17.10 - 可疑查询公式 - Teradata Viewpoint - Teradata Workload Management

Teradata® Viewpoint 用户指南

Product
Teradata Viewpoint
Teradata Workload Management
Release Number
17.10
Release Date
2021 年 10 月
Content Type
用户指南
Publication ID
B035-2206-101K-CHS
Language
中文 (简体)

公式和缺省设置

查询根据下面列出的可疑查询公式标记为可疑。容差值控制将多少查询标记为可疑查询。

容差为零时,占用的 AMP CPU 秒数为 1 或更大值且超过阈值的所有查询都将被标记为可疑查询。这对于占用较少资源量而超过这些阈值的查询来说很正常,在较大的系统上更是如此。对于这些占用量较少的查询而言,与它们所占用的资源相比,如果它们未超出阈值过多,容差值可以防止这些查询被标记为可疑查询。Teradata 系统越大,容差值也应该越大,这可确保不会将正常执行的查询识别为可疑查询。

指标 公式 可疑查询公式 缺省阈值 缺省容差
CPUSkew 100 * (1 - (AMPCpuTime/(MaxAMPCPUTime * NumOfActiveAMPs))) CPUSkew > 100 - ((100 - Threshold) * AMPCPUTime)/(Tolerance + AMPCPUTime) 40 10
IOSkew 100 * (1 - (TotalIOCount/(MaxAmpIO * NumOfActiveAMPs))) IOSkew > 100 - ((100 - Threshold) * TotalIOCount)/(Tolerance * 20,000 + TotalIOCount) 40 10
PJI (AMPCPUTime * 1000)/TotalIOCount PJI > (10 * Tolerance)/(AMPCPUTime - Tolerance + 1) + Threshold) AND AMPCpuTime >= Tolerance 3 10
UII TotalIOCount/(AMPCPUTime * 1000) UII > (200,000 * Tolerance)/(TotalIOCount - (Tolerance * 1000) + 1) + Threshold) AND TotalIOCount >= Tolerance * 1000 20 10

获得最佳容差值的方法

可通过两种不同的方法获得最佳容差值。

对于第一种方法,您可以使用可视化工具通过 CPU 偏斜或 PJI 与 AmpCPUTIme,或者 IO 偏斜或 UII 与 TotalIOCount 对查询进行散点分析以了解 DBQL 数据一天的价值。然后,在散点图上绘制对应的可疑查询公式。可疑查询线上方的查询将被标记为可疑查询。调整可疑查询公式中的容差来修整这条线,以使出现的异常值位于这条线上方,而大部分查询都位于这条线下方。

对于第二种方法,您可以运行 SQL 查询来对超过可疑查询公式值的行数进行计数以了解 DBQL 数据一天的价值,然后调整容差值,以便返回可行的查询数。