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の式に基づいて、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からかけ離れていない場合に、消費がより少ないクエリーが問題あり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 | 式 | 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の式をグラフにします。問題があるクエリーの線より前のクエリーが問題あり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より前になり、クエリーの大部分が線より後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。