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Con DBM, aprenda a identificar rápidamente consultas costosas y lentas. Profundice en los detalles de ejecución precisos para abordar cuellos de botella.
La DBM de Datadog proporciona una visibilidad profunda en las bases de datos de todos sus servidores Profundice en las métricas de rendimiento de consultas históricas, planes de explicación y métricas a nivel de servidor, todo en un solo lugar, para comprender la salud y el rendimiento de sus bases de datos y solucionar problemas a medida que surjan.
Comenzando
La DBM de Datadog admite versiones autohospedadas y en la nube gestionadas de Postgres, MySQL, Oracle, SQL Server, MongoDB, Amazon DocumentDB y ClickHouse. Para comenzar con DBM de Datadog, configure su base de datos e instale el Datadog Agent. Para instrucciones de configuración, seleccione su tecnología de base de datos:
Postgres
MySQL
Oracle
SQL Server
MongoDB
Amazon DocumentDB
ClickHouse
Explore DBM de Datadog
Navegue a DBM en Datadog.
La vista de Métricas de Consultas muestra el rendimiento histórico de consultas normalizadas. Visualice las tendencias de rendimiento por infraestructura o etiquetas personalizadas, como Availability Zone del centro de datos, y establezca alertas para anomalías
- Identifique consultas lentas y cuáles son las que consumen más tiempo.
- Muestre métricas a nivel de base de datos que no son capturadas por APM, como filas actualizadas/devueltas.
- Filtre y agrupe consultas por dimensiones arbitrarias, como equipo, usuario, clúster y servidor.
Explore muestras de consultas
La vista de Muestras de Consultas le ayuda a entender qué consultas se están ejecutando en un momento dado. Compare cada ejecución con el rendimiento promedio de la consulta y de las consultas relacionadas.
- Identifique consultas inusualmente lentas pero poco frecuentes que no son capturadas por métricas.
- Encuentre valores anómalos en el tiempo de ejecución o costo de ejecución de una consulta.
- Atribuya una ejecución de consulta específica a un usuario, aplicación o servidor cliente.
Entienda antes de ejecutar
Planes de Explicación le ayudan a entender cómo la base de datos planea ejecutar sus consultas.
- Revise cada operación para identificar cuellos de botella.
- Mejore la eficiencia de las consultas y ahorre en costosos escaneos secuenciales en tablas grandes.
- Observe cómo cambia el plan de una consulta a lo largo del tiempo.
Recoga métricas personalizadas
Utilice custom_queries para recoger métricas de sus propias tablas de base de datos: estado de la aplicación, contadores de negocio, profundidades de cola o cualquier dato que desee correlacionar con el rendimiento de la consulta.
Visualice todo en tableros enriquecidos
Identifique rápidamente áreas problemáticas al ver métricas de base de datos y del sistema juntas en tableros de integración enriquecidos para instancias autohospedadas y gestionadas en la nube. Clone tableros para personalización y mejora con sus propias métricas personalizadas. Haga clic en el enlace Dashboards en la parte superior de las páginas de Métricas de Consultas y Muestras de Consultas para ir a los tableros de DBM.
En la página de Bases de Datos, puede evaluar la salud y la actividad de sus servidores de base de datos. Ordene y filtre la lista para priorizar los servidores con alertas activadas, alto volumen de consultas y otros criterios. Haga clic en un servidor individual para ver detalles como su configuración, consultas comunes de bloqueo y servicios de llamada. Consulte Explorando Hosts de Base de Datos para más detalles.
Vea recomendaciones de optimización
La página de Recomendaciones destaca problemas y oportunidades de optimización, ayudándole a ahorrar tiempo al priorizar lo más importante. Seleccione una recomendación para visualizar detalles, incluyendo un resumen del problema, así como posibles próximos pasos para abordar el problema.
Lectura Adicional
Pruebe supervisar una base de datos Postgres con Datadog DBM en el Centro de Aprendizaje
El Centro de Aprendizaje de Datadog está lleno de cursos prácticos para ayudarle a aprender sobre este tema. Inscríbase sin costo para identificar ineficiencias y optimizar su base de datos Postgres.
Más enlaces, artículos y documentación útiles:
