数据库 Dashboard

欢迎回到第 12 章的学习。在上一节，我们学习了前后端关联 Dashboard。现在我们要学习数据库 Dashboard，这是数据库监控的核心。

本节将学习：数据库性能监控、慢查询分析、连接池状态、以及数据量趋势。

数据库性能监控

数据库性能监控的作用是什么？ 监控数据库的整体性能，识别性能问题，优化数据库性能。

数据库性能监控包括哪些指标呢？

第一个：查询执行时间。 查询的平均执行时间、P95、P99 执行时间。

第二个：事务处理时间。 事务的平均处理时间。

第三个：锁等待时间。 锁等待的平均时间。

第四个：数据库资源使用。 CPU、内存、磁盘、网络资源使用情况。

数据库性能监控查询：

# 查询执行时间
avg(db_query_duration_seconds{db_system="mysql"})
histogram_quantile(0.95, db_query_duration_seconds_bucket{db_system="mysql"})
histogram_quantile(0.99, db_query_duration_seconds_bucket{db_system="mysql"})

# 事务处理时间
avg(db_transaction_duration_seconds{db_system="mysql"})

# 锁等待时间
avg(db_lock_wait_time_seconds{db_system="mysql"})

# 资源使用
100 - (avg(irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100)
100 * (1 - (node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes))

慢查询分析

慢查询分析的作用是什么？ 识别和分析慢查询，优化查询性能，提升数据库性能。

慢查询分析包括哪些呢？

第一个：慢查询数量。 慢查询的数量和趋势。

第二个：慢查询列表。 慢查询的详细列表。

第三个：慢查询执行计划。 慢查询的执行计划分析。

第四个：慢查询优化建议。 针对慢查询的优化建议。

慢查询分析查询：

# 慢查询数量
sum(db_query_duration_seconds{db_system="mysql"} > 0.1)

# 慢查询趋势
sum(rate(db_query_duration_seconds{db_system="mysql"} > 0.1[5m]))

# 最慢的查询
topk(10, sum(rate(db_query_duration_seconds[5m])) by (db_statement))

连接池状态

连接池状态的作用是什么？ 监控连接池的使用情况，识别连接池问题，优化连接管理。

连接池状态包括哪些呢？

第一个：连接池使用率。 连接池的当前使用率。

第二个：活跃连接数。 当前活跃的连接数。

第三个：空闲连接数。 当前空闲的连接数。

第四个：连接等待时间。 获取连接的平均等待时间。

第五个：连接泄露检测。 识别连接泄露情况。

连接池状态查询：

# 连接池使用率
hikari_connections_active / hikari_connections_total

# 活跃连接数
hikari_connections_active

# 空闲连接数
hikari_connections_idle

# 连接等待时间
avg(hikari_connections_acquire_nanos) / 1000000

# 连接等待数
hikari_connections_pending

数据量趋势

数据量趋势的作用是什么？ 监控数据库数据量的增长趋势，规划容量扩展。

数据量趋势包括哪些呢？

第一个：表数据量。 各个表的数据量。

第二个：数据量增长趋势。 数据量的时间趋势。

第三个：索引大小。 索引的大小和增长趋势。

第四个：存储空间使用。 存储空间的使用情况。

数据量趋势查询：

-- MySQL Query table data volume
SELECT 
    table_name,
    table_rows,
    ROUND(((data_length + index_length) / 1024 / 1024), 2) AS size_mb
FROM information_schema.tables
WHERE table_schema = 'shoehub'
ORDER BY table_rows DESC;

本节小结

在本节中，我们学习了数据库 Dashboard：

第一个是数据库性能监控。 监控数据库的整体性能，识别性能问题，优化数据库性能。

第二个是慢查询分析。 识别和分析慢查询，优化查询性能，提升数据库性能。

第三个是连接池状态。 监控连接池的使用情况，识别连接池问题，优化连接管理。

第四个是数据量趋势。 监控数据库数据量的增长趋势，规划容量扩展。

数据库 Dashboard 设计流程： 选择关键指标 → 设计可视化 → 配置告警 → 建立基线 → 持续优化。

这就是数据库 Dashboard。通过数据库 Dashboard，我们可以全面监控数据库的性能和健康状况。

在下一节，我们将学习 Dashboard 联动和跳转。学习如何设计 Dashboard 之间的联动和跳转。