कार्यभार विश्लेषक को मानचित्र प्रदर्शन बाधाओं को समझना

जब कोई उपयोगकर्ता या एप्लिकेशन किसी डेटाबेस से अनुरोध करता है, तो वह उस सिस्टम पर संसाधनों का उपभोग करता है। जैसे-जैसे अनुरोधों की संख्या बढ़ती है, आपको संसाधन प्रतीक्षा का अनुभव हो सकता है। ये प्रतीक्षा प्रदर्शन बाधाओं को जन्म देती है और, क्लाउड-तैनात डेटाबेस के मामले में, अतिरिक्त मासिक लागतें! प्रदर्शन बाधाओं का निदान करते समय, पहला कदम यह समझना है कि कौन से संसाधन प्रभावित हैं।

किसी विशिष्ट संसाधन प्रतीक्षा, फिर विशिष्ट कोड, और अंत में एक विशिष्ट उपयोगकर्ता के कार्यभार के लिए एक प्रदर्शन अड़चन को वापस मैप करने में सक्षम होने से आप मूल कारण तक पहुंच सकते हैं और स्थायी रूप से बाधा को हल कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, आपको पता चल सकता है कि कोई एप्लिकेशन धीमी गति से चल रहा है क्योंकि CPU डेटाबेस सर्वर पर अधिक खपत कर रहा है क्योंकि मैट क्रय विभाग में प्लांट डेटाबेस में स्टॉक टेक रिपोर्ट चला रहा है।

स्पॉटलाइट क्लाउड का वर्कलोड एनालाइज़र वह टूल है जो अपने उपयोगकर्ता के अनुकूल नेविगेशन के साथ इसे संभव बनाता है।

स्पॉटलाइट क्लाउड के कार्यभार विश्लेषक का उपयोग कैसे करें

शुरू करने के लिए, आप रुचि की समय सीमा का चयन कर सकते हैं। स्पॉटलाइट क्लाउड एक वर्ष का डेटा संग्रहीत करता है, ताकि आप पिछले वर्ष में किसी भी समय या समय सीमा पर वापस जा सकें।

फिर आपके पास संसाधन द्वारा फ़िल्टर करने का विकल्प होता है। उदाहरण के लिए, यदि आप जानते हैं कि समस्या CPU से संबंधित है, तो आप CPU संसाधन का चयन कर सकते हैं। ऐसा करने से I/O, लॉक्स और मेमोरी जैसे अन्य सभी संसाधनों से संबंधित जानकारी फ़िल्टर हो जाती है, जिससे सफेद शोर प्रभावी रूप से समाप्त हो जाता है और मूल कारण तक पहुंचना आसान हो जाता है।

कार्यभार विश्लेषक डिफ़ॉल्ट पृष्ठ

डेटाबेस आयाम में ड्रिल करें और यह उच्च से निम्न तक सबसे अधिक संसाधनों का उपभोग करने वाले शीर्ष डेटाबेस का आदेश देगा और उन्हें संगत रूप से छायांकित करेगा। यह छँटाई तंत्र ड्रिलडाउन के प्रत्येक पुनरावृत्ति के माध्यम से संरक्षित है।

डेटाबेस आयाम में ड्रिलिंग

इसके अलावा, आपको बिक्री डेटाबेस में ड्रिल करना चाहिए क्योंकि यह जानना महत्वपूर्ण है कि विशेष रूप से शीर्ष-खपत डेटाबेस के भीतर प्रतीक्षा का व्यवहार क्या है। इस उदाहरण में, ऐसा प्रतीत होता है कि अधिकांश कार्यभार CPU (45.7 प्रतिशत) और I/O संसाधनों (30.2 प्रतिशत) के लिए जिम्मेदार था, और उनकी दरें .48 सेकंड/सेकेंड और .43 सेकंड/सेकेंड के करीब हैं।

बिक्री डेटाबेस आयाम में ड्रिलिंग

समानांतर में, CPU का चयन अन्य संसाधनों को फ़िल्टर कर देगा और एक अनुकूलित, CPU-केवल रीडआउट प्राप्त करेगा। एक विशिष्ट कार्यभार को अलग करने की क्षमता उपयोगी है क्योंकि यह ध्यान भंग करने वाले मेट्रिक्स को नेत्रहीन रूप से स्क्रीन करता है, जिससे आप केवल उस पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं जो पूर्वता लेता है। साथ ही, प्रदर्शन संकेतकों को एक दूसरे के ऊपर रेखांकन किया जा सकता है ताकि आप सहसंबंधों को दृष्टिगत रूप से देख सकें।

केवल CPU आँकड़ों के लिए फ़िल्टर किए गए प्रमुख प्रदर्शन संकेतक

इसके बाद, टी-एसक्यूएल बैचों में ड्रिल डाउन करें। यह हमें यह पता लगाने की अनुमति देता है कि बिक्री डेटाबेस में कौन से बैच सबसे अधिक कर लगाने वाले हैं।

टी-एसक्यूएल बैचों में ड्रिलिंग

चूंकि यह बैच अत्यधिक CPU-गहन है, इसलिए यह जानना महत्वपूर्ण है कि उस बैच के भीतर कौन से प्रश्न अतिरिक्त लागत के लिए अपराधी के रूप में कार्य करते हैं। निष्पादन योजना के संयोजन में टी-एसक्यूएल पाठ का उपयोग करना दर्शाता है कि सॉर्ट ऑपरेटर को दोष देना है। SQL ऑप्टिमाइज़र का अनुमान है कि अनुमानित शुल्क 97 प्रतिशत है। अनुक्रमणिका जोड़ने से प्रदर्शन को अनुकूलित करने में मदद मिल सकती है।

टी-एसक्यूएल स्टेटमेंट

निष्पादन योजना और किए गए कार्यों की लागत विश्लेषण

ध्यान दें कि संसाधन चयनकर्ता को किसी संसाधन को हाइलाइट करने के लिए कॉन्फ़िगर किया जा सकता है जब उसका उपयोग पूर्व-निर्धारित सीमा का उल्लंघन करता है। उदाहरण के लिए, यदि प्रतीक्षा 30 प्रतिशत से अधिक है, तो आप चयनकर्ता को I/O संसाधनों को हाइलाइट करने के लिए सेट कर सकते हैं।

I/O संसाधनों के लिए संसाधन चयनकर्ता कॉन्फ़िगरेशन समायोजित करना

I/O संसाधन चयनकर्ता के लिए अद्यतन कॉन्फ़िगरेशन लागू किया गया