Fórmulas y configuración estándar
Las consultas se marcan como sospechosas en función de las fórmulas de consultas sospechosas que se enumeran aquí. El valor de tolerancia controla cuántas consultas se marcan como sospechosas.
Cuando la tolerancia es cero, cualquier consulta que consuma 1 segundo de CPU de AMP o más y que supere los umbrales se marcará como sospechosa. Es normal que las consultas que consumen cantidades más pequeñas de recursos superen estos umbrales, sobre todo en sistemas grandes. El valor de tolerancia impide que estas consultas de menor consumo se marquen como sospechosas si no exceden demasiado el umbral en proporción a los recursos que consumen. Cuanto mayor sea el sistema Teradata, mayores serán los valores de tolerancia necesarios para asegurar que las consultas que funcionan normalmente no se identifiquen como sospechosas.
| Métrica | Fórmula | Fórmula de consultas sospechosas | Umbral estándar | Tolerancia estándar |
|---|---|---|---|---|
| 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 |
Métodos para obtener un valor de tolerancia óptima
Existen dos métodos diferentes para obtener el valor de tolerancia óptima.
Según el primer enfoque, se puede utilizar una herramienta de visualización para dispersar consultas de línea gráfica por desvío de CPU o PJI versus AMPCPUTime, o por desvío de E/S o UII versus TotalIOCount para los datos DBQL recopilados en un día. Después se representa la fórmula de consultas sospechosas en la parte superior del gráfico de dispersión. Las consultas que aparecen por encima de la línea de consultas sospechosas se marcan como sospechosas. Ajuste la tolerancia en la fórmula de consultas sospechosas para colocar la línea de modo que los valores atípicos visuales estén por encima de la línea y la mayoría de las consultas estén por debajo.
Según el segundo enfoque, se puede ejecutar una consulta SQL que cuente el número de filas que exceden el valor de las fórmulas de consultas sospechosas para los datos DBQL recopilados en un día y ajustar los valores de tolerancia para devolver un número de consultas procesables.