問題のあるクエリーの式 - Teradata Viewpoint - Teradata Workload Management

Teradata® Viewpoint ユーザー ガイド

Product
Teradata Viewpoint
Teradata Workload Management
Release Number
16.50
16.20
Published
2021年7月
Language
日本語
Last Update
2021-08-17
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B035-2206
Product Category
Analytical Ecosystem

式とデフォルト設定

クエリーは、以下にリストされている問題のあるクエリー式に基づいて、問題ありとしてフラグ設定されます。トレランス値により、問題があるとしてフラグ設定されるクエリーの数が制御されます。

許容値がゼロの場合、1 AMP CPU秒以上を消費し、しきい値を超えるクエリーは、問題があるとフラグが立てられます。クエリーは通常、システムが大きくなるに従って、消費するリソースが少なくてもしきい値を上回る傾向が強くなります。トラレンス値は、消費するリソースに比例してしきい値をはるかに上回っているわけではない場合に、消費がより少ないクエリーが問題があるとしてフラグ設定されないようにします。Teradataシステムが大きいほど、通常どおり実行されているクエリーが問題ありと識別されないようにするために必要なトレランス値が大きくなります。

測定基準 問題のあるクエリーの式 デフォルトのしきい値 デフォルトのトレランス値
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

最適なトレランス値を取得するためのアプローチ

最適なトレランス値を取得するには、2つの異なるアプローチがあります。

最初のアプローチとして、視覚化ツールを使用して、1日のDBQLデータに対するCPUスキューまたはPJI対AmpCPUTIme、あるいはIOスキューまたはUII対TotalIOCount別にプロット クエリーを分散します。次に、分散図の上部の対応する問題のあるクエリー式をグラフにします。問題があるクエリーの線の上のクエリーが問題があるとしてフラグ設定されます。問題があるクエリー式のトレランスを調整し、視覚的な異常値が線の上、クエリーの大部分が線の下になるように線を形成します。

2番目のアプローチでは、1日分のDBQLデータに、問題のあるクエリー式の値を上回る行の数をカウントするSQLクエリーを実行して、実施可能な数のクエリー数が返されるようにトラレンス値を調整することができます。