テーブルサイズの統計

Spanner には、データベース内のテーブルとインデックスのサイズを一覧表示する組み込みテーブル SPANNER_SYS.TABLE_SIZES_STATS_1HOUR が用意されています。テーブルサイズはバイト単位です。テーブルサイズにはデータ バージョンが含まれます。SPANNER_SYS.TABLE_SIZES_STATS_1HOUR を使用すると、テーブルとインデックスのサイズの推移をモニタリングできます。インデックスの作成 / 削除、およびインデックスの変更（インデックスに行を挿入するときや、新しい列を追加するとき）を行うときにも、インデックスのサイズをモニタリングできます。さらに、変更ストリーム テーブルのサイズも確認できます。

データベース ストレージは、データベース ストレージ指標の合計でモニタリングできます。データベース ストレージの内訳は、SPANNER_SYS.TABLE_SIZES_STATS_1HOUR で確認できます。

対象

SPANNER_SYS データは SQL インターフェースを介してのみ使用できます。例えば:

• Google Cloud コンソールのデータベースの Spanner Studio ページ

• gcloud spanner databases execute-sql コマンド

• executeQueryAPI

Spanner が提供するほかの単一読み取りメソッドは、SPANNER_SYS をサポートしていません。

TABLE_SIZES_STATS_1HOUR

SPANNER_SYS.TABLE_SIZES_STATS_1HOUR には、interval_end で並べ替えられたデータベース内のすべてのテーブルのサイズが含まれます。間隔は時計の時刻に基づいており、正時に終了します。内部的には、5 分ごとに Spanner がすべてのサーバーからデータを収集し、その後すぐに TABLE_SIZES_STATS_1HOUR テーブルでデータを使用できるようにします。このデータは 1 時間ごとに平均化されます。たとえば、午前 11 時 59 分 30 秒に、TABLE_SIZES_STATS_1HOUR で午前 10 時 00 分 00 秒から午前 10 時 59 分 59 秒までの平均テーブル サイズが表示されます。

テーブル スキーマ

クエリの例

このセクションには、テーブルサイズの統計情報の集計を取得する SQL ステートメントの例がいくつか含まれています。これらの SQL ステートメントは、クライアント ライブラリ、gcloud spanner、または Google Cloud コンソールを使用して実行できます。

最新の時間間隔で上位4 つのテーブルとインデックスをクエリする

次のクエリは、最新の時間間隔で上位 4 つのテーブルとインデックスを返します。

    SELECT interval_end,
          table_name,
          used_bytes
    FROM spanner_sys.table_sizes_stats_1hour
    WHERE interval_end = (
          SELECT MAX(interval_end)
          FROM spanner_sys.table_sizes_stats_1hour)
    ORDER BY used_bytes DESC
    LIMIT 4;
  

クエリ出力

過去 24 時間の特定のテーブルまたはインデックスのクエリサイズの傾向

次のクエリは、過去 24 時間のテーブルのサイズを返します。

SELECT interval_end, used_bytes
  FROM spanner_sys.table_sizes_stats_1hour
WHERE interval_end > TIMESTAMP_ADD(CURRENT_TIMESTAMP(), INTERVAL -24 HOUR)
  AND table_name = table_name
ORDER BY interval_end DESC;

クエリ出力

データの保持

Spanner は、少なくとも過去 30 日間にわたり SPANNER_SYS.TABLE_SIZES_STATS_1HOUR のデータを保持します。

次のステップ

• 別のイントロスペクション ツールについて学習します。
• Spanner が各データベースについて、データベースの情報スキーマ テーブルに保存するその他の情報について学習します。
• Spanner に関する SQL のベスト プラクティスについて学習します。
• 高 CPU 使用率の調査について学習します。