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数据库平台-慢SQL分析

dba笔记 2020-09-16
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故事从BI的PolarDB从库0点-3点的时候CPU在90%以上说起。
阿里云统计报告

把SQL发给BI。

同事反馈,又没账号,又没IP很多SQL没人认领。

优化几个Top SQL后,对整体帮助不大。

法都是逼出来的。

阿里云接口取慢SQL数据,组装成SlowLog,pt-query-digest分析。

分析报告

大量的SQL如下

    select * from a where id > 1 and id < 10000;

    根据账号和IP,定位到任务,全量同步2000+表到Hadoop。

    每个表根据ID范围拆分成若干Select语句。

    任务分批次在0点,1点,2点执行对应的批次。

    数据分析师根据这些基础数据在大数据平台上做二次加工。                    

    这任务没有IP账号就定位不到人,我很奇怪。

    SQL优化没戏,好在从库负载高的时候,主库负载不高。

    1年前,阿里建议这种SQL放到从库跑。
    可以挪吗?评估风险之后,挪了占比高的SQL。
    从库的负载降下来了。
    问题暂时解决,BI说他们在做替换方案了。
    我的替代方案呢?
    任务控制活跃回话数,因该也能降低CPU把。
    行列混合的数据库替代PolarDB更合适吧。
    回到正题。
    云慢SQL工具接口,不方便提供给研发。

    定义功能模块slowlog,绑定slowlog的权限到某集群的研发角色。
    基于RBAC的权限,研发就能自主查询。
    定义云数据库分类,整合云账号,云区域,云唯一标识,就能调用后端的云慢SQL工具。
    慢SQL分析初版





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