KingbaseES数据库性能调优指南：从理论到实践的全链路解析

云边有个稻草人2025-10-26 13:49

《KingbaseES数据库》本篇文章所属专栏---持续更新中---欢迎订阅！

KingbaseES（简称KES）是面向全行业、全客户关键应用的企业级大型通用融合数据库产品，适用于事务处理类应用、数据分析类应用、海量时序数据采集检索类应用、要求苛刻的互联网应用等场景；可用作管理信息系统、业务及生产系统、决策支持系统、多维数据分析系统、运行日志管理系统、全文检索系统、地理信息系统、时序数据处理相关系统的承载数据库。 KES采用融合数据库架构，通过多语法体系一体化架构实现一套软件兼容Oracle、MySQL、SQL Server、PostgreSQL等多个异构数据库的语法； 采用多模数据一体化存储，支持对关系模型、文档模型、全文本、GIS数据、时序等数据的统一存储、混合访问、模型间转换； 采用集中分布一体化架构，满足不同级别的可用性，为客户提供不同级别的可用性、性能扩展、成本需求，确保业务连续，最大化投资价值。

下面我将围绕KingbaseES 数据库性能调优主题来展开今天的文章内容

文章目录

正文开始------

第一章：理解数据库性能的本质

在深入技术细节之前，让我们先建立一个核心认知：什么是数据库性能？

1.1 什么是性能？

性能是一种指标，表明软件系统对于其及时性要求的符合程度。及时性用响应时间或者吞吐量来衡量。

  • 响应时间：对请求做出响应所需要的时间。对于单个事务可以是事务完成所需要的时间；对于用户任务，则是端对端的时间。

  • 系统吞吐量：特定时间内能够处理的请求数量。

软件性能的及时性包括两个重要方面：响应性和可扩展性。响应性是系统实现其响应时间或者吞吐量目标的能力；可扩展性则是系统在对其软件功能的要求增加的情况下，继续实现其响应时间或吞吐量目标的能力。

1.2 性能指标模型

数据库请求响应时间：即一个数据库请求从向数据库发起，到用户收到最后一条结果数据的时间间隔，其大小 = CPU计算时间 + 非空闲等待时间（如IO时间、数据库锁时间）。

并发吞吐量：即单位时间内，数据库能够处理的请求数量。该指标与前一指标的关系是：假设系统中只有一个会话，则只要该会话持续发起请求，即请求之间没有任何时间间隔，系统即可达到其最大并发吞吐量 = 1 / 数据库请求响应时间。

注意：这里的资源包括：CPU、内存、磁盘等存储设备、网络设备等硬件资源，数据库锁、应用锁等软件资源。

1.3 数据库时间模型

性能优化的第一步是确定性能问题的根本原因，然后才有可能给出有效的调优建议来解决或缓解该问题。

我们在数据库中引入时间模型来解决该问题。时间模型中最重要的就是数据库时间（DB TIME），DB TIME定义为在数据库中处理用户请求所花费的时间总和。这里我们给出数据库时间模型的量化公式：

数据库时间 = CPU时间 + 等待时间

数据库调优的根本目标则是缩短数据库时间：CPU或等待时间，随之吞吐量也自然提高。

注意：数据库时间不等于响应时间，它只是用户感知到的响应时间的一部分，因为它不包含中间层（网络、中间件等）花费的时间。

第二章：明察秋毫：构建系统化的诊断思维

性能问题不会凭空产生，它们总是有迹可循的。

2.1 性能问题产生模型

性能问题是由于某些系统资源争用或耗尽的结果。当系统资源耗尽时，系统无法扩展到更高的性能级别。而资源争用或不尽的根本原因，是对资源的使用不当，或资源的处理能力已经无法满足系统的负载需要。

数据库需要的软硬件资源包括：CPU、IO、内存、网络、锁等。这些资源在达到处理能力上限的时候，通常会产生性能问题。常见的资源瓶颈现象可能包括：

  • CPU利用率接近100%
  • IO利用率接近100%
  • 内存不够，开始写swap
  • 网络流量达到带宽上限，网络传输存在大量错误
  • 数据库内部有大量的时间在等待

注意：在进行性能调优时，DBA主要的目标是找出并优化对资源的不当使用；如果没有不当使用，则说明资源的处理能力已经无法满足系统的负载需要，此时应给出资源需求估计。

2.2 性能诊断整体流程

KingbaseES实例性能调优的整体过程如下：

  1. 定义性能目标

从用户那里获得关于性能问题范围的直接反馈，定义我们要达成的性能目标。准确确定应用场景，包括相关的测试用例。

需要收集的信息包括：

  • 确定性能指标：可接受性能指标是什么？如响应时间、吞吐量的要求
  • 确定问题涉及的范围：由于执行的缓慢影响到了什么？
  • 确定问题发生的时间：这个问题只在高峰时段出现吗？
  • 量化性能差距：这有助于确定问题的严重程度
  • 确定自性能达标以来发生了哪些变化
  1. 测试并检查资源使用情况，定位性能瓶颈，找出性能问题的直接原因

收集从测试程序到数据库之间完整的操作系统资源负载信息、数据库内部统计信息、性能指标信息后，检查数据是否有任何性能问题的迹象。

  1. 检查资源使用的分布情况，找出性能问题的根本原因

在定位到性能瓶颈后，还需要进一步分析各种软硬件资源使用的分布情况（尤其是瓶颈资源），找出资源使用的不当情况（或者没有不当使用但是无法满足当前性能指标要求），才能找出性能问题的根本原因，使得性能收益最大化。

  1. 对于不合理的资源使用，合理化运用调优手段

在定位到性能问题的根本原因后，合理运用数据库的现有手段来解决性能问题。

  1. 提出需要进行的变更和实施变更的预期结果。然后，实现这些更改并监测应用程序的性能表现

  2. 确定步骤1提出的问题是否解决，如果没有解决，重复2,3,4,5步骤

第三章：利器出鞘：操作系统级诊断实战

3.1 CPU诊断：mpstat实战

cpu信息收集工具主要有：mpstat、iostat、nmon、oprofile、perf、sar、vmstat、uptime、/proc/stat、/proc/loadavg等。

mpstat使用示例：

复制代码 
[jwang@hai -]$ mpstat -P 0,1 2 4
Linux 3.10.0-693.21.1.e17.x86_64 (hai) 2020 年 03 月 21 日 _x86_64_(32 CPU)

11 时 52 分 38 秒
CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %gnice %idle
11 时 52 分 40 秒
0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 100.00

CPU资源分析要点：

  • %usr：用户态消耗时间。如果比较大，说明用户程序本身有cpu瓶颈，需要优化程序本身。
  • %sys：系统内核消耗时间。如果比较大，说明系统调用函数花费时间很多。
  • %iowait：等待io的cpu时间，如果比较大，说明IO等待越严重，可能由于磁盘大量随机访问造成，也有可能磁盘出现瓶颈。
  • %idle：空间cpu，如果比较大，说明不是瓶颈。

3.2 内存瓶颈分析

内存常用分析工具：top、free、nmon、/proc/zoneinfo、/proc/buddyinfo、/proc/meminfo、/proc/slabinfo、/proc/vmstat、/proc//maps等。

top命令示例：

复制代码 
top - 14:32:45 up 43 days, 8:28, 21 users, load average: 0.19, 0.30, 0.30
Tasks: 630 total, 1 running, 628 sleeping, 0 stopped, 0 zombie
%Cpu(s): 0.0 us, 0.1 sy, 0.0 ni, 99.9 id, 0.0 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
KiB Mem : 26372547+total, 20976670+free, 4104164 used, 49854604 buff/cache
KiB Swap: 16777212 total, 16777212 free, 0 used. 25713113+avail Mem

内存资源分析要点：

  • swap是否被使用，如果存在swap空间被使用的情况，说明发生了磁盘IO操作，数据库消耗CPU和IO时间，导致性能下降。
  • 空闲内存是否比较少，一般来说如果空闲内存/物理内存 >70%，内存性能优，如果小于20%，则性能差，需要添加内存。
  • 如果内存用的很少，查询比较慢，而且数据量很大，并且很多io，那可以考虑调大shared_buffers,提高命中率。

3.3 I/O瓶颈分析

测量I/O的工具包括：iostat, nmon, sar, vmstat, lsof, /proc/diskstat, /proc/partitions

iostat使用示例：

复制代码 
[root@localhost -]$ iostat -xkt 1
Linux 3.10.0-1160.e17.x86_64 (localhost.localdomain) 2024 年 08 月 20 日

avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
          8.15   0.00     0.59     0.70     0.00   90.55

Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await r_await w_await svctm %util
sda      1.27   5.09  2.33 18.75 55.47 1519.95 149.47 0.11 5.07 22.80 2.86 4.32 9.10

IO资源分析关键参数：

  • %util：io的使用率，主要看是否已经接近或者超过100%，如果%util接近100%，说明产生的I/O请求太多，I/O系统已经满负荷，该磁盘可能存在瓶颈。
  • svctm：时间，主要说明磁盘本身的读写性能快慢。
  • await：主要说明平均每次IO响应时间，一般小于5ms。
  • 如果svctm比较接近await，说明I/O几乎没有等待时间。
  • 如果await远大于svctm，说明I/O队列太长，应用得到的响应时间变慢。

第四章：数据库内部资源深度分析

4.1 使用sys_stat_statement工具

sys_stat_statement是KingbaseES系统的一个扩展组件，它提供了所有执行语句的统计信息，可以帮助找出哪种类型的查询很慢以及多久调用一次查询。

使用步骤：

  1. 在kingbase.conf里添加预加载项：

    shared_preload_libraries = 'liboracle_parser, sys_stat_statements'
    sys_stat_statements.track = 'top'

  2. 重启数据库服务器

  3. 在执行的数据库里创建扩展：

sql 复制代码 
CREATE EXTENSION sys_stat_statements;

关键视图字段说明：

  • query：语句的文本形式
  • calls：被执行的次数
  • total_exec_time：在该语句中花费的总时间，以毫秒计
  • rows：该语句检索或影响的行总数
  • shared_blks_hit：该语句造成的共享块缓冲命中总数
  • shared_blks_read：该语句读取的共享块的总数

查询TOP SQL示例：

sql 复制代码 
SELECT query, calls, total_exec_time, mean_exec_time, rows
FROM sys_stat_statements 
ORDER BY total_exec_time DESC 
LIMIT 10;

4.2 等待事件分析

为了了解数据库当前的运行时状态，管理员可以查看系统视图sys_stat_activity来进行查看。该视图能够知道数据库目前正在发生写什么：比如有多少个连接，客户端的情况，每个连接的状态，每个连接上的等待事件等。

sys_stat_activity关键字段：

  • datname：数据库名称
  • usename：用户名
  • application_name：应用名称
  • state：当前的状态
  • wait_event_type：当前等待事件的类型
  • wait_event：当前等待事件
  • query：当前查询语句

等待事件类型包括：

  • LightLock：轻量级锁
  • Lock：重量级锁
  • BufferPin：数据缓冲区等待
  • IO：IO等待
  • Client：客户端等待
  • Activity：后台辅助进程活动等待

查询等待事件示例：

sql 复制代码 
SELECT wait_event_type, wait_event, state, count(*) 
FROM sys_stat_activity 
GROUP BY wait_event_type, wait_event, state;

4.3 自动负载信息库SYS_KWR

SYS_KWR是KingbaseES自动负载信息库（Kingbase Auto Workload Repertories）的简称，它通过周期性自动记录性能统计相关的快照，分析出KingbaseES的操作系统运行环境、数据库时间组成、等待事件和TOP SQL等性能指标，为数据库性能调优提供指导。

快速生成报告步骤：

  1. 配置kingbase.conf，开启统计开关：

    shared_preload_libraries = 'liboracle_parser, sys_kwr, sys_stat_statements'
    track_sql = on
    track_instance = on
    track_wait_timing = on
    track_counts = on
    track_io_timing = on
    track_functions = 'all'
    sys_stat_statements.track = 'top'

  2. 重启数据库服务器

  3. 通过KSQL连接，创建KWR插件和快照：

sql 复制代码 
CREATE EXTENSION sys_kwr;
SELECT * FROM perf.create_snapshot();    -- 获得快照1

-- 执行一些SQL操作
CREATE TABLE IF NOT EXISTS t1(id int);
SELECT count(*) FROM t1;

SELECT * FROM perf.create_snapshot();    -- 获得快照2
SELECT * FROM perf.kwr_report(1,2,'html'); -- 生成HTML版报告

KWR报告核心价值：

  • 自动采集操作系统统计信息，不需要额外的性能监控工具
  • 感知数据库运行环境，排查数据库实例外部原因造成的性能问题
  • 通过统一的DB Time模型，度量数据库关键活动耗时
  • 通过query ID将SQL执行时间、等待时间和资源消耗关联起来，进行语句级分析
  • 从多个维度（时间、IO、内存、锁、实例、库对象等）分析数据库实例的性能问题

4.4 共享内存命中率分析

系统表sys_statio_user_tables和sys_statio_user_indexes从I/O的角度记录用户表和用户索引的信息。如果命中率过低，则可以考虑加大shared_buffers。

关键视图查询：

sql 复制代码 
-- 查看表级别的IO统计
SELECT schemaname, relname, 
       heap_blks_read, heap_blks_hit,
       round(heap_blks_hit * 100.0 / (heap_blks_hit + heap_blks_read), 2) as hit_rate
FROM sys_statio_user_tables 
WHERE heap_blks_hit + heap_blks_read > 0
ORDER BY hit_rate ASC;

-- 查看索引级别的IO统计  
SELECT schemaname, indexrelname,
       idx_blks_read, idx_blks_hit,
       round(idx_blks_hit * 100.0 / (idx_blks_hit + idx_blks_read), 2) as hit_rate
FROM sys_statio_user_indexes
WHERE idx_blks_hit + idx_blks_read > 0
ORDER BY hit_rate ASC;

第五章：性能优化实战经验

5.1 数据库参数优化

主要是根据不同应用调节不同内核参数进行优化，比如经常有大量数据频繁访问可以调大shared_buffers，有写临时文件的情况调大work_mem。

关键优化参数：

共享内存参数：

  • shared_buffers：数据库服务器使用的共享内存缓冲区量，建议设置为系统内存的15-25%
  • wal_buffers：用于还未写入磁盘的WAL数据的共享内存量

私有内存区参数：

  • work_mem：在写入临时磁盘文件之前用于内部排序操作和哈希表的内存量
  • maintenance_work_mem：用于维护操作（如VACUUM、CREATE INDEX和ALTER TABLE ADD FOREIGN KEY）的最大内存量

I/O相关参数：

  • checkpoint_timeout：自动WAL检查点之间的最长时间
  • checkpoint_completion_target：在检查点期间用于扩散刷出脏缓冲区的时间分数
  • bgwriter_delay：后台写入器活动轮次之间的延迟
  • bgwriter_lru_maxpages：每个轮次中后台写入器最多刷出的缓冲区数

5.2 SQL优化

可以考虑创建合适的索引、使用分区、通过HINT控制优化器使用最优的执行计划、使用并行等方式。

索引设计原则：

  • B-树索引：这种索引是标准的索引类型，对于主键和频繁选择索引都是非常适用的。作为连接索引使用，数据库可以使用B-树索引检索索引列排序的数据。

  • 位图索引：这种索引类型将相同的数据以元组ID位图的形式保存在磁盘上。具有占用空间小、查找迅速的特点。适合没有Update操作且基数值较低(1-10000)的数据列。

  • 基于函数的索引：这种索引允许通过B-树访问从原始数据中通过函数派生的值。基于函数的索引在使用空值方面有一些限制，并且该索引的使用要求占用查询优化器。

索引设计注意事项：

  • 构建和维护索引结构可能会很昂贵，而且会消耗磁盘空间、CPU和I/O容量等资源
  • 通过插入、删除或更新索引所维护的键所需的资源大约是在表上实际进行DML操作所需资源的三倍
  • 设计者应该灵活地定义索引构建的规则，根据不同情况对索引中的键进行排序

5.3 性能诊断与优化经验

除了上述从瓶颈分析、根因分析到实施调优手段这种自顶向下追溯原因的方法，KingbaseES也有一些常见的优化经验供用户参考：

  • 如果遇见查询计划不准的情况，首先需要考虑是否做了analyze
  • 数据量大性能慢的情况，首先需要考虑shared_buffers是否开小了
  • 一般有排序和join的查询慢的情况，只要数据量稍微大点就需要考虑work_mem是否设置了比较大，确保不写临时文件，不过如果并发特别多设置太大可能导致内存不够
  • 全表扫描慢的情况，可以考虑采用索引，尤其是表达式索引和条件索引，调整SQL的执行计划，选择合适的索引
  • 多表join的慢的情况，可以考虑join顺序问题，调整执行计划得到最优的join的顺序
  • 表的join慢的情况，比如原来采用了nestloop，数据无序可以考虑采用hashjoin，有序可以考虑mergejoin
  • 对于慢语句，在cpu资源比较充裕的情况下，可以考虑并行技术
  • 数据库层优化完还不行，可以考虑操作系统调优，比如IO问题考虑磁盘的调度策略，数据库一般采用deadline，还有操作系统预读和IO请求队列的调整
  • 对于同类请求比较多的情况，可以尝试通过PBE进行SQL的变量绑定，缓解SQL的硬解析，当遇到成千上万的查询操作时，能够不经处理过程直接使用缓存的执行计划，那效率可以提高n倍
  • 数据量大还可以考虑分区
  • 数据库能够高效的运行，最关键的因素需要内存足更大了，能缓存住数据，更新也可以在内存先完成。但不同的业务对内存需要强度不一样，一推荐内存要占到数据的15-25%的比例，特别的热的数据，内存基本要达到数据库的80%大小
  • 单机操作的时候可以考虑读写分离
  • 连接数过多造成资源争用严重的，考虑使用连接池来减缓竞争压力

第六章：总结与展望

性能调优从来都不是一次性的任务，而是一个持续优化、不断精进的过程。KingbaseES为我们提供了强大的工具和方法论，但真正的价值在于将这些能力转化为业务发展的动力。

当我们下次面对性能挑战时，相信KingbaseES提供的这套完整解决方案------从精准的诊断工具到深度的优化建议，从稳定的基础架构到智能的调优能力。选择KingbaseES，不仅是选择了一个高性能的数据库产品，更是选择了一个值得信赖的技术伙伴。

让我们携手金仓数据库，共同打造更快、更稳、更强的数据底座，为企业的数字化转型注入源源不断的动力！

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