{ "componentChunkName": "component---src-templates-blog-blog-detail-tsx", "path": "/blog/tidb-query-optimization-and-tuning-3", "result": {"pageContext":{"blog":{"id":"Blogs_381","title":"TiDB 查询优化及调优系列（三）慢查询诊断监控及排查","tags":["TiDB","TiDB 性能调优"],"category":{"name":"产品技术解读"},"summary":"本章节介绍如何利用 TiDB 提供的系统监控诊断工具，对运行负载中的慢查询进行排查和诊断。","body":"本章节介绍如何利用 TiDB 提供的系统监控诊断工具，对运行负载中的查询进行排查和诊断。除了[上一章节介绍的通过 EXPLAIN 语句来查看诊断查询计划问题](https://pingcap.com/zh/blog/tidb-query-optimization-and-tuning-2)外，本章节主要会介绍通过 TiDB Slow Query 慢查询内存表，以及 TiDB Dashboard 的可视化 Statements 功能来监控和诊断慢查询。\n\n
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\n\n## Slow Query 慢查询内存表\n\nTiDB 默认会启用慢查询日志，并将执行时间超过规定阈值的 SQL 保存到日志文件。慢查询日志常用于定位慢查询语句，分析和解决 SQL 的性能问题。通过系统表``information_schema.slow_query`` 也可以查看当前 TiDB 节点的慢查询日志，其字段与慢查询日志文件内容一致。TiDB 从 4.0 版本开始又新增了系统表 ``information_schema.cluster_slow_query``，可以用于查看全部 TiDB 节点的慢查询。\n\n本节将首先简要介绍慢查询日志的格式和字段含义，然后针对上述两种慢查询系统表给出一些常见的查询示例。\n\n### 慢查询日志示例及字段说明\n\n下面是一段典型的慢查询日志：\n\n```\n# Time: 2019-08-14T09:26:59.487776265+08:00\n# Txn_start_ts: 410450924122144769\n# User: root@127.0.0.1\n# Conn_ID: 3086\n# Query_time: 1.527627037\n# Parse_time: 0.000054933\n# Compile_time: 0.000129729\n# Process_time: 0.07 Wait_time: 0.002 Backoff_time: 0.002 Request_count: 1 Total_keys: 131073 Process_keys: 131072 Prewrite_time: 0.335415029 Commit_time: 0.032175429 Get_commit_ts_time: 0.000177098 Local_latch_wait_time: 0.106869448 Write_keys: 131072 Write_size: 3538944 Prewrite_region: 1\n# DB: test\n# Is_internal: false\n# Digest: 50a2e32d2abbd6c1764b1b7f2058d428ef2712b029282b776beb9506a365c0f1\n# Stats: t:414652072816803841\n# Num_cop_tasks: 1\n# Cop_proc_avg: 0.07 Cop_proc_p90: 0.07 Cop_proc_max: 0.07 Cop_proc_addr: 172.16.5.87:20171\n# Cop_wait_avg: 0 Cop_wait_p90: 0 Cop_wait_max: 0 Cop_wait_addr: 172.16.5.87:20171\n# Mem_max: 525211\n# Succ: true\n# Plan_digest: e5f9d9746c756438a13c75ba3eedf601eecf555cdb7ad327d7092bdd041a83e7\n# Plan: tidb_decode_plan('ZJAwCTMyXzcJMAkyMAlkYXRhOlRhYmxlU2Nhbl82CjEJMTBfNgkxAR0AdAEY1Dp0LCByYW5nZTpbLWluZiwraW5mXSwga2VlcCBvcmRlcjpmYWxzZSwgc3RhdHM6cHNldWRvCg==')\ninsert into t select * from t;\n```\n\n以下逐一介绍慢查询日志中各个字段的含义。\n\n注意：慢查询日志中所有时间相关字段的单位都是秒。\n\n**(1) 慢查询基础信息：**\n\n- `Time`：表示日志打印时间。\n\n- `Query_time`：表示执行该语句花费的时间。\n\n- `Parse_time`：表示该语句在语法解析阶段花费的时间。\n\n- `Compile_time`：表示该语句在查询优化阶段花费的时间。\n\n- `Digest`：表示该语句的 SQL 指纹。\n\n- `Stats`：表示 table 使用的统计信息版本时间戳。如果时间戳显示为 `pseudo`，表示用默认假设的统计信息。\n\n- `Txn_start_ts`：表示事务的开始时间戳，也就是事务的唯一 ID，可以用该值在 TiDB 日志中查找事务相关的其他日志。\n\n- `Is_internal`：表示是否为 TiDB 内部的 SQL 语句。`true` 表示是 TiDB 系统内部执行的 SQL 语句，``false`` 表示是由用户执行的 SQL 语句。\n\n- `Index_ids`：表示该语句使用的索引 ID。\n\n- `Succ`：表示该语句是否执行成功。\n\n- `Backoff_time`：表示遇到需要重试的错误时该语句在重试前等待的时间。常见的需要重试的错误有以下几种：遇到了 lock、Region 分裂、tikv server is busy。\n\n- `Plan_digest`：表示 plan 的指纹。\n\n- `Plan`：表示该语句的执行计划，运行 ``select tidb_decode_plan('...') `` 可以解析出具体的执行计划。\n\n- `Query`：表示该 SQL 语句。慢日志里不会打印字段名 Query，但映射到内存表后对应的字段叫 ``Query``。\n\n**(2) 和事务执行相关的字段：**\n\n- `Prewrite_time`：表示事务两阶段提交中第一阶段（``prewrite`` 阶段）的耗时。\n\n- `Commit_time`：表示事务两阶段提交中第二阶段（``commit`` 阶段）的耗时。\n\n- `Get_commit_ts_time`：表示事务两阶段提交中第二阶段（``commit`` 阶段）获取 ``commit`` 时间戳的耗时。\n\n- `Local_latch_wait_time`：表示事务两阶段提交中第二阶段（``commit`` 阶段）发起前在 TiDB 侧等锁的耗时。\n\n- `Write_keys`：表示该事务向 TiKV 的 Write CF 写入 Key 的数量。\n\n- `Write_size`：表示事务提交时写 key 和 value 的总大小。\n\n- `Prewrite_region`：表示事务两阶段提交中第一阶段（``prewrite`` 阶段）涉及的 TiKV Region 数量。每个 Region 会触发一次远程过程调用。\n\n**(3) 和内存使用相关的字段：**\n\n- `Memory_max`：表示执行期间 TiDB 使用的最大内存空间，单位为 ``byte``。\n\n**(4) 和用户相关的字段：**\n\n- `User`：表示执行语句的用户名。\n\n- `Conn_ID`：表示用户的连接 ID，可以用类似 ``con:3`` 的关键字在 TiDB 日志中查找该链接相关的其他日志。\n\n- `DB`：表示执行语句时使用的 database。\n\n**(5) 和 TiKV Coprocessor Task 相关的字段：**\n\n- `Process_time`：该 SQL 在 TiKV 上的处理时间之和。因为数据会并行发到 TiKV 执行，该值可能会超过 ``Query_time``。\n\n- `Wait_time`：表示该语句在 TiKV 上的等待时间之和。因为 TiKV 的 Coprocessor 线程数是有限的，当所有的 Coprocessor 线程都在工作的时候，请求会排队；若队列中部分请求耗时很长，后面的请求的等待时间会增加。\n\n- `Request_count`：表示该语句发送的 Coprocessor 请求的数量。\n\n- `Total_keys`：表示 Coprocessor 扫过的 key 的数量。\n\n- `Process_keys`：表示 Coprocessor 处理的 key 的数量。相较于 ``total_keys``，processed_keys 不包含 MVCC 的旧版本。如果 ``processed_keys`` 和 ``total_keys`` 相差很大，说明旧版本比较多。\n\n- `Cop_proc_avg`：cop-task 的平均执行时间。\n\n- `Cop_proc_p90`：cop-task 的 P90 分位执行时间。\n\n- `Cop_proc_max`：cop-task 的最大执行时间。\n\n- `Cop_proc_addr`：执行时间最长的 cop-task 所在地址。\n\n- `Cop_wait_avg`：cop-task 的平均等待时间。\n\n- `Cop_wait_p90`：cop-task 的 P90 分位等待时间。\n\n- `Cop_wait_max`：cop-task 的最大等待时间。\n\n- `Cop_wait_addr`：等待时间最长的 cop-task 所在地址。\n\n### Slow Query 内存表使用排查\n\n下面通过一些示例展示如何通过 SQL 查看 TiDB 的慢查询。\n\n**检索当前节点 Top N 慢查询**\n\n以下 SQL 用于检索当前 TiDB 节点的 Top 2 慢查询：\n\n```\n> select query_time, query\n from information_schema.slow_query -- 检索当前 TiDB 节点的慢查询\n where is_internal = false -- 排除 TiDB 内部的慢查询\n order by query_time desc\n limit 2;\n+--------------+------------------------------------------------------------------+\n| query_time | query |\n+--------------+------------------------------------------------------------------+\n| 12.77583857 | select * from t_slim, t_wide where t_slim.c0=t_wide.c0; |\n| 0.734982725 | select t0.c0, t1.c1 from t_slim t0, t_wide t1 where t0.c0=t1.c0; |\n+--------------+------------------------------------------------------------------+\n```\n\n**检索全部节点上指定用户的 Top N 慢查询**\n\n以下 SQL 会检索全部 TiDB 节点上指定用户 ``test`` 的 Top 2 慢查询：\n\n```\n> select query_time, query, user\n from information_schema.cluster_slow_query -- 检索全部 TiDB 节点的慢查询\n where is_internal = false \n and user = \"test\"\n order by query_time desc\n limit 2;\n+-------------+------------------------------------------------------------------+----------------+\n| Query_time | query | user |\n+-------------+------------------------------------------------------------------+----------------+\n| 0.676408014 | select t0.c0, t1.c1 from t_slim t0, t_wide t1 where t0.c0=t1.c1; | test |\n+-------------+------------------------------------------------------------------+----------------+\n```\n\n**检索同类慢查询**\n\n在得到 Top N 慢查询后，可通过 SQL 指纹继续检索同类慢查询。\n\n```\n-- 先获取 Top N 的慢查询和对应的 SQL 指纹\n> select query_time, query, digest\n from information_schema.cluster_slow_query\n where is_internal = false\n order by query_time desc\n limit 1;\n+-------------+-----------------------------+------------------------------------------------------------------+\n| query_time | query | digest |\n+-------------+-----------------------------+------------------------------------------------------------------+\n| 0.302558006 | select * from t1 where a=1; | 4751cb6008fda383e22dacb601fde85425dc8f8cf669338d55d944bafb46a6fa |\n+-------------+-----------------------------+------------------------------------------------------------------+\n\n-- 再根据 SQL 指纹检索同类慢查询\n> select query, query_time\n from information_schema.cluster_slow_query\n where digest = \"4751cb6008fda383e22dacb601fde85425dc8f8cf669338d55d944bafb46a6fa\";\n+-----------------------------+-------------+\n| query | query_time |\n+-----------------------------+-------------+\n| select * from t1 where a=1; | 0.302558006 |\n| select * from t1 where a=2; | 0.401313532 |\n+-----------------------------+-------------+\n```\n\n**检索统计信息为 ``pseudo`` 的慢查询**\n\n如果慢查询日志中的统计信息被标记为 ``pseudo``，往往说明 TiDB 表的统计信息更新不及时，需要运行 ``analyze table`` 手动收集统计信息。以下 SQL 可以找到这一类慢查询：\n\n```\n如果慢查询日志中的统计信息被标记为 pseudo，往往说明 TiDB 表的统计信息更新不及时，需要运行 analyze table 手动收集统计信息。以下 SQL 可以找到这一类慢查询：\n> select query, query_time, stats\n from information_schema.cluster_slow_query\n where is_internal = false\n and stats like '%pseudo%';\n+-----------------------------+-------------+---------------------------------+\n| query | query_time | stats |\n+-----------------------------+-------------+---------------------------------+\n| select * from t1 where a=1; | 0.302558006 | t1:pseudo |\n| select * from t1 where a=2; | 0.401313532 | t1:pseudo |\n| select * from t1 where a>2; | 0.602011247 | t1:pseudo |\n| select * from t1 where a>3; | 0.50077719 | t1:pseudo |\n| select * from t1 join t2; | 0.931260518 | t1:407872303825682445,t2:pseudo |\n+-----------------------------+-------------+---------------------------------+\n```\n\n**查询执行计划发生变化的慢查询**\n\n由于统计信息不准，可能导致同类型 SQL 的执行计划发生意料之外的改变。用以下 SQL 可以检索到哪些慢查询具有多种不同的执行计划：\n\n```\n> select count(distinct plan_digest) as count, digest,min(query) \n from information_schema.cluster_slow_query \n group by digest \n having count>1 \n limit 3\\G\n***************************[ 1. row ]***************************\ncount | 2\ndigest | 17b4518fde82e32021877878bec2bb309619d384fca944106fcaf9c93b536e94\nmin(query) | SELECT DISTINCT c FROM sbtest25 WHERE id BETWEEN ? AND ? ORDER BY c [arguments: (291638, 291737)];\n***************************[ 2. row ]***************************\ncount | 2\ndigest | 9337865f3e2ee71c1c2e740e773b6dd85f23ad00f8fa1f11a795e62e15fc9b23\nmin(query) | SELECT DISTINCT c FROM sbtest22 WHERE id BETWEEN ? AND ? ORDER BY c [arguments: (215420, 215519)];\n***************************[ 3. row ]***************************\ncount | 2\ndigest | db705c89ca2dfc1d39d10e0f30f285cbbadec7e24da4f15af461b148d8ffb020\nmin(query) | SELECT DISTINCT c FROM sbtest11 WHERE id BETWEEN ? AND ? ORDER BY c [arguments: (303359, 303458)];\n```\n\n```\n-- 借助 SQL 指纹进一步查询执行计划的详细信息\n> select min(plan),plan_digest \n from information_schema.cluster_slow_query\n where digest='17b4518fde82e32021877878bec2bb309619d384fca944106fcaf9c93b536e94' \n group by plan_digest\\G\n*************************** 1. row ***************************\n min(plan): Sort_6 root 100.00131380758702 sbtest.sbtest25.c:asc\n └─HashAgg_10 root 100.00131380758702 group by:sbtest.sbtest25.c, funcs:firstrow(sbtest.sbtest25.c)->sbtest.sbtest25.c\n └─TableReader_15 root 100.00131380758702 data:TableRangeScan_14\n └─TableScan_14 cop 100.00131380758702 table:sbtest25, range:[502791,502890], keep order:false\nplan_digest: 6afbbd21f60ca6c6fdf3d3cd94f7c7a49dd93c00fcf8774646da492e50e204ee\n*************************** 2. row ***************************\n min(plan): Sort_6 root 1 sbtest.sbtest25.c:asc\n └─HashAgg_12 root 1 group by:sbtest.sbtest25.c, funcs:firstrow(sbtest.sbtest25.c)->sbtest.sbtest25.c\n └─TableReader_13 root 1 data:HashAgg_8\n └─HashAgg_8 cop 1 group by:sbtest.sbtest25.c,\n └─TableScan_11 cop 1.2440069558121831 table:sbtest25, range:[472745,472844], keep order:false\n```\n\n**统计各个节点的慢查询数量**\n\n以下 SQL 统计指定时段内各个 TiDB 节点上出现过的慢查询数量：\n\n```\n> select instance, count(*) \n from information_schema.cluster_slow_query \n where time >= \"2020-03-06 00:00:00\" \n and time < now() \n group by instance;\n+---------------+----------+\n| instance | count(*) |\n+---------------+----------+\n| 0.0.0.0:10081 | 124 |\n| 0.0.0.0:10080 | 119771 |\n+---------------+----------+\n```\n\n**检索异常时段的慢查询**\n\n假定 ``2020-03-10 13:24:00`` 至 ``2020-03-10 13:27:00`` 期间发现 QPS 降低和查询响应时间升高等问题，可以用以下 SQL 过滤出仅仅出现在异常时段的慢查询：\n\n```\n> select * from\n (select /*+ AGG_TO_COP(), HASH_AGG() */ count(*),\n min(time),\n sum(query_time) AS sum_query_time,\n sum(Process_time) AS sum_process_time,\n sum(Wait_time) AS sum_wait_time,\n sum(Commit_time),\n sum(Request_count),\n sum(process_keys),\n sum(Write_keys),\n max(Cop_proc_max),\n min(query),min(prev_stmt),\n digest\n from information_schema.cluster_slow_query\n where time >= '2020-03-10 13:24:00'\n and time < '2020-03-10 13:27:00'\n adn Is_internal = false\n group by digest) AS t1\n where t1.digest not in\n (select /*+ AGG_TO_COP(), HASH_AGG() */ digest\n from information_schema.cluster_slow_query\n where time >= '2020-03-10 13:20:00' -- 排除正常时段 `2020-03-10 13:20:00` ~ `2020-03-10 13:23:00` 期间的慢查询\n and time < '2020-03-10 13:23:00'\n group by digest)\n order by t1.sum_query_time desc\n limit 10\\G\n***************************[ 1. row ]***************************\ncount(*) | 200\nmin(time) | 2020-03-10 13:24:27.216186\nsum_query_time | 50.114126194\nsum_process_time | 268.351\nsum_wait_time | 8.476\nsum(Commit_time) | 1.044304306\nsum(Request_count) | 6077\nsum(process_keys) | 202871950\nsum(Write_keys) | 319500\nmax(Cop_proc_max) | 0.263\nmin(query) | delete from test.tcs2 limit 5000;\nmin(prev_stmt) |\ndigest | 24bd6d8a9b238086c9b8c3d240ad4ef32f79ce94cf5a468c0b8fe1eb5f8d03df\n```\n\n## TiDB Dashboard 可视化 Statements\n\n上一节介绍了利用 Slow Query 内存表来排查慢查询，但 Slow Query 只会记录超过慢日志阈值的 SQL 而缺少对全部运行负载的诊断排查。本节会介绍通过使用 TiDB Dashboard 来排查定位问题查询。TiDB Dashboard 提供了 Statements 用来监控和统计 SQL，例如页面上提供了丰富的列表信息，包括延迟、执行次数、扫描行数、全表扫描次数等，用来分析哪些类别的 SQL 语句耗时过长、消耗内存过多等情况，帮助用户定位性能问题。\n\nTiDB 已支持多种性能排查工具。但在多种应用场景需求下，仍有不足，例如：\n\n1.Grafana 不能排查单条 SQL 的性能问题\n\n2.Slow log 只记录超过慢日志阀值的 SQL\n\n3.General log 本身对性能有一定影响\n\n4.Explain analyze 只能查看可以复现的问题\n\n5.Profile 只能查看整个实例的瓶颈\n\n因此推出可视化 Statements，可以直接在页面观察 SQL 执行情况，不需要查询系统表，便于用户定位性能问题。\n\n### 使用 TiDB Dashboard\n\n从4.0版本开始，TiDB 提供了一个新的 Dashboard 运维管理工具，集成在 PD 组件上，默认地址为 [http://pd-url:pd_port/dashboard](http://pd-url:pd_port/dashboard) 。 不同于 Grafana 监控是从数据库的监控视角出发，TiDB Dashboard 从 DBA 管理员角度出发，最大限度的简化管理员对 TiDB 数据库的运维，可在一个界面查看到整个分布式数据库集群的运行状况，包括数据热点、SQL 运行情况、集群信息、日志搜索、实时性能分析等。\n\n### 查看 Statements 整体情况\n\n登录后，在左侧点击「SQL 语句分析」即可进入此功能页面。\n\n在时间区间选项框中选择要分析的时间段，即可得到该时段所有数据库的 SQL 语句执行统计情况。\n\n如果只关心某些数据库，则可以在第二个选项框中选择相应的数据库对结果进行过滤，支持多选。\n\n结果以表格的形式展示，并支持按不同的列对结果进行排序，如下图所示。\n\n1.选择需要分析的时间段\n\n2.支持按数据库过滤\n\n3.支持按不同的指标排序\n\n注意：这里所指的 SQL 语句实际指的是某一类 SQL 语句。语法一致的 SQL 语句会规一化为一类相同的 SQL 语句。\n\n例如：\n\n```\nSELECT * FROM employee WHERE id IN (1, 2, 3);\nselect * from EMPLOYEE where ID in (4, 5);\n```\n\n规一化为\n\n```\nselect * from employee where id in (...);\n```\n\n![1.png](https://img1.www.pingcap.com/prod/1_ce50d5fd1b.png)\n\n\n在 SQL 类别列，点击某类 SQL 语句，可以进入该 SQL 语句的详情页查看更详细的信息，以及该 SQL 语句在不同节点上执行的统计情况。\n\n单个 Statements 详情页关键信息如下图所示。\n\n1.SQL 执行总时长\n\n2.平均影响行数（一般是写入）\n\n3.平均扫描行数（一般是读）\n\n4.各个节点执行指标（可以快速定位出某个节点性能瓶颈）\n\n![2.png](https://img1.www.pingcap.com/prod/2_10808a7fb5.png)\n\n### Statements 参数配置\n\n- ``tidb_enable_stmt_summary``\n Statements 功能默认开启，也可以通过设置系统变量打开，例如：\n\n```\nset global tidb_enable_stmt_summary = true;\n```\n\n- ``tidb_stmt_summary_refresh_interval``\n\n设置 ``performance_schema.events_statements_summary_by_digest`` 表的的清空周期，单位是秒 (s)，默认值是 1800，例如：\n\n```\nset global tidb_stmt_summary_refresh_interval = 1800;\n```\n\n- ``tidb_stmt_summary_history_size``\n 设置 ``performance_schema.events_statements_summary_by_digest_history`` 表保存每种 SQL 的历史的数量，默认值是 24，例如：\n\n```\nset global tidb_stmt_summary_history_size = 24;\n```\n\n由于 Statements 信息是存储在内存表中，为了防止内存溢出等问题，需要限制保存的 SQL 条数和 SQL 的最大显示长度。这两个参数需要在 config.toml 的 ``[stmt-summary]`` 类别下配置：\n\n- 通过 ``max-stmt-count`` 更改保存的 SQL 种类数量，默认 200 条。当 SQL 种类超过 ``max-stmt-count`` 时，会移除最近没有使用的 SQL\n\n- 通过 ``max-sql-length`` 更改 ``DIGEST_TEXT`` 和 ``QUERY_SAMPLE_TEXT`` 的最大显示长度，默认是 4096\n\n注意：``tidb_stmt_summary_history_size``、``max-stmt-count``、``max-sql-length`` 几项配置影响内存占用，建议根据实际情况调整，不宜设置得过大。\n\n综上所述，可视化 Statements 可以快速定位某个 SQL 性能问题。\n\n本文为「TiDB 查询优化及调优」系列文章的第三篇，前文我们分别介绍了[优化器的基本概念](https://pingcap.com/zh/blog/tidb-query-optimization-and-tuning-1) 和 [TiDB 的查询计划](https://pingcap.com/zh/blog/tidb-query-optimization-and-tuning-2)，后续将继续对 TiDB 调整及优化查询执行计划、其他优化器开发或规划中的诊断调优功能等进行介绍。\n如果您对 TiDB 的产品有任何建议，欢迎来到 [internals.tidb.io](https://internals.tidb.io/) 与我们交流。\n\n> 点击查看更多 [TiDB 查询优化及调优](https://pingcap.com/zh/blog/?tag=TiDB%20%E6%80%A7%E8%83%BD%E8%B0%83%E4%BC%98)文章","date":"2022-05-05","author":"Yu Dong","fillInMethod":"writeDirectly","customUrl":"tidb-query-optimization-and-tuning-3","file":null,"relatedBlogs":[]}}}, "staticQueryHashes": ["1327623483","1820662718","3081853212","3430003955","3649515864","4265596160","63159454"]}