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# io/redo\$1log\$1flush
<a name="ams-waits.io-redologflush"></a>

Dieses `io/redo_log_flush`-Ereignis tritt ein, wenn eine Sitzung persistente Daten in den Amazon-Aurora-Speicher schreibt.

**Topics**
+ [Unterstützte Engine-Versionen](#ams-waits.io-redologflush.context.supported)
+ [Kontext](#ams-waits.io-redologflush.context)
+ [Wahrscheinliche Ursachen für erhöhte Wartezeiten](#ams-waits.io-redologflush.causes)
+ [Aktionen](#ams-waits.io-redologflush.actions)

## Unterstützte Engine-Versionen
<a name="ams-waits.io-redologflush.context.supported"></a>

Diese Warteereignisinformationen werden für die folgenden Engine-Versionen unterstützt:
+ Aurora-MySQL-Version 3

## Kontext
<a name="ams-waits.io-redologflush.context"></a>

Das `io/redo_log_flush` Ereignis bezieht sich auf einen Schreibvorgang input/output (I/O) in Aurora MySQL.

**Anmerkung**  
In Aurora MySQL Version 2 heißt dieses Warteereignis [io/aurora\$1redo\$1log\$1flush](ams-waits.io-auredologflush.md).

## Wahrscheinliche Ursachen für erhöhte Wartezeiten
<a name="ams-waits.io-redologflush.causes"></a>

Aus Gründen der Datenpersistenz erfordern Commits ein dauerhaftes Schreiben in einen stabilen Speicher. Wenn die Datenbank zu viele Commits durchführt, gibt es bei der I/O Schreiboperation ein Wartungsereignis, das `io/redo_log_flush` Wait-Ereignis.

Beispiele für das Verhalten dieses Warteereignisses finden Sie unter [io/aurora\$1redo\$1log\$1flush](ams-waits.io-auredologflush.md).

## Aktionen
<a name="ams-waits.io-redologflush.actions"></a>

Abhängig von den Ursachen Ihres Warteereignisses empfehlen wir verschiedene Aktionen.

**Topics**
+ [Identifizieren Sie die problematischen Sitzungen und Abfragen](#ams-waits.io-redologflush.actions.identify-queries)
+ [Gruppieren Sie Ihre Schreiboperationen](#ams-waits.io-redologflush.actions.action0)
+ [Deaktivieren Sie Autocommit](#ams-waits.io-redologflush.actions.action1)
+ [Transaktionen verwenden](#ams-waits.io-redologflush.action2)
+ [Verwenden von Batches](#ams-waits.io-redologflush.action3)

### Identifizieren Sie die problematischen Sitzungen und Abfragen
<a name="ams-waits.io-redologflush.actions.identify-queries"></a>

Wenn Ihre DB-Instance einen Engpass hat, besteht Ihre erste Aufgabe darin, die Sitzungen und Abfragen zu finden, die ihn verursachen. Einen nützlichen AWS Datenbank-Blogbeitrag finden Sie unter [Analysieren von Amazon Aurora MySQL-Workloads mit Performance Insights](https://aws.amazon.com/blogs/database/analyze-amazon-aurora-mysql-workloads-with-performance-insights/).

**So identifizieren Sie Sitzungen und Abfragen, die einen Engpass verursachen**

1. Melden Sie sich bei der an AWS-Managementkonsole und öffnen Sie die Amazon RDS-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/rds/](https://console.aws.amazon.com/rds/).

1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Performance-Insights** aus.

1. Wählen Sie Ihre DB-Instance aus.

1. Wählen Sie unter **Datenbanklast** die Option **Nach Wartezeit aufteilen**.

1. Wählen Sie unten auf der Seite **Top-SQL** aus.

   Die Abfragen oben in der Liste verursachen die höchste Belastung der Datenbank.

### Gruppieren Sie Ihre Schreiboperationen
<a name="ams-waits.io-redologflush.actions.action0"></a>

Die folgenden Beispiele lösen das `io/redo_log_flush`-Warteereignis aus. (Autocommit ist aktiviert.)

```
INSERT INTO `sampleDB`.`sampleTable` (sampleCol2, sampleCol3) VALUES ('xxxx','xxxxx');
INSERT INTO `sampleDB`.`sampleTable` (sampleCol2, sampleCol3) VALUES ('xxxx','xxxxx');
INSERT INTO `sampleDB`.`sampleTable` (sampleCol2, sampleCol3) VALUES ('xxxx','xxxxx');
....
INSERT INTO `sampleDB`.`sampleTable` (sampleCol2, sampleCol3) VALUES ('xxxx','xxxxx');

UPDATE `sampleDB`.`sampleTable` SET sampleCol3='xxxxx' WHERE id=xx;
UPDATE `sampleDB`.`sampleTable` SET sampleCol3='xxxxx' WHERE id=xx;
UPDATE `sampleDB`.`sampleTable` SET sampleCol3='xxxxx' WHERE id=xx;
....
UPDATE `sampleDB`.`sampleTable` SET sampleCol3='xxxxx' WHERE id=xx;

DELETE FROM `sampleDB`.`sampleTable` WHERE sampleCol1=xx;
DELETE FROM `sampleDB`.`sampleTable` WHERE sampleCol1=xx;
DELETE FROM `sampleDB`.`sampleTable` WHERE sampleCol1=xx;
....
DELETE FROM `sampleDB`.`sampleTable` WHERE sampleCol1=xx;
```

Um die Wartezeit auf das `io/redo_log_flush`-Wartezeitereignis zu verkürzen, gruppieren Sie Ihre Schreibvorgänge logisch in einem einzigen Commit, um persistente Speicheraufrufe zu reduzieren.

### Deaktivieren Sie Autocommit
<a name="ams-waits.io-redologflush.actions.action1"></a>

Deaktivieren Sie Autocommit, bevor Sie große Änderungen vornehmen, die nicht in einer Transaktion enthalten sind, wie im folgenden Beispiel gezeigt.

```
SET SESSION AUTOCOMMIT=OFF;
UPDATE `sampleDB`.`sampleTable` SET sampleCol3='xxxxx' WHERE sampleCol1=xx;
UPDATE `sampleDB`.`sampleTable` SET sampleCol3='xxxxx' WHERE sampleCol1=xx;
UPDATE `sampleDB`.`sampleTable` SET sampleCol3='xxxxx' WHERE sampleCol1=xx;
....
UPDATE `sampleDB`.`sampleTable` SET sampleCol3='xxxxx' WHERE sampleCol1=xx;
-- Other DML statements here
COMMIT;

SET SESSION AUTOCOMMIT=ON;
```

### Transaktionen verwenden
<a name="ams-waits.io-redologflush.action2"></a>

Sie können Transaktionen verwenden, wie im folgenden Beispiel gezeigt.

```
BEGIN
INSERT INTO `sampleDB`.`sampleTable` (sampleCol2, sampleCol3) VALUES ('xxxx','xxxxx');
INSERT INTO `sampleDB`.`sampleTable` (sampleCol2, sampleCol3) VALUES ('xxxx','xxxxx');
INSERT INTO `sampleDB`.`sampleTable` (sampleCol2, sampleCol3) VALUES ('xxxx','xxxxx');
....
INSERT INTO `sampleDB`.`sampleTable` (sampleCol2, sampleCol3) VALUES ('xxxx','xxxxx');

DELETE FROM `sampleDB`.`sampleTable` WHERE sampleCol1=xx;
DELETE FROM `sampleDB`.`sampleTable` WHERE sampleCol1=xx;
DELETE FROM `sampleDB`.`sampleTable` WHERE sampleCol1=xx;
....
DELETE FROM `sampleDB`.`sampleTable` WHERE sampleCol1=xx;

-- Other DML statements here
END
```

### Verwenden von Batches
<a name="ams-waits.io-redologflush.action3"></a>

Sie können Änderungen in Batches vornehmen, wie im folgenden Beispiel gezeigt. Die Verwendung zu großer Batches kann jedoch zu Leistungsproblemen führen, insbesondere bei Read Replicas oder bei der point-in-time Wiederherstellung (PITR).

```
INSERT INTO `sampleDB`.`sampleTable` (sampleCol2, sampleCol3) VALUES
('xxxx','xxxxx'),('xxxx','xxxxx'),...,('xxxx','xxxxx'),('xxxx','xxxxx');

UPDATE `sampleDB`.`sampleTable` SET sampleCol3='xxxxx' WHERE sampleCol1 BETWEEN xx AND xxx;

DELETE FROM `sampleDB`.`sampleTable` WHERE sampleCol1<xx;
```