使用 Amazon Redshift 工作负载管理更好地管理您的工作负载

借助 Amazon Redshift ，您可以在数据仓库上运行复杂的工作负载组合，例如频繁的数据加载以及关键业务控制面板查询和复杂的转换任务。我们还看到越来越多的数据科学和机器学习 (ML) 工作负载。每种工作负载类型都有不同的资源需求和不同的服务级别协议 (SLA)。

Amazon Redshift 工作负载管理 (WLM) 通过优化使用现有数据仓库的资源，帮助您最大限度地提高查询吞吐量，并为要求最苛刻的分析工作负载提供稳定的性能。

在 Amazon Redshift 中，您可以 实现 WLM 来定义可用的查询队列数量以及如何将查询路由到这些队列进行处理。WLM 队列是基于 Redshift 用户组、用户角色或查询组配置的。当属于用户组或角色的用户在数据库中运行查询时，他们的查询会被路由到队列，如以下流程图所示。

基于角色的访问控制 (RBAC) 是一项新的增强功能，可帮助您简化 Amazon Redshift 中安全权限的管理。您可以使用 RBAC 根据最终用户的工作角色广泛或精细地控制其对数据的访问权限。我们已经 在 WLM 队列中引入了对 Redshift 角色 的支持，您现在可以找到 用户角色 以及 用户组 和 查询组 作为查询 路由机制。

这篇文章提供了企业分析工作负载的示例，并分享了常见的挑战以及使用 WLM 缓解这些挑战的方法。我们将指导您了解常见的 WLM 模式以及如何将它们与您的数据仓库配置关联起来。我们还将介绍如何为 WLM 队列分配用户角色以及如何使用 WLM 查询见解来优化配置。

用例概述

ExampleCorp 是一家使用亚马逊 Redshift 对其数据平台和分析进行现代化改造的企业。他们有各种各样的工作负载，用户来自不同的部门和角色。服务级别性能要求因工作负载的性质和访问数据集的用户角色而异。ExampleCorp 希望使用 WLM 队列管理亚马逊 Redshift 上的资源和优先级。 对于这种按部门划分的多租户架构，ExampleCorp 可以使用 Amazon Redshift 数据 共享功能实现读/写隔离，并使用并发扩展 来满足其不可预测的计算扩展需求。

下图说明了 ExampleCorp 中的用户角色和访问权限。

exampleCorp 有多个 Redshift 集群。在这篇文章中，我们重点介绍以下内容：

• 企业数据仓库 (EDW) 平台 — 它包含所有写入工作负载，以及一些通过 Redshift Dat a API 运行读取的应用程序。 多个消费者集群使用 Redshift 数据共享功能访问来自 EDW 集群的企业标准化数据，以运行下游报告、仪表板和其他分析工作负载。
• 营销数据集市 — 它在一天中的特定时间提供可预测的提取、转换和加载 (ETL) 和商业智能 (BI) 工作负载。集群管理员了解按工作负载类型划分的确切资源需求。
• 审计师数据集市 — 每天仅使用几个小时来运行预定报告。

ExampleCorp 希望使用 WLM 更好地管理他们的工作负载。

解决方案概述

正如我们在上一节中所讨论的那样，ExampleCorp 有多个 Redshift 数据仓库：一个企业数据仓库和两个下游 Redshift 数据仓库。每个数据仓库都有不同的工作负载、SLA 和并发性要求。

数据库管理员 (DBA) 将根据其用例在每个 Redshift 数据仓库上实施相应的 WLM 策略。在这篇文章中，我们使用以下示例：

• 企业数据仓库演示了具有查询优先级的 Auto WLM
• 营销数据集群演示了手动 WLM
• 审计团队很少使用数据集市来处理零星的工作负载；他们使用不需要工作负载管理的 Amazon Redshift Serverles s

下图说明了解决方案架构。

先决条件

在开始使用此解决方案之前，您需要满足以下条件：

• 一个 亚马逊云科技 账户
• 亚马逊 Redshift 的管理权限

在解决 ExampleCorp 的问题陈述之前，让我们先了解一些基本概念。首先，如何在自动和手动 WLM 之间做出选择。

自动与手动 WLM 的对比

Amazon Redshift WLM 使您能够灵活地管理工作负载中的优先级，以满足 SLA。对于您配置的 Redshift 数据仓库，Amazon Redshift 支持自动 WLM 或手动 WLM。下图说明了每个选项的队列。

Auto WLM 确定查询所需的资源量，并根据工作负载调整并发性。当系统中存在需要大量资源的查询（例如，大型表之间的哈希联接）时，并发性会降低。有关更多信息，请参阅 实现自动 WLM 。当您的工作负载高度不可预测时，您应该使用 Auto WLM。

使用手动 WLM，您可以管理查询并发和内存分配，而自动 WLM 则由 Amazon Redshift 自动管理。您可以为 ETL、BI 和即席等不同的工作负载配置单独的 WLM 队列，并自定义资源分配。有关更多信息，请参阅 教程：配置手动工作负载管理 (WLM) 队列 。

当您的工作负载模式可预测时，或者需要根据一天中的时间限制某些类型的查询（例如在工作时间限制摄取）时，请手动使用。如果您需要保证多个工作负载能够同时运行，则可以为每个工作负载定义插槽。

现在您已经选择了自动或手动 WLM，让我们来探索 WLM 参数和属性。

静态与动态属性

Redshift 数据仓库的 WLM 配置是使用数据库配置属性下的参数组设置的。

参数组 WLM 设置要么是 动态 的，要么是 静态 的。您可以在不重新启动集群的情况下将动态属性应用于数据库，但是静态属性需要重启集群才能使更改生效。下表总结了不同 WLM 属性的静态和动态要求。

请注意以下几点：

• 参数组参数和 WLM 从手动切换到自动或反之亦然是静态属性，因此需要重启集群。
• 对于 WLM 属性 main 上的并发、使用的内存百分比和超时（对于手动 WLM 来说是动态的），更改仅适用于值更改后提交的新查询，而不适用于当前正在运行的查询。
• 我们将在本文后面讨论的查询监控规则是动态的，不需要重启集群。

在下一节中，我们将讨论服务类的概念，即向哪个队列提交查询以及为什么。

服务等级

无论您使用自动还是手动 WLM，提交的用户查询都会通过以下机制之一进入预期的 WLM 队列：

• 用户组 — WLM 队列直接映射到将出现在 pg_ group 表中的 Redshift 群组 。
• 查询组 — 队列分配基于 qu er y_ group 标签。例如，同一报告用户提交的仪表板可以按名称或部门具有不同的优先级。
• User_Roles（最新添加） — 队列是根据 Red shift 角色 分配的。

从元数据的角度来看，WLM 队列被定义为 服务类 配置 。下表列出了常用的 服务类标识符 供您参考。

对于手动 WLM，您基于 用户组 、 查询 组或 用户 角色 定义的 WLM 队列属于服务类别 ID 6—13 ，对于自动 WLM， 属于服务类别 ID 为 100—107。

使用 Query_group ，您可以强制查询进入服务类别 5 并在超级用户队列中运行（前提是您是授权的超级用户），如以下代码所示：

set query_group to 'superuser';
analyze table_xyz;
vacuum full table_xyz;
reset query_group;

有关如何将查询分配给特定服务类的更多详细信息，请参阅 向队列 分配查询 。

短查询加速 (SQA) 队列（服务类别 14）优先于运行时间较长的查询。如果启用 SQA，则可以减少专用于运行短查询的 WLM 队列。此外，长时间运行的查询无需与队列中插槽的短查询相抗衡，因此您可以将 WLM 队列配置为使用更少的 查询时段 （该术语用于可用并发）。Amazon Redshift 使用机器学习算法来分析每个符合条件的查询并预测查询的运行时间。Auto WLM 根据对集群工作负载的分析，动态分配 SQA 最大运行时间的值。或者，在使用手动 WLM 时，您可以指定 1—20 秒的固定值。

默认情况下，在默认参数组和所有新参数组中启用 SQA。SQA 最多可以有六个查询的并发性。

既然您已经了解了查询是如何提交给服务类的，那么了解避免失控查询和针对意外事件启动操作的方法非常重要。

查询监控规则

您可以使用 Amazon Redshift 查询监控规则 (QMR) 为 WLM 队列设置基于指标的性能边界，并指定查询超出这些边界时要采取的操作。

Redshift 集群会自动收集查询监控指标。您可以查询系统视图 SVL_QUERY_METRICS_SUMMARY 以帮助确定 定义 QMR 的阈值。然后根据以下属性创建 QMR：

• 查询运行时间，以秒为单位
• 查询返回行数
• SQL 语句的 CPU 时间

有关 QMR 的完整列表，请参阅 WLM 查询监控规则 。

创建示例参数组

在我们的 exampleCorp 用例中，我们演示了预配置 Redshift 数据仓库的自动和手动 WLM，并分享了 WLM 的无服务器视角。

以下 亚马逊云科技 CloudFormation 模板 提供了一种自动创建示例参数组的方法，您可以将这些参数组附加到 Redshift 数据仓库以进行工作负载管理。

使用自动 WLM 的企业数据仓库 Redshift 集群

对于 EDW 集群，我们使用自动 WLM。 要配置服务类别，我们要查看所有三个选项： 用户角色 、 用户 组和查询组 。

下面简要介绍如何在 WLM 队列中进行设置，然后将其用于查询。

在 Amazon Redshift 控制台上， 在导航窗格的 配置 下，选择 工作负载 管理。 您可以创建新的参数组或修改您创建的现有参数组。选择参数组以编辑其队列。总会有一个默认队列（如果定义了多个队列，则为最后一个队列），对于没有路由到任何特定队列的查询，这是一个包罗万象。

WLM 中的用户角色

随着 WLM 队列中引入用户角色，现在您可以通过向不同的队列添加不同的角色来管理工作负载。这可以帮助您根据用户拥有的角色确定查询的优先级。当用户运行查询时，WLM 将检查该用户的角色是否已添加到任何工作负载队列中，并将查询分配给第一个匹配队列。要将角色添加到 WLM 队列中，您可以转到 WLM 页面，创建或修改现有的工作负载队列，在队列中添加用户的角色，然后选择 匹配通配符 来添加以通配符 形式匹配的角色。

有关如何从群组转换为角色的更多信息，请参阅 Amazon Redshift 角色 (RBAC) ，它会引导您完成将群组 转换为角色的 存储过程 。

在以下示例中，我们创建了 WLM 队列 edw_admins，它使用在 Amazon Redshift 中 创建的 edw _admin_role 来提交 该队列中的工作负载。 edw_admins 队列是使用高优先级和自动并发扩展模式创建的。

用户组

群组是所有被授予与群组关联权限的用户的集合。您可以使用群组来简化权限管理，只需授予一次权限即可。如果群组成员被添加或删除，则无需在用户级别对其进行管理。例如，您可以为销售、管理和支持创建不同的组，并向每个组中的用户授予他们工作所需的数据的适当访问权限。

您可以授予或撤消 用户组级别 的权限 ，这些更改将应用于该组的所有成员。

ETL、数据分析师或 BI 或决策支持系统可以使用用户组来更好地管理和隔离其工作负载。 在我们的示例中，ETL WLM 队列查询将使用用户组 etl 运行。 数据分析师组 (BI) WLM 队列查询将使用 bi 用户组运行。

选择 “ 添加队列 ” 以添加一个新队列，该队列将用于 user_gro ups ，在本例中为 ETL。如果您希望将它们作为通配符（包含这些关键字的字符串）进行匹配，请选择 匹配通配符 。您可以自定义其他选项，例如查询优先级和并发缩放，如本文前面所述。选择 “ 保存 ” 以完成此队列设置。

在以下示例中，我们为 ETL 和 BI 创建了两个不同的 WLM 队列。ETL 队列的优先级较高，并发扩展模式已关闭，而 BI 队列的优先级较低，并发扩展模式已关闭。

使用以下代码创建包含多个用户的群组：

-- Example of create group with multiple users
create group ETL with user etl_user1, etl_user2;
Create group BI with user bi_user1, bi_user2;

查询群组

Query_Gro ups 是用于在同一会话中运行的查询的标签。可以将这些视为标签，您可能希望使用这些标签来识别具有唯一可识别性的用例的查询。在我们的示例用例中，数据分析师或商业智能或决策支持系统可以使用 query_groups 来更好地管理和隔离其工作负载。以我们的示例为例，每周业务报告可以使用 query_group 标签 wbr 运行。可以使用 query_group of marketing 运行来自市场营销部门的查询 。

使用 query_gro ups 的好处 是，你可以用它来限制来自 STL_QUERY 和 STV_INFLIGHT 表 以及 SVL_Q LOG 视 图的结果。 您可以对运行的每个查询应用单独的标签来唯一标识查询，而无需查找其 ID。

选择 “ 添加队列 ” 以添加一个新队列，您将用于 query_groups，在本例中为 wbr 或 w eekly_ business_report。 如果您希望将它们作为通配符（包含这些关键字的字符串）进行匹配，请选择 匹配通配符 。您可以自定义其他选项，例如查询优先级和并发扩展选项，如本文前面所述。选择 “ 保存 ” 以保存此队列设置。

现在让我们看看如何强制查询使用刚才创建的 query_gro ups 队列。

通过将查询分配给相应的查询组，可以在运行时将查询分配给队列。使用 SET 命令启动查询组：

SET query_group TO wbr;
-- or
SET query_group TO weekly_business_report;

在您重置查询组或结束当前登录会话 之前，按照 SET 命令执行的查询将转到 WLM 队列 query_group_WBR 。 有关设置和重置服务器配置参数的信息，请分别参见 SET 和 RES ET。

您指定的查询组标签必须包含在当前 WLM 配置中；否则，SET query_group 命令对查询 队列没有影响。

有关更多 query_group s 示例，请参阅 WLM 队列分配规则 。

使用手动 WLM 营销 Redshift 集群

扩展了 ExampleCorp 的营销 Redshift 集群用例，该集群提供两种类型的工作负载：

• 在上午 7:00 至上午 9:00 之间运行 ETL 2 小时
• 在一天中的剩余时间内运行 BI 报告和仪表板

如果您的工作负载如此明确，并且您的使用范围可以通过设计进行自定义，则可能需要考虑使用 手动 WLM ，在其中可以控制内存和并发资源分配。自动 WLM 仍将适用，但也可以选择手动 WLM。

在本例 中，让我们 设置手动 WLM ，使用两个 WLM 队列：ETL 和 BI。

为了最好地利用资源，我们在 ETL 的开头使用 亚马逊云科技 命令行接口 (亚马逊云科技 CLI) 命令，这将使我们的 WLM 队列友好 ETL，为 ETL 队列提供更高的并发性。在 ETL 结束时，我们使用 亚马逊云科技 CLI 命令将 WLM 队列更改为具有双向友好资源设置。修改 WLM 队列不需要重启集群；但是，修改参数或参数组需要重启集群。

如果您要使用 Auto WLM，则可以通过动态更改 ETL 和 BI 队列的查询优先级来实现。

默认情况下，当您选择 “ 创建” 时 ，创建 的 WLM 将为 “自动 WLM”。您可以通过选择切换 WLM 模式 切换到手动 WLM 。 切换 WLM 模式后，选择 编辑工作负载队列 。

这将打开 “ 修改工作负载队列 ” 页面，您可以在其中创建 ETL 和 BI WLM 队列。

添加 ETL 和 BI 队列后，选择 保存。 你应该已经配置了以下内容：

• 一个 ETL 队列，内存分配为 60%，查询并发度为 9
• 一个 BI 队列，内存分配 30%，查询并发度为 4
• 内存分配为 10%、查询并发度为 2 的默认队列

您的 WLM 队列应显示其设置，如以下屏幕截图所示。

企业可能更愿意以自动方式完成这些步骤。对于营销数据集市用例，ETL 从上午 7:00 开始。ETL 流程的理想起点是找到一份能使您的 WLM 设置 ETL 队列友好的工作。以下是将并发和内存（均为手动 WLM 队列中的动态属性）修改为 ETL 友好型配置的方法：

aws redshift --region 'us-east-1' modify-cluster-parameter-group --parameter-group-name manual-wlm-demo --parameters '{"ParameterName": "wlm_json_configuration","ParameterValue": "[{\"query_group\": [], \"user_group\": [\"etl\"],\"query_group_wild_card\": 0,\"user_group_wild_card\": 0, \"query_concurrency\": 9, \"max_execution_time\": 0, \"memory_percent_to_use\": 60, \"name\": \"ETL\" }, {\"query_group\": [], \"user_group\": [\"bi\"],\"query_group_wild_card\": 0,\"user_group_wild_card\": 0, \"query_concurrency\": 3, \"max_execution_time\": 0, \"memory_percent_to_use\": 20, \"name\": \"BI\" }, { \"query_group\": [], \"user_group\": [], \"query_group_wild_card\": 0, \"user_group_wild_card\": 0, \"query_concurrency\": 3, \"max_execution_time\": 5400000, \"memory_percent_to_use\": 20, \"name\": \"Default queue\", \"rules\": [ { \"rule_name\": \"user_query_duration_threshold\", \"predicate\": [ { \"metric_name\": \"query_execution_time\", \"operator\": \">\", \"value\": 10800 } ], \"action\": \"abort\" } ] }, { \"short_query_queue\": \"true\" } ]","Description": "ETL Start, ETL Friendly"}';

前面的 亚马逊云科技 CLI 命令以编程方式设置您的 WLM 队列的配置，无需重启集群，因为更改的队列设置都是动态设置。

对于营销数据集市用例，在上午 9:00 或 ETL 结束时，您可以让任务运行 亚马逊云科技 CLI 命令，将 WLM 队列资源设置修改为双友好配置，如以下代码所示：

aws redshift --region 'us-east-1' modify-cluster-parameter-group --parameter-group-name manual-wlm-demo --parameters '{"ParameterName": "wlm_json_configuration","ParameterValue": "[{\"query_group\": [], \"user_group\": [\"etl\"],\"query_group_wild_card\": 0,\"user_group_wild_card\": 0, \"query_concurrency\": 1, \"max_execution_time\": 0, \"memory_percent_to_use\": 5, \"name\": \"ETL\" }, {\"query_group\": [], \"user_group\": [\"bi\"],\"query_group_wild_card\": 0,\"user_group_wild_card\": 0, \"query_concurrency\": 12, \"max_execution_time\": 0, \"memory_percent_to_use\": 80, \"name\": \"BI\" }, { \"query_group\": [], \"user_group\": [], \"query_group_wild_card\": 0, \"user_group_wild_card\": 0, \"query_concurrency\": 2, \"max_execution_time\": 5400000, \"memory_percent_to_use\": 15, \"name\": \"Default queue\", \"rules\": [ { \"rule_name\": \"user_query_duration_threshold\", \"predicate\": [ { \"metric_name\": \"query_execution_time\", \"operator\": \">\", \"value\": 10800 } ], \"action\": \"abort\" } ] }, { \"short_query_queue\": \"true\" } ]","Description": "ETL End, BI Friendly"}';

请注意，在手动 WLM 配置中，可以分配给队列的最大插槽为 50。但是，这并不意味着在自动 WLM 配置中，Redshift 集群总是同时运行 50 个查询。这可能会根据集群上的内存需求或其他类型的资源分配而变化。我们建议将您的手动 WLM 查询队列配置为总共 15 个或更少的查询槽。有关更多信息，请参阅 并发级别 。

如果 WLM 超时 或手动 WLM 中出现 QMR 跳转操作 ，则查询可以尝试基于 W LM 队列分配规则跳到下一个匹配队列。 手动 WLM 中的此操作称为 查询队列跳 转 。

审计员 Redshift 无服务器中使用 WLM 的 Redshift 数据仓库

审计员数据仓库的工作量在当月和季度末运行。对于这种周期性工作负载，无论从成本还是便于管理的角度来看，Redshift Serverless 都非常适合。Redshift Serverless 使用机器学习从您的工作负载中学习，以自动管理工作负载并自动扩展工作负载所需的计算。

在 Redshift 无服务器中，您可以设置使用量和查询限制。查询限制允许您设置 QMR。您可以选择 “ 管理查询限制 ” ，以便在查询超出性能边界时自动触发默认中止操作。有关更多信息，请参阅 亚马逊 Redshift 无服务器的 查询监控指标 。

有关 Redshift 无服务器中的其他详细限制，请参阅在 Amazon Redshift Serverless 中 配置监控、限制和警报，以保持 成本的可预测性。

使用系统视图进行监控以获取运营指标

Amazon Redshift 中的系统视图用于监控工作负载性能。您可以使用 特定于 WLM 的系统表来查看查询、队列和服务类的状态。 您可以查询系统表以浏览以下详细信息：

• 查看正在跟踪哪些查询以及工作负载管理器分配了哪些资源
• 查看查询已分配到哪个队列
• 查看工作负载管理器当前正在跟踪的查询的状态

您可以下载 SQL 笔记本 系统查询示例。你可以在 查询编辑器 V2.0 中将其导入。示例笔记本中的查询可以帮助您探索由 WLM 队列管理的工作负载。

结论

在这篇文章中，我们介绍了自动 WLM 和手动 WLM 模式的真实示例。我们引入了对 WLM 队列的用户角色分配，并对系统视图和表格进行了共享查询，以收集有关您的 WLM 配置的操作见解。我们鼓励您探索使用 Redshift 用户角色进行工作负载管理。使用 亚马逊云科技 re: Post 上提供的 脚本将群组 转换为角色，然后开始为您的 WLM 队列 使用用户角色。

作者简介

Rohit Vashshtha 是总部位于德克萨斯州达拉斯的 亚马逊云科技 高级分析专家解决方案架构师。他在设计、构建、领导和维护大数据平台方面拥有超过 17 年的经验。Rohit 使用广泛的 亚马逊云科技 服务帮助客户实现分析工作负载的现代化，并确保客户以最高的安全性和数据治理获得最佳的性价比。

Harshida Patel 是 亚马逊云科技 的首席专业人士。

Nita Shah 是总部位于纽约的 亚马逊云科技 的分析专家解决方案架构师。她构建数据仓库解决方案已有 20 多年，专门研究亚马逊 Redshift。她专注于帮助客户设计和构建架构良好的企业级分析和决策支持平台。

季燕珠 是亚马逊 Redshift 团队的产品经理。她在行业领先的数据产品和平台的产品愿景和策略方面拥有丰富的经验。她在使用网络开发、系统设计、数据库和分布式编程技术构建大量软件产品方面具有出色的技能。在她的个人生活中，燕珠喜欢绘画、摄影和打网球。