详解Unique SQL原理和应用

1、什么是unique sql

用户执行sql语句时，每一个sql语句文本都会进入解析器（parser），生成“解析树”（parse tree）。遍历解析树中各个结点，忽略其中的常数值，以一定的算法结合树中的各结点，计算出来一个整数值，用来唯一标识这一类sql，这个整数值被称为unique sql id，unique sql id相同的sql语句属于同一个“unique sql”。

例如，用户先后输入如下两条sql语句：

select * from t1 where id = 1;
select * from t1 where id = 2;

这两条sql语句除了过滤条件的常数值不同，其他地方都相同，由此生成的解析树的拓扑结构完全相同，故unique sql id也相同。因此两条语句属于如下同一个unique sql：

select * from t1 where id = ?;

gaussdb内核会对所有上面形式的sql语句汇总统计信息，通过视图呈现给用户。通过这种方式，可以排除一些无关的常量值的干扰，获得某一类sql语句的统计数据，为性能分析和问题定位提供数值依据。

注意，对于unique sql id的计算，只会排除常数值，而不会排除其他的差异。例如，sql语句“select * from t2 where id = 1;” 与上面的sql不属于同一个unique sql，不同用户，从不同的cn节点执行的相同的sql语句也不属于同一个unique sql。

2、unique sql如何统计

收到sql请求后，gaussdb内核首先算出其unique sql id。如果该unique sql id已存在，则直接更新相关的统计信息。如果不存在，首先创建一个unique sql，然后再更新统计信息，如下图所示：

unique sql的统计信息包括执行次数，响应时间，cache/io数量，行活动和时间分布等信息，可以通过如下两个视图查询：

gs_instr_unique_sql
pgxc_instr_unique_sql

前者显示当前cn（coordinator node）节点（执行当前sql命令的节点）上的unique sql信息，后者显示系统中所有cn节点上的unique sql信息。两个视图的格式相同，均由下表中的字段组成：

3、如何使用unique sql

使用unique sql功能需要打开以下变量开关：

enable_resource_check（默认为on）
track_counts（默认为on，影响行活动和cache/io相关字段）

此外还需要将instr_unique_sql_count设为正整数。该变量默认为0，且不能在gsql会话中修改，需要通过sighup的方式设置，例如：

gs_guc reload -z coordinator -d /path/to/coordinator1/ -c "instr_unique_sql_count=20" > /dev/null

instr_unique_sql_count参数决定了系统收集的unique sql的数量。当收集的unique数量达到这个数后，新的sql不再被收集。如果将该数值改大，原有的unique sql信息保留，同时开始收集新的unique sql。如果将该数值改小，则会清空当前cn节点所有已收集的unique sql信息，然后开始收集新的unique sql。

设置好上述变量后，unique sql统计视图可以像普通视图一样查询，例如：

postgres=# select node_name,query,n_calls from pgxc_instr_unique_sql;
  node_name   |                           query                            | n_calls
--------------+------------------------------------------------------------+---------
 coordinator2 | select node_name,query,n_calls from pgxc_instr_unique_sql; |       0
(1 row)

系统函数reset_instr_unique_sql可以清理unique sql信息，该函数有3个参数，含义如下：

1. scope：如果为”global”，则清除所有cn节点上的数据；如果为”local”，只清空当前cn上的数据。

2. type：如果为“all”，则清除所有数据；如果为”by_userid”，只清除指定用户的unique sql；如果为”by_cnid”，只清除指定cn的unique sql。

3. value：如果type=“all”，该参数无意义；如果type=”by_userid”，该参数为指定用户的id，如果type=”by_cnid”，该参数为指定cn的id。

例如：

postgres=# select reset_instr_unique_sql('global','all',0);
 reset_instr_unique_sql
------------------------
 t
(1 row)

此外，如果数据库进程重启，也会导致之前收集的unique sql信息被清空。

4、用unique sql辅助定位问题

unique sql视图提供了丰富的信息，用户可以根据需要选取对自己有帮助的信息使用。本节针对客户在生产环境中遇到的实际情况，举例说明几种该视图的使用方法，可供性能优化参考。

4.1查询异常的行活动导致的磁盘争用

异常的行活动可能引起磁盘争用，导致业务运行缓慢。通过查看扫描的行数、返回的函数、更改的行数等指标的波动情况，可以发现异常的行活动，帮助定位原因。

postgres=# select sum(n_returned_rows) n_returned_rows, sum(n_tuples_fetched) n_tuples_fetched,
    sum(n_tuples_returned) n_tuples_returned, sum(n_tuples_inserted) n_tuples_inserted,
    sum(n_tuples_updated) n_tuples_updated, sum(n_tuples_deleted) n_tuples_deleted from pgxc_instr_unique_sql;
 n_returned_rows | n_tuples_fetched | n_tuples_returned | n_tuples_inserted | n_tuples_updated | n_tuples_deleted
-----------------+------------------+-------------------+-------------------+------------------+------------------
             234 |                0 |                 0 |                 0 |                0 |                0
(1 row)

4.2查询top sql对资源的占用情况

可以基于执行时间、cpu时间、扫描行数、物理读/逻辑读等指标，对unique sql视图中的sql语句进行排序，找出占用资源最多的那些sql语句，有针对性地其分析对性能的影响和原因，帮助查找和定位问题。例如,

按sql执行时间顺序或倒序排序：

select user_name, unique_sql_id, query, total_elapse_time from pgxc_instr_unique_sql order by total_elapse_time asc 或 desc;

按sql执行占用cpu时间进行顺序或倒序排序：

select user_name, unique_sql_id, query, cpu_time from pgxc_instr_unique_sql order by cpu_time asc 或 desc;

按sql顺序扫描行数顺序或倒序排序：

select user_name, unique_sql_id, query, n_tuples_returned from pgxc_instr_unique_sql order by n_tuples_returned asc 或 desc;

按sql总扫描行进行顺序或倒序排序：

select user_name, unique_sql_id, query, n_tuples_fetched + n_tuples_returned from pgxc_instr_unique_sql order by n_tuples_fetched + n_tuples_returned asc 或 desc;

按sql执行执行器时间进行顺序或倒序排序：

select user_name, unique_sql_id, query, execution_time from pgxc_instr_unique_sql order by execution_time asc 或 desc;

按sql执行物理读次数进行顺序或倒序排序：

select user_name, unique_sql_id, query, n_blocks_fetched from pgxc_instr_unique_sql order by n_blocks_fetched asc 或 desc;

按sql执行逻辑读次数进行顺序或倒序排序：

select user_name, unique_sql_id, query, n_blocks_hit from pgxc_instr_unique_sql order by n_blocks_hit asc 或 desc;

4.3查询逻辑读/物理读数量

逻辑读/物理读过多可能导致sql语句占用较多的cpu时间。通过查询unique sql视图可以得到sql语句逻辑/物理读数据块的数量，辅助判断响应过慢的原因：

查询物理读块数量：

select n_blocks_fetched from pgxc_instr_unique_sql;

查询逻辑读块数量：

select n_blocks_hit from pgxc_instr_unique_sql;

4.4诊断内存配额不足导致性能低下

如果数据库缓冲区设置得太小，会导致每个sql语句执行的结果不能被缓存，当前sql执行完毕如果有其他sql执行就会把内存中上一个或上几个sql缓存的执行结果挤出去，下一轮如果当前这个sql再次执行时候又需要从磁盘进行物理io读取数据，而不能直接从缓存中获取数据，进而导致sql执行性能较差。

缓冲区配额是否足够大，可以通过命中率来判断。缓冲区命中率=n_blocks_hit/n_blocks_fetched，可以通过查询unique sql来诊断是否存在内存配额不足的问题：

select (n_blocks_hit/ n_blocks_fetched) as hit_ratio from pgxc_instr_unique_sql;

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