如何发现性能瓶颈

探索日志、指标和查询统计信息

大多数云数据库提供商，包括 DigitalOcean、AWS、Google Cloud Platform、MongoDB Atlas 等，都提供查看日志的位置。熟悉此日志信息的布局和结构非常重要，这样您就可以在以后更容易地发现问题。

例如，DigitalOcean 提供一个名为“日志和查询”的选项卡，可以直接从部署管理菜单访问。

在此部分中，有一个名为“最新日志”的子部分，提供日志信息的实时显示。

这些日志中包含的信息可能对您尝试解决的特定瓶颈问题有用，也可能没用。但是，某些信息（例如会话持续时间）可能会指示会话连接到数据库的时间过长。

探索指标仪表板

您的云数据库提供商的指标仪表板为您提供了对可能遇到的瓶颈的最大洞察力。大多数云提供商会显示与性能相关的信息，例如：

• 系统和进程 CPU 使用率
• 缓存使用率
• 内存
• 连接数

查看系统 CPU 使用率等项目的指标可能会揭示与资源限制相关的问题。您可能会看到与执行备份等管理任务相关的使用率峰值。持续高使用率可能表明您的数据库服务器配置不足。

探索查询统计信息

您的云数据库提供商的查询统计报告可能是确定减速来源的最佳信息来源。在许多情况下，减速可以追溯到执行时间长的查询。

不同提供商报告查询统计信息的方式不同，但在大多数情况下，提供商都有办法显示被认为是慢速的查询。大多数提供商会显示查询语句、调用次数以及该特定查询的时间。

例如，DigitalOcean 的查询统计信息以表格形式显示此信息。

为您的表创建索引

数据库表的索引需要根据常见的访问模式创建。创建索引时，您需要指定索引应基于的列或字段。

例如，如果您的表在 `users` 表中有一个 email 字段，您的应用程序中可能有一个根据用户电子邮件搜索用户的查询。如果没有索引，查询将遍历整个表以查找正确的记录。相反，如果您在 email 字段上创建索引，查询将首先查询索引以查找电子邮件值。找到后，它将指向该用户的特定数据库行。

识别添加索引机会的最佳方法是查找哪些查询执行时间很长。此信息可以在您的云提供商数据库仪表板的“查询统计信息”（或类似）部分中找到。

在所有其他条件相同的情况下，最好首先通过为正在使用的访问模式添加索引来关注报告的最慢查询。然后，您可以向下遍历列表，在需要的地方添加索引，直到慢速查询得到解决。

索引可以通过原始 SQL 创建。虽然具体细节因所使用的特定数据库而异，但创建索引的 SQL 命令可能如下所示：

CREATE INDEX email_index ON users (email);

在索引到位后，随着时间的推移检查您的查询统计信息，看看性能是否有所提高。

使用 EXPLAIN 检查慢速查询

在某些情况下，您的云数据库提供商的查询统计仪表板可能无法为您提供足够的信息。它可能会向您显示哪些查询很慢，但可能不清楚应该创建哪些索引或如何优化您的查询。

对于这些情况，您可以使用 EXPLAIN 语句检查您的查询。此语句与您的常规查询结合使用，对于获取有关查询执行计划的详细信息非常有用。

例如，在 PostgreSQL 中，在常规查询之前使用 EXPLAIN 语句将产生以下信息：

• 预估启动成本
• 预估总成本
• 预估输出行数
• 行的平均宽度（以字节为单位）

例如，以下 EXPLAIN 的用法

EXPLAIN SELECT * FROM users;

将生成此报告

                         QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------
 Seq Scan on users  (cost=0.00..458.00 rows=10000 width=244)

EXPLAIN 语句是深入研究特定查询并分析其成本的宝贵工具。使用 EXPLAIN 获得的信息超出了云提供商在查询统计报告中提供的信息，可用于优化您的查询。

您的应用服务器中的检测

为了全面了解哪些查询导致返回大量数据，您可以向您的应用服务器添加检测。New Relic、Datadog 和 Dynatrace 等工具可以监控您的应用服务器并报告数据通过时的量。查找您的应用服务器的哪些端点或区域正在处理大量数据可以帮助您确定哪些数据库查询可能是罪魁祸首。