外观
TDSQL 业务指标
核心业务指标
1. 交易类指标
订单相关指标
- 订单处理量：单位时间内处理的订单数量
- 订单成功率：成功完成的订单占总订单的比例
- 订单处理延迟：从订单创建到完成的平均时间
- 订单取消率：取消的订单占总订单的比例
支付相关指标
- 支付成功率：成功完成的支付占总支付请求的比例
- 支付处理延迟：从支付请求到完成的平均时间
- 支付失败率：支付失败的比例及失败原因分布
2. 用户类指标
用户活跃度指标
- 日活跃用户数（DAU）：每日活跃用户数量
- 周活跃用户数（WAU）：每周活跃用户数量
- 月活跃用户数（MAU）：每月活跃用户数量
- 用户增长速率：用户数量的增长速度
用户行为指标
- 用户登录次数：单位时间内的用户登录次数
- 用户会话时长：平均每个用户会话的时长
- 用户请求频率：用户请求的频率分布
3. 数据类指标
数据增长指标
- 数据量增长速率：数据量的增长速度
- 表行数增长：各主要表的行数增长情况
- 索引大小变化：索引大小的变化趋势
数据质量指标
- 数据完整性：数据完整性检查结果
- 数据一致性：主从数据一致性状态
- 数据准确性：数据准确性检查结果
4. 服务质量指标
可用性指标
- 服务可用率：服务正常可用的时间比例
- 服务中断次数：单位时间内的服务中断次数
- 服务中断时长：每次服务中断的持续时间
响应时间指标
- 平均响应时间：请求的平均响应时间
- 95%响应时间：95%请求的响应时间
- 99%响应时间：99%请求的响应时间
- 响应时间分布：响应时间的分布情况
业务指标监控
1. 监控方法
应用层监控
- 在应用代码中埋点，收集业务指标
- 使用APM（应用性能监控）工具
- 实现业务指标的实时上报
数据库层监控
- 使用TDSQL内置的监控功能
- 利用Performance Schema收集业务相关指标
- 分析慢查询日志中的业务查询
- 监控数据库连接和会话情况
日志分析
- 分析应用日志中的业务事件
- 解析数据库日志中的业务操作
- 使用日志分析工具（如ELK Stack）
2. 监控工具
TDSQL内置监控
- 提供业务指标的实时监控
- 支持自定义监控面板
- 提供告警和通知功能
Prometheus + Grafana
- 灵活的指标收集和存储
- 强大的可视化能力
- 支持复杂的告警规则
- 社区活跃，插件丰富
商业APM工具
- New Relic
- Datadog
- AppDynamics
- Dynatrace
3. 监控数据存储
时序数据库
- Prometheus：适合存储监控指标
- InfluxDB：高性能时序数据库
- ClickHouse：适合大规模数据分析
日志存储
- Elasticsearch：适合存储和检索日志
- Loki：轻量级日志存储
- Splunk：商业日志分析平台
业务指标分析
1. 趋势分析
- 分析业务指标的历史趋势
- 预测未来业务发展
- 识别异常变化和拐点
- 评估业务增长情况
2. 关联分析
- 分析不同业务指标之间的关联关系
- 识别业务瓶颈和问题根源
- 评估业务变更的影响
- 优化业务流程
3. 异常检测
- 基于统计方法检测异常
- 使用机器学习算法预测异常
- 实时告警异常情况
- 自动化异常处理
4. 报表生成
- 生成每日/每周/每月业务报表
- 支持自定义报表格式
- 自动发送报表到相关人员
- 支持交互式报表查询
业务指标优化
1. 交易性能优化
- 优化订单处理流程
- 减少支付处理延迟
- 提高交易成功率
- 优化库存管理
2. 用户体验优化
- 减少用户请求响应时间
- 提高系统可用性
- 优化用户登录流程
- 改善数据加载速度
3. 数据管理优化
- 优化数据存储结构
- 提高数据访问效率
- 实施数据分层存储
- 优化数据归档策略
4. 资源配置优化
- 根据业务需求调整资源配置
- 实现资源弹性伸缩
- 优化数据库连接池配置
- 调整缓存策略
最佳实践
1. 指标选择
- 选择与业务目标相关的指标
- 避免指标过多，关注核心指标
- 定期评估和调整指标
- 确保指标的可测量性和可靠性
2. 监控频率
- 根据指标的变化频率调整监控频率
- 核心业务指标实时监控
- 非核心指标定期监控
- 避免过度监控导致性能开销
3. 告警设置
- 设置合理的告警阈值
- 分级告警，区分严重程度
- 避免告警风暴
- 定期调整告警规则
4. 持续优化
- 定期分析业务指标
- 识别优化机会
- 实施优化措施
- 评估优化效果
常见问题（FAQ）
Q1: 如何选择合适的业务指标？
A1: 选择合适业务指标的方法：
- 与业务目标对齐
- 关注用户体验相关指标
- 考虑指标的可测量性
- 选择能够反映业务健康状态的指标
- 避免指标过多，关注核心指标
Q2: 业务指标与系统指标的关系是什么？
A2: 业务指标与系统指标的关系：
- 系统指标是业务指标的基础，系统性能影响业务指标
- 业务指标反映系统对业务的实际支持情况
- 两者需要结合分析，才能全面了解系统和业务状况
- 系统指标优化的最终目标是改善业务指标
Q3: 如何处理业务指标异常？
A3: 处理业务指标异常的步骤：
- 确认异常是否真实存在
- 分析异常的影响范围和严重程度
- 定位异常原因（系统问题、业务问题或外部因素）
- 实施修复措施
- 验证修复效果
- 记录异常情况和处理过程
Q4: 如何预测业务增长？
A4: 预测业务增长的方法：
- 分析历史业务指标趋势
- 考虑外部因素（如市场变化、促销活动）
- 使用统计模型或机器学习算法
- 结合业务规划和目标
- 定期调整预测模型
Q5: 如何评估数据库优化对业务的影响？
A5: 评估数据库优化对业务影响的方法：
- 对比优化前后的业务指标
- 关注核心业务指标的变化
- 考虑优化的成本和收益
- 分析用户体验的改善情况
- 评估系统可用性和稳定性的提升
Q6: 如何实现业务指标的自动化监控？
A6: 实现业务指标自动化监控的方法：
- 使用自动化监控工具
- 实现指标自动收集和上报
- 配置自动告警规则
- 生成自动报表
- 实现异常自动处理