資料庫監控

從慢查詢、阻塞工作階段到效能瓶頸，在同一條調查路徑找出原因

Guance 資料庫監控把執行個體負載、查詢效能、等待事件、阻塞工作階段、主機資源、慢查詢日誌與應用程式 Trace 連接起來。開發、DBA 與 SRE 團隊可由延遲現象一路追查至造成影響的查詢及資源限制。

從慢查詢、阻塞工作階段到效能瓶頸，在同一條調查路徑找出原因

資料庫監控可解決的問題

從執行個體負載追查至真正影響應用程式的查詢

當 API 變慢、連線池飽和或鎖定等待增加時，Guance 在同一次調查中保留執行個體指標、查詢樣本、等待狀態、阻塞工作階段、主機資源、日誌與服務脈絡，協助判斷根因來自查詢、工作階段、物件變更或基礎設施資源。

支援的資料庫

以一致的調查流程監控主流資料庫引擎

透過 DataKit 整合，把支援引擎的執行個體、查詢、工作階段、指標與日誌收集至同一工作空間。

MySQL關聯式資料庫 PostgreSQL關聯式資料庫 SQL Server關聯式資料庫 Oracle關聯式資料庫 MongoDB文件型資料庫

可收集的欄位、指標與設定步驟因 DataKit 整合而異，請參閱目標引擎的整合文件。

按負載、吞吐量與競爭狀態比較所有資料庫執行個體
並列檢視資料庫類型、版本、運行時間、工作負載、QPS、連線數與競爭情況。先從排名與趨勢鎖定需要調查的執行個體，再進入個別查詢。
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按負載、吞吐量與競爭狀態比較所有資料庫執行個體
由慢速應用程式請求追查至查詢與等待狀態
由慢速應用程式請求追查至查詢與等待狀態
按執行次數、平均延遲、總執行時間及資源成本排列 Top Query。透過等待事件判斷時間消耗在 CPU、I/O、鎖定或外部依賴，並以 APM 脈絡確認受影響的服務與請求。
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找出鎖定等待背後的根阻塞者
從工作階段快照查看執行中與等待中的工作階段、鎖定鏈、等待時間及查詢語句。沿關係鏈找到最初的阻塞工作階段，而非逐一終止下游等待者。
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找出鎖定等待背後的根阻塞者
把查詢指標與主機、日誌、結構及執行資訊放在一起
把查詢指標與主機、日誌、結構及執行資訊放在一起
在同一時間軸檢視 CPU、記憶體、磁碟、慢查詢日誌、資料表結構與應用程式 Trace，區分低效 SQL、基礎設施壓力、連線池限制及結構變更。
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以證據改善查詢，不再只依賴個別 DBA 經驗
在查詢頁面啟動 Obsy AI，讓 SQL、執行證據、效能趨勢與周邊指標共同進入分析，取得可供工程師審核的具體最佳化方向，而非一般化建議。
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以證據改善查詢，不再只依賴個別 DBA 經驗

常見問題

Guance 資料庫監控支援哪些資料庫？

Guance 透過 DataKit 支援 MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle、MongoDB 等整合。可收集的查詢、工作階段與指標會因資料庫引擎及收集方式而異。

可以用 Guance 找出慢查詢嗎？

可以。團隊可按執行次數、平均及總延遲、效能成本排列查詢，並查看查詢樣本、等待事件、相關工作階段、主機及應用程式脈絡。

如何調查阻塞與鎖定等待？

在工作階段快照中查看等待者、阻塞者、鎖定關係、等待時間與查詢語句，再沿鏈追查至根阻塞者，以區分單一長交易與廣泛競爭。

資料庫監控可與 APM、基礎設施及日誌連接嗎？

可以。Guance 透過服務、主機、環境、Trace 與時間範圍保留共同脈絡，讓團隊在資料庫查詢、應用程式請求、資源指標及慢查詢日誌之間直接切換。

Obsy AI 在資料庫監控中有甚麼作用？

Obsy AI 會把選定查詢與效能證據及周邊遙測數據一併分析，提供可供工程師審核的最佳化觀點，但不會取代變更管理及生產環境驗證。

資料庫監控指南與實務案例

使用 Guance 調查資料庫死鎖

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沿工作階段、鎖定、查詢及服務證據完成一次實務調查。

實務案例
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建立涵蓋 MySQL 執行個體、查詢、工作階段及資源的監控模型。

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