Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Memahami DPUs dalam EXPLY ANALYSIS

Aurora DSQL menyediakan informasi Distributed Processing Unit (DPU) tingkat pernyataan dalam output EXPLAIN ANALYZE VERBOSE rencana, memberi Anda visibilitas yang lebih dalam ke biaya kueri selama pengembangan. Bagian ini menjelaskan DPUs apa dan bagaimana menafsirkannya dalam EXPLAIN ANALYZE VERBOSE output.

Apa itu DPU?

Distributed Processing Unit (DPU) adalah ukuran normalisasi dari pekerjaan yang dilakukan oleh Aurora DSQL. Ini terdiri dari:

Penggunaan DPU di EXPLY ANALYZE VERBOSE

Aurora DSQL diperluas EXPLAIN ANALYZE VERBOSE untuk menyertakan perkiraan penggunaan DPU tingkat pernyataan hingga akhir output. Ini memberikan visibilitas langsung ke biaya kueri, membantu Anda mengidentifikasi driver biaya beban kerja, menyesuaikan kinerja kueri, dan perkiraan penggunaan sumber daya yang lebih baik.

Contoh berikut menunjukkan bagaimana menafsirkan estimasi DPU tingkat pernyataan yang termasuk dalam EXPLORE ANALYZE VERBOSE output.

Contoh 1: SELECT Query

EXPLAIN ANALYZE VERBOSE SELECT * FROM test_table;

QUERY PLAN
----------------------------------------------------
Index Only Scan using test_table_pkey on public.test_table  (cost=125100.05..171100.05 rows=1000000 width=36) (actual time=2.973..4.482 rows=120 loops=1)
  Output: id, context
  -> Storage Scan on test_table_pkey (cost=125100.05..171100.05 rows=1000000 width=36) (actual rows=120 loops=1)
      Projections: id, context
      -> B-Tree Scan on test_table_pkey (cost=125100.05..171100.05 rows=1000000 width=36) (actual rows=120 loops=1)
Query Identifier: qymgw1m77maoe
Planning Time: 11.415 ms
Execution Time: 4.528 ms
Statement DPU Estimate:
  Compute: 0.01607 DPU
  Read: 0.04312 DPU
  Write: 0.00000 DPU
  Total: 0.05919 DPU

Dalam contoh ini, pernyataan SELECT melakukan pemindaian indeks saja, sehingga sebagian besar biaya berasal dari Baca DPU (0,04312), mewakili data yang diambil dari penyimpanan dan Compute DPU (0,01607), yang mencerminkan sumber daya komputasi yang digunakan untuk memproses dan mengembalikan hasilnya. Tidak ada Write DPU karena kueri tidak mengubah data. Total DPU (0,05919) adalah jumlah dari Compute + Read+Write.

Contoh 2: INSERT Query

EXPLAIN ANALYZE VERBOSE INSERT INTO test_table VALUES (1, 'name1'), (2, 'name2'), (3, 'name3');

QUERY PLAN
----------------------------------------------------
Insert on public.test_table  (cost=0.00..0.04 rows=0 width=0) (actual time=0.055..0.056 rows=0 loops=1)
  ->  Values Scan on "*VALUES*"  (cost=0.00..0.04 rows=3 width=122) (actual time=0.003..0.008 rows=3 loops=1)
        Output: "*VALUES*".column1, "*VALUES*".column2
Query Identifier: jtkjkexhjotbo
Planning Time: 0.068 ms
Execution Time: 0.543 ms
Statement DPU Estimate:
  Compute: 0.01550 DPU
  Read: 0.00307 DPU (Transaction minimum: 0.00375)
  Write: 0.01875 DPU (Transaction minimum: 0.05000)
  Total: 0.03732 DPU

Pernyataan ini terutama melakukan penulisan, sehingga sebagian besar biaya dikaitkan dengan Tulis DPU. Compute DPU (0,01550) mewakili pekerjaan yang dilakukan untuk memproses dan menyisipkan nilai. DPU Baca (0,00307) mencerminkan pembacaan sistem minor (untuk pencarian katalog atau pemeriksaan indeks).

Perhatikan minimum Transaksi yang ditampilkan di samping Baca dan Tulis DPUs. Ini menunjukkan biaya dasar per transaksi yang berlaku hanya ketika operasi termasuk membaca atau menulis. Bukan berarti setiap transaksi otomatis dikenakan biaya 0,00375 Read DPU atau 0,05 Write DPU. Sebaliknya, minimum ini diterapkan pada tingkat transaksi selama agregasi biaya dan hanya jika pembacaan atau penulisan terjadi dalam transaksi itu. Karena perbedaan ruang lingkup ini, perkiraan tingkat pernyataan EXPLAIN ANALYZE VERBOSE mungkin tidak sama persis dengan metrik tingkat transaksi yang dilaporkan dalam atau data penagihan. CloudWatch

Menggunakan Informasi DPU untuk Optimalisasi

Perkiraan DPU per pernyataan memberi Anda cara yang ampuh untuk mengoptimalkan kueri di luar waktu eksekusi. Kasus penggunaan umum meliputi:

Menafsirkan Informasi DPU

Ingatlah praktik terbaik berikut saat menggunakan data DPU dariEXPLAIN ANALYZE VERBOSE: