DRDS SQL审计与分析,依托日志服务产品,提供强大的日志分析能力。本文档提供常见场景的SQL日志分析语句及示例。

开启DRDS SQL审计与分析功能之后,您可以在当前页面通过日志服务的查询分析语法进行SQL审计与分析。结合日志服务的查询分析语法,在日志分析页面,您可以快速定位问题SQL,并针对DRDS 数据库的SQL执行状况、性能指标,安全问题进行分析。日志服务的查询分析语法请参考:

注意事项

相同Region下,DRDS数据库的审计日志都是写入同一个日志服务的Logstore里,所以DRDS SQL审计与分析的搜索页面会默认为您带上按照__topic__的过滤条件,保证您搜索到的SQL日志是当前DRDS数据库的。因此本文提供的所有的查询语句,都需要在已有的过滤条件后追加使用。

例如下图中:
  • 序号1部分的语句为默认过滤条件。
  • 序号2部分的语句为追加的过滤条件。


通过SQL快速定位问题

  • 模糊搜索

    例如,查询包含“34”关键字的SQL语句,请在查询框中输入:

    and sql: 34
    查询结果如下图所示:


  • 字段搜索

    依赖预置的索引字段,DRDS SQL审计还支持根据字段搜索。

    例如,查询Drop类型的SQL:

    and sql_type:Drop
    查询结果如下图所示:


    说明 日志服务支持鼠标点击自动生成查询语句,如下图所示。


  • 多条件搜索

    通过 “and”, “or” 这类关键字,可以实现多条件的搜索。

    例如,查询对id = 34 行的删除操作:

    and sql:34 and sql_type: Delete
  • 数值比较搜索

    索引字段中的"affect_rows", "response_time" 是数值类型,支持比较操作符。

    例如,查询response_time 大于1s 的 Insert SQL:

    and response_time > 1507 and sql_type: Insert

    例如,查询删除100行以上数据的SQL:

    and affect_rows > 100 and sql_type: Delete

SQL执行状况分析

本节主要介绍DRDS数据执行状况相关的查询语句。
  • SQL执行失败率
    通过以下语句查询SQL执行的失败率:
    | SELECT sum(case when fail = 1 then 1 else 0 end) * 1.0 / count(1) as fail_ratio 
    查询结果如下图所示。

    如果您的业务对SQL错误率敏感,可以在此查询结果的基础上,定制报警信息,单击下图中1所示的 另存为告警。以下报警设置表示每隔15分钟,检查15分钟内SQL执行的错误率大于0.01的日志数量。您也可以根据业务需要定制告警。

  • SQL累计查询行数

    通过以下语句查询Select 语句累计查询的行数:

    and sql_type: Select | SELECT sum(affect_rows)
  • SQL类型分布

    通过以下语句查询SQL类型分布:

    | SELECT sql_type, count(sql) as times GROUP BY sql_type
  • SQL 独立用户IP分布

    通过以下语句查询SQL 独立用户的IP地址分布:

    | SELECT user, client_ip, count(sql) as times GROUP BY user, client_ip

SQL性能分析

本节将给出典型的SQL性能分析的查询语句。
  • SELECT平均耗时

    通过以下语句查询SELECT语句的平均耗时:

    and sql_type: Select | SELECT avg(response_time) 
  • SQL执行耗时分布

    通过以下语句查询SQL执行耗时分布情况:

    and response_time > 0 | select case when response_time <= 10 then '<=10毫秒' when response_time > 10 and response_time <= 100 then '10~100毫秒' when response_time > 100 and response_time <= 1000 then '100毫秒~1秒' when response_time > 1000 and response_time <= 10000 then '1秒~10秒' when response_time > 10000 and response_time <= 60000 then '10秒~1分钟' else '>1分钟' end as latency_type, count(1) as cnt group by latency_type order by latency_type DESC
    以上语句分析指定时间段的SQL执行时间分布,您也可以调整时间段的范围,以获取更加精细的结果。
  • 慢SQL Top 50

    通过以下语句查询系统慢SQL的列表:

    | SELECT date_format(from_unixtime(__time__), '%m/%d %H:%i:%s') as time, user, client_ip, client_port, sql_type, affect_rows, response_time, sql ORDER BY response_time desc LIMIT 50 
    查询结果如下图所示,结果中包含SQL执行时间、执行的用户名、IP地址、端口号、SQL类型、影响行数、执行时间以及SQL的文本。

  • 高代价SQL模板 Top 10

    大多数应用中,SQL通常基于若干模板动态生成的,只是参数不同。可以根据模板ID,找到应用中高代价的SQL模板,进行分析优化。

    输入如下的查询语句:
    | SELECT sql_code as "SQL模板ID", round(total_time * 1.0 /sum(total_time) over() * 100, 2) as "总体耗时比例(%)" ,execute_times as "执行次数", round(avg_time) as "平均执行时间",round(avg_rows) as "平均影响行数", CASE WHEN length(sql) > 200 THEN concat(substr(sql, 1, 200), '......') ELSE trim(lpad(sql, 200, ' ')) end as "样例SQL" FROM (SELECT sql_code, count(1) as execute_times, sum(response_time) as total_time, avg(response_time) as avg_time, avg(affect_rows) as avg_rows, arbitrary(sql) as sql FROM log GROUP BY sql_code) ORDER BY "总体耗时比例(%)" desc limit 10


    统计结果包括SQL模板ID,该模板SQL占总体SQL的耗时比例,执行次数,平均执行时间,平均影响行数,以及样例SQL。为了显示效果,该列按照200的长度截断。上述查询是按照总体耗时比例排序,当然您也可以根据平均执行时间,执行次数进行排序,排查问题。

  • 事务平均执行时长

    对于相同事务内的SQL,预置的trace_id字段前缀相同,后缀为'-' + 序号;非事务的SQL的trace_id中则不包含'-'。基于此,我们可以对事务的性能进行相关分析。

    说明 事务分析由于涉及前缀匹配操作,查询效率会低于其它类型的查询操作。
    例如,通过以下语句查询事务的平均执行耗时:
    | SELECT sum(response_time) / COUNT(DISTINCT substr(trace_id, 1, strpos(trace_id, '-') - 1)) where strpos(trace_id, '-') > 0 
  • 慢事务 Top 10
    按照事务的执行时间排序,可以查询慢事务的列表,查询语句如下:
    | SELECT substr(trace_id, 1, strpos(trace_id, '-') - 1) as "事务ID" , sum(response_time) as "事务耗时" where strpos(trace_id, '-') > 0 GROUP BY substr(trace_id, 1, strpos(trace_id, '-') - 1) ORDER BY "事务耗时" DESC LIMIT 10 


    在此基础上,可以根据查到的慢事务ID,搜索该事务下的所有SQL,分析执行慢的具体原因,查询语句如下:

    and trace_id: db3226a20402000*
  • 大批量操作事务 Top10
    按照事务内SQL影响的行数,可以获取大批量操作的事务列表,查询语句如下:
    | SELECT substr(trace_id, 1, strpos(trace_id, '-') - 1) as "事务ID" , sum(affect_rows) as "影响行数" where strpos(trace_id, '-') > 0 GROUP BY substr(trace_id, 1, strpos(trace_id, '-') - 1) ORDER BY "影响行数" DESC LIMIT 10

SQL安全性分析

以下为典型SQL安全性分析的查询语句。

  • 错误SQL类型分布
    and fail > 0 | select sql_type, count(1) as "错误次数" group by sql_type 
  • 高危SQL列表

    高危SQL是Drop 或者 Truncate类型的SQL,您也可以根据需求增加更多条件。

    and sql_type: Drop OR sql_type: Truncate
  • 大批量删除SQL列表
    and affect_rows > 100 and sql_type: Delete | SELECT date_format(from_unixtime(__time__), '%m/%d %H:%i:%s') as time, user, client_ip, client_port, affect_rows, sql ORDER BY affect_rows desc LIMIT 50