Solución de problemas de rendimiento de las bases de datos Amazon Aurora MySQL
Este tema se centra en algunos problemas comunes de rendimiento de la base de datos Aurora MySQL y en cómo solucionar o recopilar información para solucionarlos rápidamente. Dividimos el rendimiento de las bases de datos en dos categorías:
-
Rendimiento del servidor: todo el servidor de base de datos funciona más lento.
-
Rendimiento de las consultas: una o más consultas tardan más en ejecutarse.
Opciones de monitoreo de AWS
Le recomendamos que utilice las siguientes opciones de monitoreo de AWS para solucionar el problema:
-
Amazon CloudWatch: Amazon CloudWatch monitorea los recursos de AWS y las aplicaciones que ejecuta en AWS en tiempo real. Puede utilizar CloudWatch para recopilar y hacer un seguimiento de métricas, que son las variables que puede medir en los recursos y aplicaciones. Para obtener más información, consulte ¿Qué es Amazon CloudWatch?.
Puede ver todas las métricas del sistema y la información de los procesos de sus instancias de base de datos en la AWS Management Console. Puede configurar su clúster de base de datos Aurora MySQL para publicar datos de registros generales, lentos, de auditoría y de errores en un grupo de registros en Amazon CloudWatch Logs. Aquí puede ver las tendencias, mantener registros en caso de que un host se vea afectado y crear una base de referencia del rendimiento “normal” con el fin de identificar fácilmente las anomalías o los cambios. Para obtener más información, consulte Publicación de registros de Amazon Aurora MySQL en Amazon CloudWatch Logs.
-
Monitoreo mejorado: para habilitar métricas adicionales de Amazon CloudWatch para una base de datos Aurora MySQL, active el monitoreo mejorado. Al crear o modificar un clúster de base de datos de Aurora, seleccione Habilitar la monitorización mejorada. Esto permite a Aurora publicar métricas de rendimiento en CloudWatch. Algunas de las métricas clave disponibles incluyen el uso de la CPU, las conexiones a las bases de datos, el uso del almacenamiento y la latencia de las consultas. Estas métricas pueden ayudarle a identificar los cuellos de botella de rendimiento.
La cantidad de información transferida para una instancia de base de datos es directamente proporcional a la granularidad definida en el monitoreo mejorado. Un intervalo de monitorización más corto deriva en informes más frecuentes de métricas del SO y aumenta el costo de la monitorización. Para administrar los costos, establezca diferentes granularidades para diferentes instancias en sus Cuentas de AWS. La granularidad predeterminada al crear una instancia es de 60 segundos. Para obtener más información, consulte Costo de la monitorización mejorada.
-
Información de rendimiento: puede ver todas las métricas de las llamadas de la base de datos. Esto incluye los bloqueos de la base de datos, las esperas y el número de filas procesadas, todo lo cual puede utilizar para solucionar problemas. Al crear o modificar un clúster de base de datos de Aurora, seleccione Activar Información de rendimiento. De forma predeterminada, Información de rendimiento tiene un período de retención de datos de 7 días, pero se puede personalizar para analizar las tendencias de rendimiento a largo plazo. Si desea una retención superior a 7 días, debe actualizar el nivel de pago. Para obtener más información, consulte Precio de Información de rendimiento
. Puede configurar el período de retención de datos para cada instancia de base de datos de Aurora por separado. Para obtener más información, consulte Monitoreo de la carga de base de datos con Performance Insights en Amazon Aurora.
Motivos más comunes de los problemas de rendimiento de bases de datos Aurora MySQL
Puede utilizar los siguientes pasos para solucionar problemas de rendimiento en la base de datos Aurora MySQL. Indicamos los pasos en el orden lógico de investigación, pero no tienen por qué ser lineales. Al realizar un descubrimiento, podría ser necesario saltar a diferentes pasos, por lo que se permiten muchas rutas de investigación.
-
Carga de trabajo: comprenda la carga de trabajo de su base de datos.
-
Registro: revise todos los registros de la base de datos.
-
Conexiones a bases de datos: asegúrese de que las conexiones entre las aplicaciones y la base de datos sean fiables.
-
Rendimiento de consultas: examine sus planes de ejecución de consultas para ver si han cambiado. Los cambios en el código pueden provocar cambios en los planes.
