Amazon RDS Performance Insights 範例使用 AWS CLI - AWS Command Line Interface

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Amazon RDS Performance Insights 範例使用 AWS CLI

下列程式碼範例說明如何透過 AWS Command Line Interface 搭配 Amazon RDS Performance Insights 來執行動作和實作常見案例。

Actions 是大型程式的程式碼摘錄,必須在內容中執行。雖然動作會告訴您如何呼叫個別服務函數,但您可以在其相關情境和跨服務範例中查看內容中的動作。

Scenarios (案例) 是向您展示如何呼叫相同服務中的多個函數來完成特定任務的程式碼範例。

每個範例都包含一個連結 GitHub,您可以在其中找到如何在內容中設定和執行程式碼的指示。

主題

動作

下列程式碼範例會示範如何使用describe-dimension-keys

AWS CLI

描述維度索引鍵

此範例要求所有等待事件的名稱。資料會依事件名稱,以及指定期間內這些事件的彙總值來彙總。

命令:

aws pi describe-dimension-keys --service-type RDS --identifier db-LKCGOBK26374TPTDFXOIWVCPPM --start-time 1527026400 --end-time 1527080400 --metric db.load.avg --group-by '{"Group":"db.wait_event"}'

輸出:

{ "AlignedEndTime": 1.5270804E9, "AlignedStartTime": 1.5270264E9, "Keys": [ { "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/synch/mutex/innodb/aurora_lock_thread_slot_futex"}, "Total": 0.05906906851195666 }, { "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/io/aurora_redo_log_flush"}, "Total": 0.015824722186149193 }, { "Dimensions": {"db.wait_event.name": "CPU"}, "Total": 0.008014396230265477 }, { "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/io/aurora_respond_to_client"}, "Total": 0.0036361612526204477 }, { "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/io/table/sql/handler"}, "Total": 0.0019108398419382965 }, { "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/synch/cond/mysys/my_thread_var::suspend"}, "Total": 8.533847837782684E-4 }, { "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/io/file/csv/data"}, "Total": 6.864181956477376E-4 }, { "Dimensions": {"db.wait_event.name": "Unknown"}, "Total": 3.895887056379051E-4 }, { "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/synch/mutex/sql/FILE_AS_TABLE::LOCK_shim_lists"}, "Total": 3.710368625122906E-5 }, { "Dimensions": {"db.wait_event.name": "wait/lock/table/sql/handler"}, "Total": 0 } ] }

下列程式碼範例會示範如何使用get-resource-metrics

AWS CLI

若要取得資源度量

本範例請求 db.wait_event 維度群組的資料點,以及該群組內的 db. wait_ event.name 維度。在回應中,相關的資料點會依照要求的維度 (db.wait _event.name) 進行分組。

命令:

aws pi get-resource-metrics --service-type RDS --identifier db-LKCGOBK26374TPTDFXOIWVCPPM --start-time 1527026400 --end-time 1527080400 --period-in-seconds 300 --metric db.load.avg --metric-queries file://metric-queries.json

的引數--metric-queries會儲存在 JSON 檔案中metric-queries.json。以下是該檔案的內容:

[ { "Metric": "db.load.avg", "GroupBy": { "Group":"db.wait_event" } } ]

輸出:

{ "AlignedEndTime": 1.5270804E9, "AlignedStartTime": 1.5270264E9, "Identifier": "db-LKCGOBK26374TPTDFXOIWVCPPM", "MetricList": [ { "Key": { "Metric": "db.load.avg" }, "DataPoints": [ { "Timestamp": 1527026700.0, "Value": 1.3533333333333333 }, { "Timestamp": 1527027000.0, "Value": 0.88 }, <...remaining output omitted...> ] }, { "Key": { "Metric": "db.load.avg", "Dimensions": { "db.wait_event.name": "wait/synch/mutex/innodb/aurora_lock_thread_slot_futex" } }, "DataPoints": [ { "Timestamp": 1527026700.0, "Value": 0.8566666666666667 }, { "Timestamp": 1527027000.0, "Value": 0.8633333333333333 }, <...remaining output omitted...> ], }, <...remaining output omitted...> ] }