title | summary |
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TIDB_HOT_REGIONS_HISTORY |
了解 information_schema 表 `TIDB_HOT_REGIONS_HISTORY`。 |
TIDB_HOT_REGIONS_HISTORY
表提供了关于历史热点 Region 的相关信息,这些信息由 PD 定期存储在本地,存储间隔为 hot-regions-write-interval
的值(默认值为 10m),历史热点信息保持的期限为 hot-regions-reserved-days
的值(默认值为 7
),详情参见 PD 配置文件描述。
{{< copyable "sql" >}}
USE information_schema;
DESC tidb_hot_regions_history;
+-------------+--------------+------+------+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------------+--------------+------+------+---------+-------+
| UPDATE_TIME | timestamp(6) | YES | | NULL | |
| DB_NAME | varchar(64) | YES | | NULL | |
| TABLE_NAME | varchar(64) | YES | | NULL | |
| TABLE_ID | bigint(21) | YES | | NULL | |
| INDEX_NAME | varchar(64) | YES | | NULL | |
| INDEX_ID | bigint(21) | YES | | NULL | |
| REGION_ID | bigint(21) | YES | | NULL | |
| STORE_ID | bigint(21) | YES | | NULL | |
| PEER_ID | bigint(21) | YES | | NULL | |
| IS_LEARNER | tinyint(1) | NO | | 0 | |
| IS_LEADER | tinyint(1) | NO | | 0 | |
| TYPE | varchar(64) | YES | | NULL | |
| HOT_DEGREE | bigint(21) | YES | | NULL | |
| FLOW_BYTES | double | YES | | NULL | |
| KEY_RATE | double | YES | | NULL | |
| QUERY_RATE | double | YES | | NULL | |
+-------------+--------------+------+------+---------+-------+
16 rows in set (0.00 sec)
TIDB_HOT_REGIONS_HISTORY
表各列字段含义如下:
- UPDATE_TIME:热点 Region 更新时间。
- DB_NAME:热点 Region 所在数据库对象的数据库名。
- TABLE_ID:热点 Region 所在表的 ID。
- TABLE_NAME:热点 Region 所在表的名称。
- INDEX_NAME:热点 Region 所在索引的名称。
- INDEX_ID:热点 Region 所在索引的 ID。
- REGION_ID:热点 Region 的 ID。
- STORE_ID:热点 Region 所在 TiKV Store 的 ID。
- PEER_ID:热点 Region 对应的副本 Peer 的 ID。
- IS_LEARNER:PEER 是否是 LEARNER。
- IS_LEADER:PEER 是否是 LEADER。
- TYPE:热点 Region 的类型。
- HOT_DEGREE:该热点 Region 的热度。
- FLOW_BYTES:该 Region 内读写的字节数量。
- KEY_RATE:该 Region 内读写的 Key 数量。
- QUERY_RATE:该 Region 内读写的 Query 数量。
注意:
TIDB_HOT_REGIONS_HISTORY
表的UPDATE_TIME
、REGION_ID
、STORE_ID
、PEER_ID
、IS_LEARNER
、IS_LEADER
、TYPE
字段会下推到 PD 服务器执行。所以为了降低使用该表的开销,必须指定搜索时间范围,然后尽可能地指定更多的条件。例如select * from tidb_hot_regions_history where store_id = 11 and update_time > '2020-05-18 20:40:00' and update_time < '2020-05-18 21:40:00' and type='write'
。
-
查询一段时间内的所有热点 Regions。将以下语句中的
update_time
替换为实际所需的时间即可。{{< copyable "sql" >}}
SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.TIDB_HOT_REGIONS_HISTORY WHERE update_time >'2021-08-18 21:40:00' and update_time <'2021-09-19 00:00:00';
注意:
UPDATE_TIME
同样支持 Unix 时间戳。例如:update_time >TIMESTAMP('2012-08-18 21:40:00')
或update_time > FROM_UNIXTIME(1629294000.000)
。 -
查询某张表指定时间内的热点 Regions,替换
update_time
、table_name
即可。{{< copyable "sql" >}}
SELECT * FROM INFORMATION_SCHEMA.TIDB_HOT_REGIONS_HISTORY WHERE update_time >'2021-08-18 21:40:00' and update_time <'2021-09-19 00:00:00' and TABLE_NAME = 'table_name';
-
查询某张表指定时间内热点 Regions 的分布,替换
update_time
、table_name
即可。{{< copyable "sql" >}}
SELECT count(region_id) cnt, store_id FROM INFORMATION_SCHEMA.TIDB_HOT_REGIONS_HISTORY WHERE update_time >'2021-08-18 21:40:00' and update_time <'2021-09-19 00:00:00' and table_name = 'table_name' GROUP BY STORE_ID ORDER BY cnt DESC;
-
查询某张表指定时间内热点 Leader Regions 的分布,替换
update_time
、table_name
即可。{{< copyable "sql" >}}
SELECT count(region_id) cnt, store_id FROM INFORMATION_SCHEMA.TIDB_HOT_REGIONS_HISTORY WHERE update_time >'2021-08-18 21:40:00' and update_time <'2021-09-19 00:00:00' and table_name = 'table_name' and is_leader=1 GROUP BY STORE_ID ORDER BY cnt DESC;
-
查询某张表指定时间内热点 Index Regions 的分布,替换
update_time
、table_name
即可。{{< copyable "sql" >}}
SELECT count(region_id) cnt, index_name, store_id FROM INFORMATION_SCHEMA.TIDB_HOT_REGIONS_HISTORY WHERE update_time >'2021-08-18 21:40:00' and update_time <'2021-09-19 00:00:00' and table_name = 'table_name' group by index_name, store_id order by index_name,cnt desc;
-
查询某张表指定时间内热点 Index Leader Regions 的分布,替换
update_time
、table_name
即可。{{< copyable "sql" >}}
SELECT count(region_id) cnt, index_name, store_id FROM INFORMATION_SCHEMA.TIDB_HOT_REGIONS_HISTORY WHERE update_time >'2021-08-18 21:40:00' and update_time <'2022-09-19 00:00:00' and table_name = 'table_name' and is_leader=1 group by index_name, store_id order by index_name,cnt desc;