数据库运维如何进行数据库性能监测？

数据库运维进行数据库性能监测可从以下几个方面着手：

一、数据库自带性能监测工具

​MySQL

• ​Performance Schema：提供丰富的性能数据，涵盖查询执行时间、锁等待情况等。可通过查询相关表获取信息，如performance_schema.events_statements_summary_by_digest表能查看SQL语句的执行统计信息。
• ​sys schema：基于Performance Schema，提供更易用的视图和函数来分析数据库性能。例如sys.memory_global_total视图可查看全局内存使用情况。

​Oracle

• ​AWR（Automatic Workload Repository）​：定期收集数据库性能数据，生成报告。通过分析AWR报告，可以了解数据库的性能瓶颈，如CPU使用率、SQL执行效率等。
• ​ADDM（Automatic Database Diagnostic Monitor）​：基于AWR数据进行分析，自动诊断数据库性能问题并提供优化建议。

​SQL Server

• ​Dynamic Management Views (DMVs)：一系列动态管理视图，用于查询数据库的各种性能信息。例如sys.dm_exec_query_stats视图可查看查询执行的统计信息，包括执行次数、总执行时间等。

二、操作系统层面监测

​Linux系统

• ​top/htop命令：实时查看系统资源使用情况，如CPU、内存、进程等。重点关注与数据库进程相关的资源占用情况。
• ​vmstat命令：提供关于系统虚拟内存、进程、CPU活动等统计信息，有助于分析数据库在系统层面的性能表现。
• ​iostat命令：用于监控磁盘I/O情况，数据库的读写性能与磁盘I/O密切相关，通过该命令可查看磁盘读写速度、利用率等指标。

​Windows系统

• ​任务管理器：直观查看CPU、内存、磁盘和网络的使用情况，找到数据库进程对应的资源占用。
• ​性能监视器（Perfmon）​：可自定义添加各种性能计数器，如数据库相关的缓存命中率、事务处理速率等，用于长期监控数据库性能。

三、第三方监测工具

​Zabbix

• ​功能：开源的企业级监控解决方案，支持多种数据库。可监控数据库的各项指标，如连接数、查询响应时间、缓存使用率等。通过自定义模板，能针对不同数据库类型进行精准监控。
• ​报警机制：可设置灵活的报警规则，当监控指标超过阈值时，通过邮件、短信、即时通讯工具等方式发送报警通知。

​Prometheus + Grafana

• ​Prometheus：专注于时间序列数据采集，通过编写采集规则，可获取数据库的性能指标。它具有强大的查询语言，方便对采集的数据进行分析。
• ​Grafana：用于数据可视化，与Prometheus配合，将采集到的数据库性能数据以直观的图表形式展示，如折线图、柱状图等，便于运维人员观察数据趋势。同时，也可基于Grafana设置报警。

​New Relic

• ​特点：提供全面的数据库性能监测功能，不仅能监测数据库本身的性能指标，还能追踪应用程序与数据库之间的交互性能。它可以深入分析SQL查询的性能瓶颈，提供详细的性能报告和优化建议。

四、关键性能指标监测

​查询响应时间

• 监测SQL查询从提交到返回结果的时间。较长的响应时间可能表示查询语句需要优化、索引缺失或者数据库负载过高。

​吞吐量

• 指数据库在单位时间内处理的请求数量或事务数量。吞吐量的下降可能意味着数据库存在性能问题，如资源瓶颈或者锁竞争。

​CPU使用率

• 数据库操作通常是CPU密集型的。过高的CPU使用率可能导致数据库响应变慢。需要关注数据库进程的CPU占用情况，以及是否存在长时间占用高CPU的查询。

​内存使用率

• 数据库需要足够的内存来缓存数据和执行操作。内存不足可能导致频繁的磁盘I/O，从而影响性能。监测数据库的内存分配和使用情况，包括缓冲池、缓存等的使用情况。

​磁盘I/O

• 包括磁盘的读写速度、利用率等指标。磁盘I/O瓶颈可能导致数据库读写操作缓慢。关注磁盘的平均响应时间、每秒传输次数等参数。

​锁等待时间

• 当多个事务同时访问相同的数据时，可能会发生锁竞争。过长的锁等待时间会影响事务的执行效率。监测锁等待的次数和平均等待时间，找出可能存在锁竞争的SQL语句或事务。

五、性能监测频率

​根据业务需求确定

• 对于关键业务数据库，可能需要实时或近实时地监测性能指标，以确保业务的连续性和稳定性。例如，金融交易系统的数据库，可能需要每秒甚至更短时间间隔进行监测。
• 对于非关键业务数据库，可以适当降低监测频率，如每隔几分钟或几小时监测一次。

​结合业务高峰期

• 在业务高峰期，数据库的负载通常较大，性能问题更容易出现。因此，在业务高峰期应增加监测频率，以便及时发现和解决性能问题。例如，电商平台的数据库在促销活动期间，应提高监测频率。