이벤트 계약
쿼리가 예상하는 필드
| 필드 | 유형 | 그것이 존재하는 이유 |
|---|---|---|
| timestamp_utc | Timestamp | 풀 샘플 시간(UTC)입니다. |
| service | Utf8 | 풀을 소유한 애플리케이션 서비스입니다. |
| pool_name | Utf8 | 안정적인 논리 풀 이름입니다. |
| active_connections | Int64 | 현재 체크아웃된 연결입니다. |
| idle_connections | Int64 | 현재 유휴 상태인 열린 연결입니다. |
| max_connections | Int64 | 최대 풀 크기가 구성되었습니다. |
| wait_ms | Float64 | 이 샘플에 대한 연결 획득 대기가 관찰되었습니다. |
| timed_out | Boolean | 획득이 클라이언트 시간 초과를 초과했는지 여부입니다. |
| environment | Utf8 | 배포 환경. |
DataFusion SQL
쿼리 복사
sql
SELECT
service,
pool_name,
COUNT(*) AS samples,
100.0 * AVG(active_connections)
/ NULLIF(MAX(max_connections), 0) AS average_utilization_pct,
SUM(CASE WHEN wait_ms > 0 THEN 1 ELSE 0 END) AS waited_samples,
100.0 * SUM(CASE WHEN wait_ms > 0 THEN 1 ELSE 0 END)
/ NULLIF(COUNT(*), 0) AS wait_rate_pct,
AVG(wait_ms) AS average_wait_ms,
SUM(CASE WHEN timed_out THEN 1 ELSE 0 END) AS timeouts
FROM database_pool_samples
WHERE timestamp_utc >= now() - INTERVAL '24 hours'
AND environment = 'production'
GROUP BY service, pool_name
HAVING COUNT(*) >= 10
ORDER BY wait_rate_pct DESC, average_utilization_pct DESC;이 읽기 전용 쿼리는 빈 유형의 테이블에 대해 계획되고 실행됩니다. 아파치 DataFusion 45.2.0. 결정론적 샘플 출력은 합성되어 별도로 검토됩니다. 자신의 데이터에 대해 필드 유형, 임계값 및 비즈니스 정의를 검증합니다. 테스트 방법론을 읽어보세요.
쿼리 결과
연결 획득 대기율
결제 호출자는 샘플의 2/3를 기다리며 획득 시간 초과도 경험합니다.
checkout-api
66.67%
comparison 89.17%
analytics-api
33.33%
comparison 45%
| service | pool_name | samples | average_utilization_pct | waited_samples | wait_rate_pct | average_wait_ms | timeouts |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| checkout-api | primary | 12 | 89.17 | 8 | 66.67 | 118.75 | 2 |
| analytics-api | reporting | 12 | 45 | 4 | 33.33 | 12.5 | 0 |
합성 예제 출력. 운영 결정에 사용하기 전에 자체 이벤트 스키마 및 임계값에 대해 쿼리를 실행하세요.
예제 재현
공공 픽스처 다운로드
JSON 번들은 타입이 지정된 이벤트 계약을 포함합니다. reproducible 입력 행, 정확한 SQL, 예상 출력, 검토 참고 사항 및 엔진 버전. CSV에는 표시된 결과가 포함됩니다.
SQL 작동 방식
- 1평균 활용도는 용량 컨텍스트를 제공하지만 실패 신호로 단독으로 사용되지는 않습니다.
- 2대기 샘플 속도는 대기 시간이 짧은 경우에도 호출자가 경합에 직면하는 빈도를 보여줍니다.
- 3평균은 연결을 얻지 못하는 더 작은 요청 집합을 숨길 수 있기 때문에 시간 초과는 명시적으로 유지됩니다.
결정해야 할 극단적인 경우
- 서비스 간 속도를 비교하기 전에 샘플링 빈도를 안정적으로 유지해야 합니다.
- 서버리스 동시성은 많은 독립 풀을 생성할 수 있습니다. 집계로 인해 해당 형태가 숨겨지는 경우 인스턴스 또는 런타임 차원을 포함합니다.
- 풀 크기를 늘리면 경합이 데이터베이스로 옮겨질 수 있습니다. 클라이언트 제한을 변경하기 전에 데이터베이스 용량을 확인하십시오.
추천 대시보드
- 바: 서비스별 wait_rate_pct 및 average_utilization_pct
- 추세: 활성, 유휴 및 대기 연결
- 통계: 연결 획득 시간 초과
레시피를 활용해 보세요
관련 계측 및 가이드
분석 계속하기
실제 이벤트에서 실행
테이블을 만들고, 필드를 조정하고, 결과를 저장하세요.
무료로 시작하고, 구조화된 이벤트를 보내고, 쿼리 결과를 차트, 공유 대시보드 위젯 또는 알림 입력으로 사용하세요.