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我們沒有對(duì)數(shù)據(jù)庫討論過多少。在這個(gè)充滿監(jiān)測(cè)儀器的時(shí)代，我們監(jiān)測(cè)我們的應(yīng)用程序、基礎(chǔ)設(shè)施、甚至我們的用戶，但有時(shí)忘記我們的數(shù)據(jù)庫也值得被監(jiān)測(cè)。這很大程度是因?yàn)閿?shù)據(jù)庫表現(xiàn)的很好，以至于我們單純地信任它能把任務(wù)完成的很好。信任固然重要，但能夠證明它的表現(xiàn)確實(shí)如我們所期待的那樣就更好了。

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為什么監(jiān)測(cè)你的數(shù)據(jù)庫？

監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫的原因有很多，其中大多數(shù)原因與監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的任何其他部分的原因相同：了解應(yīng)用程序的各個(gè)組件中發(fā)生的什么，會(huì)讓你成為更了解情況的，能夠做出明智決策的開發(fā)人員。

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更具體地說，數(shù)據(jù)庫是系統(tǒng)健康和行為的重要標(biāo)志。數(shù)據(jù)庫中的異常行為能夠指出應(yīng)用程序中出現(xiàn)問題的區(qū)域。另外，當(dāng)應(yīng)用程序中有異常行為時(shí)，你可以利用數(shù)據(jù)庫的指標(biāo)來迅速完成排除故障的過程。

問題

最輕微的調(diào)查揭示了監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫的一個(gè)問題：數(shù)據(jù)庫有很多指標(biāo)。說“很多”只是輕描淡寫，如果你是史高治Scrooge McDuck（LCTT 譯注：史高治，唐老鴨的舅舅，以一毛不拔著稱），你不會(huì)放過任何一個(gè)可用的指標(biāo)。如果這是摔角狂熱Wrestlemania 比賽，那么指標(biāo)就是折疊椅。監(jiān)測(cè)所有指標(biāo)似乎并不實(shí)用，那么你如何決定要監(jiān)測(cè)哪些指標(biāo)？

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解決方案

開始監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫的***方式是認(rèn)識(shí)一些基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)庫指標(biāo)。這些指標(biāo)為理解數(shù)據(jù)庫的行為創(chuàng)造了良好的開端。

吞吐量：數(shù)據(jù)庫做了多少？

開始檢測(cè)數(shù)據(jù)庫的***方法是跟蹤它所接到請(qǐng)求的數(shù)量。我們對(duì)數(shù)據(jù)庫有較高期望；期望它能穩(wěn)定的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，并處理我們拋給它的所有查詢，這些查詢可能是一天一次大規(guī)模查詢，或者是來自用戶一天到晚的數(shù)百萬次查詢。吞吐量可以告訴我們數(shù)據(jù)庫是否如我們期望的那樣工作。

你也可以將請(qǐng)求按照類型（讀、寫、服務(wù)器端、客戶端等）分組，以開始分析流量。

執(zhí)行時(shí)間：數(shù)據(jù)庫完成工作需要多長時(shí)間？

這個(gè)指標(biāo)看起來很明顯，但往往被忽視了。你不僅想知道數(shù)據(jù)庫收到了多少請(qǐng)求，還想知道數(shù)據(jù)庫在每個(gè)請(qǐng)求上花費(fèi)了多長時(shí)間。 然而，參考上下文來討論執(zhí)行時(shí)間非常重要：像 InfluxDB 這樣的時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫中的慢與像 MySQL 這樣的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的慢不一樣。InfluxDB 中的慢可能意味著毫秒，而 MySQL 的 SLOW_QUERY 變量的默認(rèn)值是 10 秒。

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監(jiān)測(cè)執(zhí)行時(shí)間和提高執(zhí)行時(shí)間不一樣，所以如果你的應(yīng)用程序中有其他問題需要修復(fù)，那么請(qǐng)注意在優(yōu)化上花費(fèi)時(shí)間的誘惑。

并發(fā)性：數(shù)據(jù)庫同時(shí)做了多少工作？

一旦你知道數(shù)據(jù)庫正在處理多少請(qǐng)求以及每個(gè)請(qǐng)求需要多長時(shí)間，你就需要添加一層復(fù)雜性以開始從這些指標(biāo)中獲得實(shí)際值。

如果數(shù)據(jù)庫接收到十個(gè)請(qǐng)求，并且每個(gè)請(qǐng)求需要十秒鐘來完成，那么數(shù)據(jù)庫是忙碌了 100 秒、10 秒，還是介于兩者之間？并發(fā)任務(wù)的數(shù)量改變了數(shù)據(jù)庫資源的使用方式。當(dāng)你考慮連接和線程的數(shù)量等問題時(shí)，你將開始對(duì)數(shù)據(jù)庫指標(biāo)有更全面的了解。

并發(fā)性還能影響延遲，這不僅包括任務(wù)完成所需的時(shí)間（執(zhí)行時(shí)間），還包括任務(wù)在處理之前需要等待的時(shí)間。

利用率：數(shù)據(jù)庫繁忙的時(shí)間百分比是多少？

利用率是由吞吐量、執(zhí)行時(shí)間和并發(fā)性的峰值所確定的數(shù)據(jù)庫可用的頻率，或者數(shù)據(jù)庫太忙而不能響應(yīng)請(qǐng)求的頻率。

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該指標(biāo)對(duì)于確定數(shù)據(jù)庫的整體健康和性能特別有用。如果只能在 80% 的時(shí)間內(nèi)響應(yīng)請(qǐng)求，則可以重新分配資源、進(jìn)行優(yōu)化工作，或者進(jìn)行更改以更接近高可用性。

好消息

監(jiān)測(cè)和分析似乎非常困難，特別是因?yàn)槲覀兇蠖鄶?shù)人不是數(shù)據(jù)庫專家，我們可能沒有時(shí)間去理解這些指標(biāo)。但好消息是，大部分的工作已經(jīng)為我們做好了。許多數(shù)據(jù)庫都有一個(gè)內(nèi)部性能數(shù)據(jù)庫（Postgres：pg_stats、CouchDB：Runtime_Statistics、InfluxDB：_internal 等），數(shù)據(jù)庫工程師設(shè)計(jì)該數(shù)據(jù)庫來監(jiān)測(cè)與該特定數(shù)據(jù)庫有關(guān)的指標(biāo)。你可以看到像慢速查詢的數(shù)量一樣廣泛的內(nèi)容，或者像數(shù)據(jù)庫中每個(gè)事件的平均微秒一樣詳細(xì)的內(nèi)容。

結(jié)論

數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建了足夠的指標(biāo)以使我們需要長時(shí)間研究，雖然內(nèi)部性能數(shù)據(jù)庫充滿了有用的信息，但并不總是使你清楚應(yīng)該關(guān)注哪些指標(biāo)。從吞吐量、執(zhí)行時(shí)間、并發(fā)性和利用率開始，它們?yōu)槟闾峁┝俗銐虻男畔?，使你可以開始了解你的數(shù)據(jù)庫中的情況。

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你在監(jiān)視你的數(shù)據(jù)庫嗎？你發(fā)現(xiàn)哪些指標(biāo)有用？告訴我吧！