如何排查 Amazon Redshift 中的 VACUUM 性能问题?

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我担心 VACUUM 对我的 Amazon Redshift 集群的性能影响。为什么运行 VACUUM 需要这么长时间?在我的 Amazon Redshift 集群上运行 VACUUM 操作时,我应该考虑哪些最佳实践?

简短描述

VACUUM 是一种资源密集型操作,可因以下因素而减慢速度:

  • 未排序数据的百分比较高
  • 列过多的大型表
  • 交错排序键用法
  • 无规律或不经常使用 VACUUM
  • 并发表、集群查询、DDL 语句或 ETL 作业

使用 svv_vacuum_progress 查询来检查您的 VACUUM 操作的状态和详细信息。然后,按照 VACUUM 最佳实践进行故障排查并避免将来出现的任何问题。

解决方法

**注意:**以下内容适用于预置的 Amazon Redshift 集群。以下系统表和查询在 Amazon Redshift Serverless 上不起作用。

要检查 VACUUM 操作是否正在进行,请运行 svv_vacuum_progress 查询:

dev=# SELECT * FROM svv_vacuum_progress;
table_name |          status                 | time_remaining_estimate
-----------+---------------------------------+-------------------------
 data8     |  Vacuum: initialize merge data8 | 4m 55s
(1 row)

svv_vacuum_progress 查询还会验证正在清理的表名称、清理状态以及完成之前的估计剩余时间。如果没有正在运行的清理,则 svv_vacuum_progress 查询将显示上次运行的清理操作的状态。

**注意:**svv_vacuum_progress 查询仅返回一行结果。

检查正在清理的表的详细信息。在 WHERE 子句中指定表和架构名称:

SELECT schema, table_id, "table", diststyle, sortkey1, sortkey_num, unsorted, tbl_rows, estimated_visible_rows, stats_off 
FROM svv_table_info 
WHERE "table" IN ('data8');

以下是示例输出:

Schema     | table_id | table | diststyle | sortkey1 | sortkey_num | unsorted | tbl_rows  | est_visible_rows | stats_off 
------------+----------+-------+-----------+----------+-------------+----------+-----------+------------------+-----------
 testschema | 977719   | data8 | EVEN      | order_id |  2          |    25.00 | 755171520 | 566378624        | 100.00

在此输出中,sortkey1 列显示主排序键。

如果表中有交错排序键,则此列将显示 INTERLEAVED 状态。

  • sortkey_num 列显示排序键中的列数。
  • 未排序列显示需要排序的行的百分比。
  • tbl_rows 列显示行的总数,包括已删除和已更新的行。
  • estimated_visible_rows 是排除了已删除的行之后的行数。
  • 完全清理(删除和排序)后,tbl_rows 和 estimated_visible_rows 的值应彼此相似,并且未排序的数量应达到 0。 **注意:**表中的数据将实时更新。要检查 VACUUM 的进度,请继续运行查询。请注意,未排序的行随着 VACUUM 的进度逐渐减少。要验证您的未排序数据百分比是否较高,请检查特定表的 VACUUM 信息。

运行以下查询以检查表的 VACUUM 信息,并指定来自上一个查询的表 ID:

SELECT table_id, status, rows, sortedrows, blocks, eventtime
FROM stl_vacuum
WHERE table_id=977719
ORDER BY eventtime DESC LIMIT 20;

以下是示例输出:

table_id |             status             |    rows    | sortedrows | blocks |         eventtime         
----------+--------------------------------+------------+------------+--------+----------------------------
   977719 | [VacuumBG] Finished            |  566378640 |          0 |  23618 | 2020-05-27 06:55:33.232536
   977719 | [VacuumBG] Started Delete Only | 1132757280 |  566378640 |  47164 | 2020-05-27 06:55:18.906008
   977719 | Finished                       |  566378640 |  566378640 |  23654 | 2020-05-27 06:46:04.086842
   977719 | Started                        | 1132757280 |  566378640 |  45642 | 2020-05-27 06:28:17.128345
(4 rows)

输出会先按排序顺序,先列出最新事件,然后是较旧的事件。

  • 最后执行的清理是自动 VACUUM DELETE,它于 2020-05-27 06:55:18.906008 UTC 开始,并在几秒钟内完成。
  • 此清理操作释放了被删除的行占用的空间,并通过清理开始和完成时显示的行数和块数确认。

请注意从 VACUUM 开始和完成时表占用的块数发生的变化。

**注意:**Amazon Redshift 会自动在后台对表执行 vacuum 排序和 vacuum 删除操作。这些背景 vacuum 在负载减少期间运行,在高负荷期间暂停。这种自动 vacuum 减少了运行 vacuum 命令的需要。

sortedrows 列显示表中已排序的行数。在最后一个清理操作中,未进行排序,因为它是一个自动 VACUUM DELETE 操作。标记为删除的行显示与 VACUUM 启动时相同的已排序行数,因为未对活动行进行排序。在 VACUUM DELETE 完成后,它指示 0 个已排序的行。

启动于 2020-05-27 06:28:17.128345 UTC 的初始清理操作显示完全清理。在大约 18 分钟后,它释放了已删除行的空间,并对行进行了排序。在清理操作完成后,输出会显示行数和 sortedrows 的值相同,因为清理操作成功对行进行了排序。

对于已在进行中的清理,继续监控其性能并采用 VACUUM 最佳实践

VACUUM 最佳实践

通过以下最佳实践可提高 VACUUM 性能:

  • 由于 VACUUM 是一种资源密集型操作,因此它在非高峰时段运行。
  • 在非高峰时段,使用 wlm_query_slot_count 临时覆盖 VACUUM 操作队列中的并发级别
  • 对于大型表,运行 VACUUM 操作时的阈值参数最高为 99%。
  • 确定运行 VACUUM 的适当阈值和频率。例如,您可能希望以 100% 的阈值运行 VACUUM,或者始终对数据进行排序。使用可优化 Amazon Redshift 集群的查询性能的方法。
  • 使用足以确保未排序区域不会在大型表中累积的频率运行 VACUUM FULL 或 VACUUM SORT ONLY。
  • 如果大型表中有大量未排序的数据,则执行深层复制。深层复制可以帮助您将数据加载到新表中,而不是在现有的表上运行 VACUUM SORT。
  • 使用 BOOST 选项运行 VACUUM 命令。BOOST 选项可为 VACUUM 分配额外的资源,例如可用内存和磁盘空间。使用 BOOST 选项,VACUUM 在一个窗口中运行,并在 VACUUM 操作期间阻止并发删除和更新。
    **注意:**使用 BOOST 选项运行 VACUUM 可能会影响查询性能。这仅是在维护操作或非高峰时段运行 VACUUM BOOST 操作的最佳实践。
  • 将任何大型表分成时间序列表,以提高 VACUUM 性能。在某些情况下,使用时间序列表可以满足运行 VACUUM 的需要。
  • 为大型表选择列压缩类型。对数据进行排序时,压缩行消耗的磁盘空间较少。
  • 在 VACUUM 操作后使用 ANALYZE 命令更新统计信息,查询规划器会使用这些统计信息来选择最优计划。

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AWS 官方已更新 2 年前
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