Você monitora as melhores métricas de desempenho do seu banco de dados? Os profissionais de banco de dados inteligentes costumam utilizar algumas métricas mais proeminentes para avaliar de forma mais efetiva, que apresentaremos neste conteúdo. Elas se aplicam a todas as principais plataformas de banco de dados, incluindo Oracle, SQL Server e MySQL.
Por isso, para descobrir as 10 métricas de monitoramento de banco de dados para rastrear o desempenho ideal, continue lendo este texto!
O que é monitoramento de banco de dados?
O monitoramento de banco de dados é a etapa de identificar e aplicar métricas de desempenho para que o banco de dados seja capaz de proporcionar suporte total aos seus aplicativos, evitando carregamento lento e respondendo de forma imediata às consultas.
Por que o monitoramento de banco de dados é importante?
Com o monitoramento de banco de dados você calcula o que quer melhorar, pois é o processo anterior ao ajuste de desempenho.
Uma boa comparação é: imagine na área médica, um profissional da saúde que realiza uma prescrição sem um diagnóstico, é um mau médico. A mesma situação ocorre com os profissionais de banco de dados, poucos deles vão solicitar alterações sem compreender o real problema.
Portanto, mesmo que a equipe seja experiente, não é recomendado atuar apenas com o instinto nesses casos. O que torna o monitoramento de banco de dados indispensável para a resolução assertiva. Desta forma, será possível desenvolver uma linha de base e um histórico em relação aos quais para comparar o desempenho em um determinado dia. Isso lhe dará uma chance melhor de sucesso ao analisar os dados atuais e iniciar o ajuste de desempenho.
Outro motivo pelo qual o monitoramento de banco de dados é essencial é que, quando executado da forma certa, é um esforço de várias camadas. Os gargalos de desempenho do banco de dados podem estar em um nível diferente do esperado; ajustar SQL, por exemplo, não ajudará muito se o seu problema real for a contenção de E/S.
Neste processo é possível concentrar-se em todos os níveis:
Nível SQL — Os aplicativos estão realizando instruções SQL ineficientes que proporcionam latência, manipulam erros e prejudicam a taxa de transferência e a simultaneidade?
Nível de instância/banco de dados — Os aplicativos estão utilizando a própria plataforma de forma eficiente? Como ele está lidando com a contenção de E/S, objetos bloqueados e análise de estatísticas de espera?
Nível de infraestrutura — Leve em consideração o hardware e o sistema operacional em seu banco de dados. Eles têm a capacidade de acompanhar as demandas dos aplicativos?
Nível de usuário/sessão — Os usuários são os mais vocais de suas partes móveis. Eles estão tentando dizer coisas que nem mesmo seus painéis detectaram?
Como realizar o monitoramento do banco de dados?
A base do monitoramento de banco de dados é criar um histórico de estatísticas de desempenho anteriores em relação às que irá comparar em determinado momento. Isso é feito por meio do acompanhamento dos mesmos ao longo do tempo, o que criará gradativamente os recursos em um horizonte longo.
No banco de dados, você cria uma tabela de monitoramento e, em seguida, automatiza o processo de preenchê-la com scripts que coletam periodicamente estatísticas momentâneas e as acrescentam à tabela. Dessa forma, quando o desempenho está atrasado, você pode basear suas decisões em dados em vez de instinto ou experimentação.
No momento da criação da sua forma de monitoramento, é importante lembrar:
Independente da métrica determinada, a análise está na carga de trabalho da transação (número de usuários, trabalhos em lote, tarefas automatizadas), sendo assim, leve isso em consideração no momento da medição;
Quanto maior o horizonte de tempo, melhor a compreensão do que é normal e mais fácil é detectar anomalias quando elas surgem;
Amostra com mais frequência quando o volume de transações muda, por exemplo, no auge da movimentada temporada de varejo, ou quando um problema complexo aparece;
A sobrecarga tende a comprometer a medição. Sendo assim, mantenha os custos de coleta baixos para que eles não afetem o processo;
Use alertas adaptáveis com base em limites variáveis, o volume de transações, as condições de negócios e a capacidade de recursos. Isso reduz a incidência de notificações falso positivas;
Monitore e estude tendências em todos os níveis no ambiente de banco de dados para garantir que você não inicie sua solução de problemas no lugar errado.
Métricas de monitoramento de banco de dados são os melhores indicadores de desempenho
Confira 10 métricas para ficar de olho para analisar o desempenho do seu banco de dados:
Capacidade de memória
Quando os blocos de dados são lidos a partir do disco, o cache do buffer armazena cópias deles na memória. Para recuperar novos dados, o banco de dados procura primeiro no cache do buffer e, em seguida, no disco. Tendo em vista que o cache é muito mais rápido que o disco, é interessante acompanhar métricas que mostram o estado atual da memória.
Taxa de acertos do cache
Mas a frequência ideal? O banco de dados possibilita encontrar o que está procurando entre as páginas armazenadas no cache? Quanto maior essa proporção, menos frequentemente o sistema deve fazer com que o desempenho que prejudica o desempenho saia para o disco. Quanto menor essa proporção, maior a probabilidade de aumentar o tamanho do cache.
Expectativa de vida da página
Tendo a memória como dificultador deste armazenamento, nenhuma página pode permanecer no cache de buffer para sempre. Sendo assim, as páginas de dados mais antigas serão apagadas à medida que as páginas mais recentes forem armazenadas. A quantidade de tempo em segundos que a página ficou na memória é a expectativa de vida da página.
Neste sentido, os números grandes são uma indicação de que sua taxa de acertos de cache é boa, e números pequenos indicam a possibilidade de pressão de memória.
Páginas de pontos de verificação por segundo
Quando os blocos de dados no cache de buffer são novos ou modificados, o sistema deve salvá-los ou liberá-los no disco em uma operação de pontos de verificação. É recomendado definir uma contagem de linha de base de páginas de pontos de verificação por segundo para que seja possível a verificação posterior. O aumento nas páginas do ponto de verificação pode significar um problema de E/S.
Uso de recursos
O que ocorre com o banco de dados impacta diretamente os recursos. As métricas focadas nos recursos ao redor e nos objetos dentro dele são indicadores de problemas de desempenho atuais e potenciais. Além disso, com um histórico suficientemente longo dessas métricas, você pode planejar a capacidade em torno de mudanças cíclicas na carga de trabalho.
Contagem de linhas
Para descobrir o número de linhas afetadas por sua última instrução SQL (INSERT, UPDATE, DELETE ou SELECT) ou a partir de sua análise mais recente é possível utilizar a contagem de linhas. Ela determinará o volume de dados tocados em uma determinada tabela. O recomendado é usar variáveis e scripts do sistema ao longo do tempo para que, quando as contagens de linhas aumentarem ou caírem repentinamente, seja possível examinar o SQL e descobrir como alterar o aplicativo.
E/S do arquivo de banco de dados
Já as métricas de E/S, auxiliam na determinação da quantidade de dados gravados e lidos de qualquer arquivo específico no banco de dados, seja arquivo de dados ou arquivo de log. O que possibilita uma verificação útil de que a E/S é apropriada para o tamanho do arquivo. Quando os números são coletados ao longo do tempo, será perceptível as tendências e ciclos surgirem. Além de ajudarem a responder perguntas sobre o consumo de recursos.
Fechaduras e blocos
Os bloqueios impossibilitam que as transações simultâneas acessem o mesmo objeto. Desta forma, os processos ficam em espera até a liberação do mesmo novamente. Geralmente, eles se liberam, mas se não o fizerem, essas métricas podem apontar para o que os está impedindo.
Espera de bloqueio
A espera de bloqueio tende a estar próxima de zero porque os bloqueios não atrapalham as solicitações. Elas costumam trabalhar em conjunto com um aumento nos tempos de carregamento.
Bloqueio
Quando as esperas de bloqueio comprometem o desempenho, o olhar deve voltar-se para processo de bloqueio ou a sessão que está causando as esperas.
Índices
Os índices têm o objetivo de acelerar as operações em tabelas com grande número de registros, porém não estão imunes a problemas que possam prejudicar o desempenho.
À medida que os registros são adicionados e excluídos a uma tabela, o índice se torna fragmentado, com novas páginas adicionadas fora de ordem e páginas em branco. Quanto maior o grau de fragmentação, maior a probabilidade de que o otimizador de consulta escolha um plano de execução ineficiente, resultando em desempenho ruim. A saída é ocasionalmente desfragmentar o índice, reorganizando-o ou reconstruindo-o. Métricas de monitoramento de banco de dados facilmente acessíveis mostram o grau de fragmentação.