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，这样你以后可以更轻松地找到问题。

例如，DigitalOcean 提供了一个名为“Logs & Queries”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“Recent Logs”的子部分，它提供日志信息的实时显示。

这些日志中包含的信息可能对也可能不对你尝试排除的特定瓶颈问题有用。但是，某些信息（例如会话持续时间）可能会指示长时间连接到数据库的会话。

探索指标仪表板

云数据库提供商的指标仪表板让你最深入地了解可能遇到的瓶颈。大多数云提供商都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约束相关的问题。你可能会看到与执行备份等管理任务相关的使用率峰值。持续的高使用率可能表明你的数据库服务器配置不足。

探索查询统计信息

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

查询统计信息的报告方式在提供商之间有所不同，但在大多数情况下，提供商都有一种方法可以显示被认为速度慢的查询。大多数提供商都会显示查询语句、调用次数以及该特定查询的计时。

例如，DigitalOcean 的查询统计信息以表格格式显示此信息。

为你的表创建索引

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，你需要指定索引应基于的列或字段。

例如，如果你的表在 users 表中有一个 email 字段，你的应用程序中可能有一个查询会根据用户的电子邮件搜索用户。如果没有索引，查询将搜索整个表以查找正确的记录。相反，如果在 email 字段上创建索引，查询将首先查阅索引以查找电子邮件值。找到后，它将被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过长。此信息可以在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。

在所有条件相同的情况下，最好首先关注*最慢*的报告查询，方法是为正在使用的访问模式添加索引。然后，你可以向下移动列表，在需要的地方添加索引，直到慢查询得到解决。

索引可以使用原始 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);

索引到位后，随着时间的推移检查你的查询统计信息，看看性能是否有所提高。

使用 EXPLAIN 检查慢查询

在某些情况下，云数据库提供商的查询统计信息仪表板可能无法为你提供足够的信息。它可能会显示哪些查询速度慢，但可能不清楚应该创建哪些索引或应该如何优化你的查询。

对于这些情况，你可能会选择使用 EXPLAIN 语句检查你的查询。此语句与你的常规查询结合使用，可用于获取有关查询执行计划的详细信息。

例如，在 PostgreSQL 中，在常规查询之前使用的 EXPLAIN 语句将生成诸如以下信息

• 估计启动成本
• 估计总成本
• 估计输出行数
• 行的平均宽度（以字节为单位）

例如，以下 EXPLAIN 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。从使用 EXPLAIN 中收集到的信息超出了云提供商在查询统计报告中提供的信息，并且可以用于优化你的查询。

应用服务器中的检测

为了全面了解哪些查询负责返回大量数据，你可以向你的应用服务器添加检测。New Relic、Datadog 和 Dynatrace 等工具可以监视你的应用服务器并报告数据通过时的大小。查找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你确定哪些数据库查询可能负责。