2/8に実施したWebセミナーのプレゼン資料です。 https://www.climb.co.jp/soft/webseminar/2022/0208/ 原因の究明が難しく、後回しになりがちなデータベースのチューニング、アプリケーションの慢性的な性能劣化などに有効なレスポンス・タイム分析(RTA) のHow Toをご紹介します。 今回は多種データベースに対応するSolarWinds DPA(Database Performance Analyzer)を用いて、実際にレスポンス・タイム（応答時間）を監視、分析し、データベースで発生している問題や改善ポイントを特定、チューニングする方法を解説します。 ・日々の応答時間監視、異常検知方法 ・非効率なSQLクエリ調査、テーブルチューニング ・リソースメトリック、仮想環境イベントの参照 等々 対応データベース ・PostgreSQL ・Oracle Database ・Azure SQLデータベース ・Microsoft SQL Server ・MariaDB ・Db2 ・MySQL ・Amazon Aurora ・SAP ASE

2. 何だか、アプリが遅くなってきた…

3. どこが問題なのか？
• アプリ自体の問題か？データベースの問題か？環境の問題か？
• データ量依存？チューニングってどうすればいい？

4. どこが問題なのか？
パフォーマンスメトリックで判別

5. どこが問題なのか？
応答時間の分析、チューニングが必要

6. そもそも応答時間分析(RTA)とは？

7. DBのチューニング
応答時間の監視
実行計画の確認
オブジェクト情報の収集
駆動テーブルの確認
無駄の多い処理を排除
その他の要因
リソース不足
ロックなど
応答時間の
監視
実行計画、
オブジェクト情報
SQL改善

8. Waitイベント情報
V$SESSION
SID
SERIAL#
USERNAME
MACHINE
PROGRAM
MODULE
ACTION
CLIENT_INFO
SQL_ID
SQL_CHILD_NUMBER
EVENT
P1TEXT
P1
P2TEXT
P2
P3TEXT
P3
STATE(WAITING, WAITED)
BLOCKING_SESSION
V$SQL
SQL_ID
SQL_FULLTEXT
PLAN_HASH_VALUE
CHILD_NUMBER
IS_BIND_SENSITIVE
IS_BIND_AWARE
IS_SHAREABLE
SQL_PROFILE
SQL_PATCH
SQL_PLAN_BASELINE
BIND_DATA
IS_REOPTIMIZABLE
IS_RESOLVED_ADAPTIVE_PLAN
V$SQL_PLAN
SQL_ID
PLAN_HASH_VALUE
CHILD_NUMBER
OPERATION
OBJECT_NAME
OTHER_XML
V$SQL_BIND_CAPTURE
SQL_ID
NAME
VALUE_STRING
DATATYPE_STRING
LAST_CAPTURED
V$SQLAREA
SQL_ID
EXECUTIONS
PARSE_CALLS
DISK_READS
BUFFER_GETS
DBA_OBJECTS
OBJECT_ID
OBJECT_NAME
OBJECT_TYPE

9. アクティブ・セッション履歴(ASH)
• V$ACTIVE_SESSION_HISTORY
• セッション統計用データウェアハウス
• Oracle 10g以上
• データサンプリング：毎秒
SELECT SAMPLE_TIME, INST_ID, SESSION_ID, SESSION_SERIAL#, SESSION_STATE, SEQ#,
EVENT, P1, P2, P3, WAIT_TIME, TIME_WAITED, PROGRAM, MODULE, SQL_ID,
SQL_OPCODE, BLOCKING_SESSION
FROM V$ACTIVE_SESSION_HISTORY
WHERE INST_ID=&1
AND SAMPLE_TIME BETWEEN TO_DATE('&BEGIN_TIME','YYYY/MM/DD HH24:MI:SS') AND
TO_DATE('&END_TIME','YYYY/MM/DD HH24:MI:SS')
ORDER BY SAMPLE_TIME;
Enterpriseエディションかつ、
Oracle Diagnostics Packが必要

10. オブジェクト情報の収集
• 実行計画のオブジェクトを理解
• テーブル定義、セグメントサイズ
• ビュー、行数、パーティショニング
• Where句の列を確認
• 列のカーディナリティ
• データの偏り / ヒストグラム
• 統計情報の古さ
• インデックスと制約の確認

11. 運用データベースで考慮すべきなのは？
• 応答時間の積み重ねを分析
• クエリの実行量が増えている？
• クエリ自体の実行時間が増えている？
• 全体的に実行時間が増えている？
クエリA クエリB
クエリC クエリD

12. 可視化するには？
• Database Performance Analyzer
DPA

13. Database Performance Analyzer
DPA

14. Database Performance Analyzer
データベース
Oracle 19
18.4
12.2
12.1
11.2
Microsoft
SQL Server
2019
2017
2016
2012
SAP ASE
(Sybase)
16
15.7
15.5
IBM Db2 11.5
11.1
10.5
10.1
データベース
MySQL/
Percona
8.0
5.7
5.6
MariaDB 10.4
10.3
10.2
10.1
10.0
PostgreSQL
EDB
Postgres
13.x
12.X
11.X
10.X
9.6
サービス データベース種類
Amazon RDS Oracle
Microsoft SQL Server
MySQL/MariaDB
PostgreSQL
Amazon Aurora MySQL互換
PostgreSQL互換
Azure SQL Azure SQL
PostgreSQL
Azure SQL
Managed Instance
Azure SQL Managed Instance
(ASMI)
Google Cloud SQL PostgreSQL

15. トレンドチャート
• 応答時間の合計
• 各色＝SQLステートメント
• ドリルダウン

16. クエリパフォーマンス問題の調査
1. 特定のクエリを選択
2. 期間を絞り込み
3. 応答時間の長い処理を確認
4. アドバイザや相関を確認

17. クエリ/テーブルチューニング
非効率な
クエリ
一覧
非効率な
クエリ詳細
テーブル
インデックス詳細
テーブル詳細

18. テーブルチューニングのベストプラクティス
•外部キーのインデックス
•重複するインデックス
•ワイドインデックス
•インデックス定義なし
•主キーなし

19. ブロックの特定
1. Blockingタブで
ブロッカーを特定
2. Blockerタブで
アクティビティを特定

20. SQL Serverのリソースデッドロック調査
• Victim Impactの確認

21. 異常な応答時間の調査
• DPA独自アルゴリズム
• 予測と実際の応答時間比較

22. 注釈の追加
• 構成変更など

23. SQLの検索
• フィルタ（ユーザ、プログラム、マシンなど）
• 期間指定
• 詳細モード
• 複数のフレーズ
• ブール演算子
• ワイルドカード
• あいまい検索
• 近接検索
• グループ化
• 特殊文字の
エスケープ

24. SQLの管理
• 名前付け
• 除外設定

25. リソースメトリック
• VMwareイベントとの連携
• ベースラインの自動計算
• カスタムメトリックの追加

26. メトリック例（SQL Server）
• バックアップ関連
• バックアップ実行
• 未アーカイブトランザクションログ
• バックアップサイズ
• バックアップされていない期間
• CPU関連
• リソース待機時間
• インスタンスCPU使用率
• OS CPU使用率
• O/S CPUのキューの長さ
• ディスク関連
• 合計IO待機時間
• 読み/書きIO待機時間
• O/S ディスクのキューの長さ
• ページ リード/ライト
• 物理 読み/書き速度
• SQLディスクの読み書きレイテンシ
• ライセンス関連
• セッション数
• 接続ユーザ数
• コア数
• 接続デバイス数
• メモリ関連
• ページの平均秒数
• O/S メモリ使用率
• 計画キャッシュサイズ
• バッファキャッシュ
ヒット率/サイズ
• プロシージャ
キャッシュヒット率
• ログフラッシュ数
• SQLコンパイル数、
再コンパイル数
• ネットワーク関連
• ラウンドトリップ時間
• セッション関連
• トランザクション数
• ブロックされたセッション数
• アクティブセッション数
• バッチリクエスト数
• TempDB関連
• 合計ログファイルサイズ
• ログファイルの使用容量
• ログファイルの空き容量
• 増分オブジェクト
• ユーザオブジェクト
• バージョンストア
• 混合エクステント

27. アラート通知
• メール通知/SNMP/Webhook(Slack, Teams)

28. レポート
• 平均応答時間レポート
• 上位＜要素＞レポート
• ＜要素＞応答時間の日次レポート
• 検索による絞り込み
• 要素
• ファイル
• SQLステートメント
• ユーザーなど

29. まとめ
•手間のかかるレスポンスタイム分析を可視化
•分析による異常検知を自動化
•Web GUIからチーム内で問題を共有
•アドバイザで原因と解決策を簡単特定