MySQL 성능 지표를 모니터링하고 데이터베이스를 관리하는 것이 어려울 필요는 없습니다. 네, 그 말을 들으셨군요. 적절한 모니터링 전략과 도구를 활용하면 마침내 뒷자리에 앉을 수 있습니다. Releem의 강력한 모니터링 기능 및 적용하기 쉬운 구성 권장 사항과 결합된 RED 방법은 귀하를 위해 무거운 작업을 수행합니다.

RED 방법 소개

RED 방법은 전통적으로 웹 애플리케이션 및 서비스의 성능을 모니터링하는 데 사용되었지만 MySQL 성능 모니터링에도 적용될 수 있습니다. Releem은 성능 및 안정성 측면에서 데이터베이스가 직면한 문제가 웹 애플리케이션에서 직면하는 문제와 동일하기 때문에 이 프레임워크가 MySQL 성능 지표를 모니터링하는 데 똑같이 가치가 있다는 것을 발견했습니다.

MySQL 데이터베이스에 적용하면 RED 방법은 세 가지 중요한 관심 영역으로 분류되며 각 영역은 데이터베이스의 운영 상태에 대한 통찰력을 제공합니다.

• 쿼리 속도(Rate) – 초당 실행되는 쿼리 또는 명령의 양을 평가하여 서버의 작업 부하를 직접적으로 측정합니다. 동시 작업을 처리하는 데이터베이스의 능력과 사용자 요구에 대한 응답성을 평가하는 데 중요한 역할을 합니다.

• 오류율(오류) – 쿼리 오류 빈도를 추적하면 데이터베이스 내의 잠재적인 안정성 문제를 밝힐 수 있습니다. 높은 오류율은 전체 데이터베이스 무결성에 영향을 미치는 쿼리 구문, 데이터베이스 스키마 또는 시스템 제약 조건에 근본적인 문제가 있음을 나타낼 수 있습니다. 모니터링 비율에 대한 기본 MySQL 지표는 Aborted_clients입니다.

• 쿼리 실행 기간(기간) – 기간 측정항목은 시작부터 실행까지 쿼리가 완료되는 데 걸리는 시간을 측정한 것입니다. 이 성과 지표는 사용자 경험과 시스템 처리량에 직접적인 영향을 미치는 데이터 검색 및 처리 작업의 효율성을 평가합니다.

이러한 지표의 상태를 통해 데이터베이스 성능과 사용자 경험에 대한 확실한 이해를 얻을 수 있습니다. RED 방법을 사용하면 데이터베이스의 문제점과 수정해야 할 사항을 쉽게 측정할 수 있습니다. 예를 들어 쿼리가 느리게 실행되는 경우 효율성을 높이기 위해 인덱스를 조정하거나 영향을 받는 쿼리를 최적화해야 한다는 신호일 수 있습니다.

RED 방법론에 필수적인 8가지 MySQL 성능 지표

RED 방법을 MySQL 성능 모니터링에 효과적으로 적용하기 위해 Releem은 데이터베이스의 8가지 중요한 측면에 중점을 둡니다. 이들 각각은 어떤 방식으로든 비율, 오류 또는 기간과 다시 연결됩니다.

1. MySQL 대기 시간

지연 시간은 쿼리가 데이터베이스로 전송되는 순간부터 데이터베이스가 응답할 때까지 쿼리를 실행하는 데 걸리는 시간을 측정합니다. 지연 시간은 사용자가 애플리케이션을 인식하는 방식에 직접적인 영향을 미칩니다.

대부분의 웹 애플리케이션의 경우 데이터베이스 작업에 대해 몇 밀리초에서 최대 약 10밀리초 범위의 대기 시간을 달성하는 것이 탁월한 것으로 간주됩니다. 이 범위는 최종 사용자가 지연을 사실상 인지할 수 없기 때문에 원활한 사용자 경험을 보장합니다.

간단하거나 중간 정도 복잡한 쿼리의 경우 지연 시간이 100밀리초 이상에 도달하면 사용자는 지연을 느끼기 시작합니다. 이는 양식 제출, 검색어 또는 동적 콘텐츠 로딩과 같이 즉각적인 피드백이 중요한 경우 문제가 될 수 있습니다.

MySQL 지연 시간에 대한 자세한 내용

2. 처리량

QPS(초당 쿼리 수)로 정량화되는 처리량은 데이터베이스의 효율성과 워크로드 관리 용량을 측정합니다. 높은 처리량은 상당한 쿼리 볼륨을 효율적으로 처리할 수 있는 잘 최적화된 데이터베이스 시스템을 의미합니다. 낮은 처리량은 성능 병목 현상이나 리소스 제한을 나타낼 수 있습니다.

높은 처리량을 달성하려면 일반적으로 최적화된 SQL 쿼리, 적절한 하드웨어 리소스(CPU, 메모리 및 빠른 IO 하위 시스템) 및 미세 조정된 데이터베이스 구성의 조합이 필요합니다.

처리량에 대한 자세한 내용

3. 느린 쿼리 수

느린 쿼리는 본질적으로 사전 정의된 실행 시간 임계값을 위반하는 데이터베이스 요청입니다. 특정 성능 목표나 운영 벤치마크에 맞게 이 임계값을 조정할 수 있습니다. 느린 쿼리 수를 추적하는 것은 최적화가 필요한 쿼리를 식별하는 방법입니다.

이러한 느린 쿼리의 식별 및 로깅은 설정된 성능 표준을 충족하지 못하는 쿼리에 대한 세부 정보를 저장하기 위해 생성된 전용 파일인 Slow_query_log에서 수행됩니다.

느린 쿼리 수에 대한 자세한 내용

4. 중단된 클라이언트

이 측정항목은 클라이언트가 연결을 제대로 닫지 않아 중단된 연결 수를 계산합니다. 중단된 클라이언트 수가 많으면 다양한 원인을 나타낼 수 있습니다.

• 시간 초과를 유발하는 네트워크 대기 시간 및 지터
• 서버 용량 제한으로 인해 연결 거부가 발생함
• 쿼리 간 리소스 경합
• 장기 실행 쿼리로 인한 비효율성
• MySQL 설정의 잘못된 구성
• 애플리케이션 오류로 인해 조기 연결 끊김이 발생함

중단된 클라이언트에 대한 자세한 내용

5. CPU 사용량

CPU는 서버의 두뇌입니다. 데이터베이스가 데이터를 저장, 검색, 수정 및 삭제할 수 있도록 명령을 실행하고 계산을 수행합니다. CPU 사용량을 면밀히 관찰하면 서버가 작업 부하를 처리할 만큼 충분한 처리 능력을 갖고 있는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 높은 CPU 사용량은 과부하된 서버가 요구 사항을 따라잡기 위해 애쓰고 있다는 명백한 신호일 수 있습니다.

다음은 CPU 사용량에 대해 고려해야 할 몇 가지 일반적인 지침입니다.

• 50-70% 지속 – 이 수준에서는 CPU가 보통에서 높은 작업 부하를 효과적으로 처리하지만 최대 부하에 대한 여유 공간은 여전히 ​​남아 있습니다. 정상 작동 중인 서버의 건강한 범위입니다.

• 70-90% 지속 – CPU 사용량이 지속적으로 이 범위에 속하면 작업량이 많아 최대 수요를 처리할 공간이 제한된다는 의미입니다. 서버를 면밀히 모니터링해야 합니다.

• 90% 이상 지속 – 이는 서버가 용량에 거의 도달했거나 용량에 도달했음을 나타내는 강력한 표시입니다. 느린 쿼리 응답 시간과 잠재적인 시간 초과 등 눈에 띄는 성능 문제가 발생할 가능성이 높습니다. 원인을 조사하고 그에 따라 최적화를 구현하거나 리소스를 확장하는 것이 중요합니다.

참고: 데이터베이스는 가변 로드를 처리하도록 설계되었으므로 이러한 임계값을 초과하는 경우가 가끔 발생한다고 해서 반드시 문제가 있는 것은 아닙니다. 핵심 단어는 지속됩니다. 지속적인 사용률이 높다는 것은 서버에 상당한 부담이 있다는 신호입니다.

6. RAM 사용량

RAM은 활성 데이터와 인덱스를 저장하여 빠른 액세스와 효율적인 쿼리 처리를 가능하게 하는 데이터베이스의 핵심 리소스입니다. RAM 사용량을 적절하게 관리하면 데이터베이스가 작업 부하를 효율적으로 처리하여 데이터 검색 및 조작 작업을 모두 최적화할 수 있습니다.

RAM 사용 시 고려해야 할 몇 가지 일반적인 지침은 다음과 같습니다.

• – 이 범위는 일반적으로 안전한 것으로 간주되며 현재 데이터베이스 작업과 추가 워크로드 급증에 사용할 수 있는 메모리가 충분하다는 것을 나타냅니다.

• 70-85% 활용도 – RAM 사용량이 지속적으로 이 범위 내에 속하면 데이터베이스가 사용 가능한 메모리를 잘 활용하고 있지만 신중한 모니터링을 위한 임계값에 도달하기 시작했음을 나타냅니다. . 피크 시간대에 이 범위를 유지하면 갑작스러운 수요 증가를 처리하기 위한 버퍼가 제한될 수 있습니다.

• 85-90% 활용도 – 이 범위에서는 서버의 메모리 용량이 거의 가까워졌습니다. 메모리 사용률이 높으면 시스템이 디스크와 데이터를 교환하기 시작할 때 디스크 I/O가 증가할 수 있습니다. 이는 워크로드를 최적화해야 하거나 서버의 물리적 메모리를 확장해야 한다는 경고 신호라고 생각하세요.

• >95% 활용도 – 95% 이상의 RAM 사용량으로 작동하는 것이 중요하며 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 이 수준에서는 서버가 자주 스와핑을 사용하여 심각한 속도 저하를 일으키고 잠재적으로 클라이언트 응용 프로그램의 시간 초과를 초래할 수 있습니다. 귀하의 즉각적인 조치가 필요합니다.

7. 스왑 사용

SWAP 공간은 DB의 물리적 RAM이 완전히 활용될 때 사용되어 시스템이 자주 액세스하지 않는 데이터 중 일부를 디스크 스토리지로 오프로드할 수 있도록 합니다. 이 메커니즘은 메모리 부족 오류에 대한 유용한 버퍼이지만 SWAP에 의존하면 RAM에 비해 액세스 시간이 상당히 느려 성능에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다.

이상적으로 MySQL 서버는 SWAP 사용량이 낮거나 최소한이어야 합니다. 이는 데이터베이스가 사용 가능한 RAM 내에서 작동 중임을 나타냅니다.

스왑 사용량이 높다는 것은 서버의 물리적 메모리가 작업 부하에 비해 부족하여 일상적인 데이터 작업을 위해 디스크 공간에 의존하게 됨을 나타내는 위험 신호입니다. 애플리케이션의 메모리 수요를 최적화하거나 서버의 RAM을 확장하여 이 문제를 해결하기 위한 즉각적인 조치를 취해야 합니다.

8. 초당 입출력 작업(IOPS)

IOPS(초당 입출력 작업) 지표는 데이터베이스가 기본 스토리지 시스템(디스크라고도 함)과 얼마나 집중적으로 상호작용하는지를 나타냅니다. 높은 수준의 IOPS는 스토리지 미디어와 주고받는 데이터의 양이 많다는 것을 의미하며, 이는 데이터베이스 사용량이 많다는 것을 나타내지만 디스크 성능에 잠재적인 병목 현상이 나타날 수도 있음을 의미합니다.

IOPS에 영향을 미치는 주요 요소는 다음과 같습니다.

• SSD가 일반적으로 속도 면에서 HDD보다 뛰어난 저장 매체 유형
• 읽기 또는 쓰기 작업에 맞게 최적화할 수 있는 RAID 구성
• 읽기 집약적이든 쓰기 집약적이든 관계없이 데이터베이스 워크로드의 특정 요구 사항
• 캐싱 전략의 동시성 및 효율성 수준

데이터베이스 관리를 위한 Releem의 종합적인 전략

MySQL 성능 모니터링에 대한 Releem의 접근 방식은 중요한 세부 사항을 예의주시하는 것입니다. 이 전략에는 언급된 8가지 지표(MySQL 대기 시간, 처리량, 느린 쿼리, 중단된 클라이언트, CPU, RAM, SWAP 사용량 및 IOPS)를 모두 RED Method의 프레임워크 내에서 부지런히 추적하는 것이 포함됩니다. Releem은 하루 2회 상태 점검(19개 지표!)의 일부로 이 모니터링을 통합함으로써 데이터베이스가 높은 수준의 성능, 안정성 및 확장성을 달성하고 유지하도록 돕습니다.

Releem은 단순히 MySQL 성능을 감시하는 것 이상으로 모니터링 중에 발견된 문제를 해결하기 위한 맞춤형 구성 제안을 제공함으로써 한 단계 더 나아갑니다. 우리는 이 기능을 MySQL용 Autopilot이라고 부릅니다. 예를 들어, 대기 시간이 긴 문제가 있는 경우 Releem은 대기 시간 수치를 다시 일치시킬 수 있도록 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 우리의 궁극적인 목표는 사용자가 걱정할 필요가 없는 데이터베이스 관리의 모든 복잡성을 처리하는 강력하고 직관적인 소프트웨어를 사용하여 수동 감독의 필요성을 없애는 것입니다.

Releem은 광범위한 호환성을 갖추고 있으므로 데이터베이스 관리 시스템으로 Percona, MySQL 또는 MariaDB를 사용하든 상관없이 Releem이 도움을 드릴 수 있습니다. 여기에서 지원되는 시스템의 공식 목록을 확인하세요.

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