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R: Spesso le installazioni di MySQL sono implementate con impostazioni di default che potrebbero non essere adatte ad applicazioni o modelli di utilizzo specifici. I MySQL Advisor iniziano immediatamente a funzionare in questi ambienti, per identificare i potenziali problemi e notificarli in modo proattivo ai DBA, fornendo loro consigli sulle impostazioni MySQL da mettere a punto per migliorare la disponibilità, rafforzare la sicurezza e aumentare la velocità di elaborazione dei server MySQL esistenti.
Inoltre, MySQL Enterprise Monitor include MySQL Query Analyzer, che consente di trovare e mettere a punto le query più onerose in tutti i server di sviluppo, QA e produzione in pochi minuti anziché ore o addirittura giorni, utilizzando altri metodi.
R: L'applicazione web Enterprise Monitor è costituita da 3 componenti:
Service Agent: un programma C snello, che viene installato su ciascuno dei server MySQL monitorati. Il suo compito è raccogliere le metriche SQL e del sistema operativo, che consentono al DBA di monitorare la salute, la disponibilità e le prestazioni generali del server MySQL. Service Agent è l'unico componente all'interno dell'applicazione che tocca o si collega al server MySQL. Comunica i dati raccolti via XML su HTTP al Service Manager centralizzato.
Service Agent: il server principale dell'applicazione. Service Manager gestisce e conserva le raccolte di dati provenienti da ciascun Service Agent. Analizza queste raccolte di dati usando le Advisor Rule fornite con le best practice MySQL, per determinare la salute, la sicurezza, la disponibilità e le prestazioni di ciascuno dei server MySQL monitorati. Service Manager fornisce inoltre i contenuti per la Enterprise Dashboard, che rappresenta l'interfaccia utente client dell'applicazione web distribuita.
Repository: un database MySQL usato per conservare le raccolte di dati e i dati della configurazione a livello di applicazione.
R: I grafici basati su metriche di MySQL e di sistema operativo consentono ai DBA di monitorare e correlare oltre 600 variabili, incluse le seguenti metriche:
Gli utenti possono selezionare con il mouse porzioni specifiche dei grafici di MySQL Enterprise Monitor per avviare MySQL Query Analyzer, che fornisce una vista filtrata, sensibile al contesto delle query in esecuzione durante il periodo considerato.
R: MySQL Enterprise Heat Chart consente ai DBA di verificare lo stato di salute di MySQL e di eseguire un'analisi approfondita delle seguenti variabili MySQL:
Heat Chart consente inoltre ai DBA di eseguire un controllo visivo e un'analisi approfondita delle seguenti variabili di sistema operativo:
R: – Sviluppatori – Monitoraggio e messa a punto delle query dell'applicazione durante lo sviluppo, prima di passare in produzione.
– DBA e System Administrator – Identificazione del codice SQL problematico mentre è in esecuzione in produzione; consigli ai team di sviluppo sulle modalità di messa a punto. Questo tipo di utilizzo beneficia del campionamento regolare delle query mentre sono in esecuzione, quasi sempre durante le ore non di punta.
R: Altri prodotti (gratuiti, open source e commerciali) che eseguono il monitoraggio delle query MySQL dipendono dall'attivazione del MySQL Slow Query Log e dalla sua disponibilità per il campionamento. Sebbene ciò consenta ai DBA di risparmiare del tempo durante la raccolta e analisi del Log, lo Slow Query Log implica anche un sovraccarico e non cattura le esecuzioni inferiori al millisecondo. Inoltre, i dati del Log crescono molto rapidamente di dimensione.
MySQL Query Analyzer raccoglie le query e le statistiche sulle esecuzioni senza dipendere in alcun modo dall'SQL Query Log, cattura tutte le istruzioni SQL inviate al server MySQL e fornisce una vista aggregata delle query con il maggior numero di esecuzioni e tempi totali di esecuzione.
MySQL Query Analyzer integra inoltre i grafici di MySQL Enterprise Monitor, per poter selezionare con il mouse porzioni specifiche di qualsiasi grafico per avviare una vista filtrata, sensibile al contesto di Query Analyzer, che mostra le query in esecuzione durante il periodo considerato. In questo modo è possibile identificare rapidamente le query che possono causare picchi d'uso delle risorse del sistema.
