 00000: duration: 0.100 ms plan: Query Text: SELECT * FROM fgedu_orders WHERE customer_id = 10001;
Index Scan using idx_fgedu_orders_customer_id on fgedu_orders (cost=0.25..100.00 rows=100 width=100) (actual time=0.010..10.000 rows=2 loops=1)
Index Cond: (customer_id = 10001)
Buffers: shared hit=5
I/O Timings: read=0.000 write=0.000

4.2 SQL跟踪分析实战

实战演示SQL跟踪分析：

— 使用pg_stat_statements分析SQL执行情况
from DB视频:www.itpux.com
SELECT
queryid,
query,
calls,
total_exec_time,
mean_exec_time,
rows,
shared_blks_hit,
shared_blks_read
FROM pg_stat_statements
ORDER BY mean_exec_time DESC
LIMIT 10;

queryid | query | calls | total_exec_time | mean_exec_time | rows | shared_blks_hit | shared_blks_read
——————–+———————————————————+——-+—————-+—————-+——+—————–+——————
123456789012345678 | SELECT * FROM fgedu_orders WHERE customer_id = $1 | 5 | 6000.0 | 1200.0 | 100 | 1000 | 500
876543210987654321 | SELECT * FROM fgedu_inventory WHERE product_id = $1 | 3 | 4500.0 | 1500.0 | 50 | 500 | 300
987654321098765432 | SELECT * FROM fgedu_orders WHERE customer_id = $1 | 2 | 20.0 | 10.0 | 4 | 10 | 0

4.3 SQL跟踪优化实战

实战演示基于跟踪结果的SQL优化：

— 分析SQL执行计划
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM fgedu_inventory WHERE product_id = 20001;

QUERY PLAN
————————————————————————————————————————-
Seq Scan on fgedu_inventory (cost=0.00..5000.00 rows=50 width=100) (actual time=0.010..1500.000 rows=50 loops=1)
Filter: (product_id = 20001)
Rows Removed by Filter: 99950
Planning Time: 0.100 ms
Execution Time: 1500.050 ms
(5 rows)

— 创建索引优化
CREATE INDEX idx_fgedu_inventory_product_id ON fgedu_inventory(product_id);

CREATE INDEX

— 重新执行查询
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM fgedu_inventory WHERE product_id = 20001;

QUERY PLAN
—————————————————————————————————————————
Index Scan using idx_fgedu_inventory_product_id on fgedu_inventory (cost=0.25..50.00 rows=50 width=100) (actual time=0.010..8.000 rows=50 loops=1)
Index Cond: (product_id = 20001)
Planning Time: 0.100 ms
Execution Time: 8.050 ms
(4 rows)

4.4 SQL跟踪监控脚本

编写SQL跟踪监控脚本：

# cat /opengauss/scripts/sql_tracing_monitor.sh

#!/bin/bash
# sql_tracing_monitor.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: `http://www.fgedu.net.cn`
# openGauss SQL跟踪监控脚本

LOG_DIR=”/opengauss/log/sql_tracing”
mkdir -p $LOG_DIR
LOG_FILE=”$LOG_DIR/sql_tracing_monitor_$(date ‘+%Y%m%d’).log”

log() {
echo “[$(date ‘+%Y-%m-%d %H:%M:%S’)] $1” | tee -a $LOG_FILE
}

check_sql_tracing() {
log “=== SQL跟踪监控 ===”

# 检查pg_stat_statements状态
log “pg_stat_statements状态:
$(gsql -h 192.168.1.10 -d fgedudb -U fgedu -t -c ”
SELECT count(*) FROM pg_stat_statements;
“)”

# 查看慢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
ORDER BY mean_exec_time DESC
LIMIT 10;
“)”

# 查看最近的跟踪日志
log “最近的SQL跟踪日志:
$(grep ‘duration:’ /opengauss/fgdata/pg_log/postgresql-$(date ‘+%Y-%m-%d’)_*.log | grep -E ‘duration: [0-9]{3,}’ | tail -10)”
}

analyze_sql_performance() {
log “=== SQL性能分析 ===”

# 分析SQL执行计划
log “SQL执行计划分析:
$(gsql -h 192.168.1.10 -d fgedudb -U fgedu -t -c ”
EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM fgedu_inventory WHERE product_id = 20001;
“)”

# 分析索引使用情况
log “索引使用情况:
$(gsql -h 192.168.1.10 -d fgedudb -U fgedu -t -c ”
SELECT
indexrelid::regclass AS index_name,
relid::regclass AS table_name,
idx_scan AS index_scans,
idx_tup_read AS tuples_read,
idx_tup_fetch AS tuples_fetched
FROM pg_stat_user_indexes ui
JOIN pg_stat_user_tables ut ON ui.relid = ut.relid
ORDER BY idx_scan DESC
LIMIT 10;
“)”
}

main() {
log “开始SQL跟踪监控检查…”
check_sql_tracing
analyze_sql_performance
log “SQL跟踪监控检查完成”
}

main

# chmod +x /opengauss/scripts/sql_tracing_monitor.sh
# /opengauss/scripts/sql_tracing_monitor.sh

[2024-01-15 14:30:00] 开始SQL跟踪监控检查…
[2024-01-15 14:30:00] === SQL跟踪监控 ===
[2024-01-15 14:30:00] pg_stat_statements状态:
10
[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SQL跟踪日志:
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: 10.500 ms statement: SELECT * FROM fgedu_orders WHERE customer_id = 10001;
2024-01-15 14:30:00.000 CST [12345]: [2-1] user=fgedu,db=fgedudb,app=psql,client=192.168.1.20 LOG: 00000: duration: 8.050 ms statement: SELECT * FROM fgedu_inventory WHERE product_id = 20001;
[2024-01-15 14:30:00] === SQL性能分析 ===
[2024-01-15 14:30:00] SQL执行计划分析:
QUERY PLAN
—————————————————————————————————————————
Index Scan using idx_fgedu_inventory_product_id on fgedu_inventory (cost=0.25..50.00 rows=50 width=100) (actual time=0.010..8.000 rows=50 loops=1)
Index Cond: (product_id = 20001)
Planning Time: 0.100 ms
Execution Time: 8.050 ms
(4 rows)
[2024-01-15 14:30:00] 索引使用情况:
index_name | table_name | index_scans | tuples_read | tuples_fetched
——————–+——————+————-+————-+—————-
idx_fgedu_orders_c | fgedu_orders | 100 | 100 | 100
idx_fgedu_inventory_product_id | fgedu_inventory | 50 | 50 | 50
[2024-01-15 14:30:00] SQL跟踪监控检查完成

# crontab -l

# 每10分钟执行一次SQL跟踪监控
*/10 * * * * /opengauss/scripts/sql_tracing_monitor.sh > /dev/null 2>&1

Part05-风哥经验总结与分享

5.1 SQL跟踪经验

风哥提示：SQL跟踪是数据库性能调优和故障排查的重要工具，需要合理配置和使用。

SQL跟踪经验：
1. 合理配置：根据需求配置合适的跟踪级别和参数
2. 按需跟踪：只跟踪需要的SQL语句，避免过度跟踪
3. 定期清理：定期清理跟踪数据，避免存储空间耗尽
4. 分析工具：使用合适的工具分析跟踪结果
5. 优化反馈：将跟踪结果用于SQL优化和性能调优

SQL跟踪注意事项：
1. 开启SQL跟踪会增加系统开销，影响数据库性能
2. 跟踪结果可能包含敏感信息，需要注意安全
3. 跟踪数据量较大，需要合理管理存储空间
4. 避免在业务高峰期进行全量跟踪
5. 定期分析跟踪结果，及时发现和解决问题

5.2 最佳实践建议

SQL跟踪最佳实践：
1. 配置建议：
– 生产环境建议只记录慢SQL
– 测试环境可以开启详细跟踪
– 合理设置跟踪阈值

2. 工具使用：
– 使用pg_stat_statements统计SQL执行情况
– 使用auto_explain自动记录执行计划
– 使用日志分析工具分析跟踪结果

3. 分析方法：
– 关注执行时间长的SQL
– 分析执行计划中的瓶颈
– 识别频繁执行的SQL

4. 优化策略：
– 为慢SQL创建合适的索引
– 优化SQL语句结构
– 调整数据库参数

最佳实践总结：
1. SQL跟踪是数据库管理的重要工具，需要合理使用
2. 建立完善的SQL跟踪体系，及时发现和解决问题
3. 结合执行计划和统计信息进行分析
4. 将跟踪结果用于SQL优化和性能调优
5. 定期清理跟踪数据，避免存储空间耗尽

总结：本文详细介绍了openGauss数据库SQL跟踪的开启、配置与分析方法。通过配置SQL跟踪、使用pg_stat_statements和auto_explain扩展、分析执行计划等手段，可以有效识别和优化SQL语句。SQL跟踪需要合理配置和使用，避免过度跟踪影响系统性能，同时定期分析跟踪结果，及时发现和解决问题，确保数据库系统的稳定高效运行。

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