# STATEMENT_HISTORY 获得当前节点的执行语句的信息。查询系统表必须具有sysadmin权限。只可在系统库中查询到结果，用户库中无法查询。 对于此系统表查询有如下约束： - 必须在postgres库内查询，其它库中不存数据。 - 此系统表受track_stmt_stat_level控制，默认为"OFF,L0"，第一部分控制Full SQL，第二部分控制Slow SQL，具体字段记录级别见下表。考虑性能影响，更改该参数的值时建议通过set方式设置，使该参数仅对当前会话生效。 - 对于Slow SQL，当track_stmt_stat_level的值为非OFF时，且SQL执行时间超过log_min_duration_statement，会记录为慢SQL。 表1STATEMENT_HISTORY字段 | 名称 | 类型 | 描述 | 最低记录级别 | |:---|:---|:---|:---| | db_name | name | 数据库名称。 | L0 | | schema_name | name | schema名称。 | L0 | | origin_node | integer | 节点名称。 | L0 | | user_name | name | 用户名。 | L0 | | application_name | text | 用户发起的请求的应用程序名称。 | L0 | | client_addr | text | 用户发起的请求的客户端地址。 | L0 | | client_port | integer | 用户发起的请求的客户端端口。 | L0 | | unique_query_id | bigint | 归一化SQL ID。 | L0 | | debug_query_id | bigint | 唯一SQL ID。部分语句存在不唯一的情况，如Parse报文、DCL和TCL等语句的debug_query_id值为0。 | L0 | | query | text | 归一化SQL(仅在CN上有值)，track_stmt_parameter参数开启时，显示完整SQL。 | L0 | | start_time | timestamp with time zone | 语句启动的时间。 | L0 | | finish_time | timestamp with time zone | 语句结束的时间。 | L0 | | slow_sql_threshold | bigint | 语句执行时慢SQL的标准。 | L0 | | transaction_id | bigint | 事务ID。 | L0 | | thread_id | bigint | 执行线程ID。 | L0 | | session_id | bigint | 用户session id。 | L0 | | n_soft_parse | bigint | 软解析次数, n_soft_parse + n_hard_parse可能大于n_calls, 因为子查询未计入n_calls。 | L0 | | n_hard_parse | bigint | 硬解析次数, n_soft_parse + n_hard_parse可能大于n_calls, 因为子查询未计入n_calls。 | L0 | | query_plan | text | 语句执行计划。 | L1(Full SQL) L0(Slow SQL) | | n_returned_rows | bigint | SELECT返回的结果集行数。 | L0 | | n_tuples_fetched | bigint | 随机扫描行，即回表次数。回表是指在使用索引进行查询时，如果查询的列不在索引中，数据库引擎需要通过索引中的主键或唯一标识符再次访问主表以获取所需的完整数据行的过程。 | L0 | | n_tuples_returned | bigint | 顺序扫描行，通过顺序扫描获取的活动行数与通过索引扫描返回的索引条目数之和。 | L0 | | n_tuples_inserted | bigint | 插入行。 | L0 | | n_tuples_updated | bigint | 更新行。 | L0 | | n_tuples_deleted | bigint | 删除行。 | L0 | | n_blocks_fetched | bigint | buffer的块访问次数。 | L0 | | n_blocks_hit | bigint | buffer的块命中次数。 | L0 | | db_time | bigint | 有效的DB时间花费，多线程将累加（单位：微秒）。 | L0 | | cpu_time | bigint | CPU消耗时间（单位：微秒）。 | L0 | | execution_time | bigint | 执行器内执行时间（单位：微秒）。 | L0 | | parse_time | bigint | SQL解析时间（单位：微秒）。 | L0 | | plan_time | bigint | SQL生成计划时间（单位：微秒）。 | L0 | | rewrite_time | bigint | SQL重写时间（单位：微秒）。 | L0 | | pl_execution_time | bigint | plpgsql上的执行时间（单位：微秒）。 | L0 | | pl_compilation_time | bigint | plpgsql上的编译时间（单位：微秒）。 | L0 | | data_io_time | bigint | IO上的时间花费（单位：微秒）。 | L0 | | net_send_info | text | 通过物理连接发送消息的网络状态，包含时间（微秒）、调用次数、吞吐量（字节）。在分布式数据库中，CN与CN、CN与客户端以及CN与DN之间都是通过物理连接进行通信，通过该字段可以分析SQL在分布式系统下的网络开销。例如：{"time":xxx, "n_calls":xxx, "size":xxx}。 | L0 | | net_recv_info | text | 通过物理连接接收消息的网络状态，包含时间（微秒）、调用次数、吞吐量（字节）。在分布式数据库中，CN与CN、CN与客户端以及CN与DN之间都是通过物理连接进行通信，通过该字段可以分析SQL在分布式系统下的网络开销。例如：{"time":xxx, "n_calls":xxx, "size":xxx}。 | L0 | | net_stream_send_info | text | 通过逻辑连接发送消息的网络状态，包含时间（微秒）、调用次数、吞吐量（字节）。在分布式数据库中，不同分片的DN之间通过逻辑连接进行通信，通过该字段可以分析SQL在分布式系统下的网络开销。例如：{"time":xxx, "n_calls":xxx, "size":xxx}。 | L0 | | net_stream_recv_info | text | 通过逻辑连接接收消息的网络状态，包含时间（微秒）、调用次数、吞吐量（字节）。在分布式数据库中，不同分片的DN之间通过逻辑连接进行通信，通过该字段可以分析SQL在分布式系统下的网络开销。例如：{"time":xxx, "n_calls":xxx, "size":xxx}。 | L0 | | lock_count | bigint | 加锁次数。 | L0 | | lock_time | bigint | 加锁耗时。 | L1 | | lock_wait_count | bigint | 加锁等待次数。 | L0 | | lock_wait_time | bigint | 加锁等待耗时。 | L1 | | lock_max_count | bigint | 最大持锁数量。 | L0 | | lwlock_count | bigint | 轻量级加锁次数（预留）。 | L0 | | lwlock_wait_count | bigint | 轻量级等锁次数。 | L0 | | lwlock_time | bigint | 轻量级加锁时间（预留）。 | L1 | | lwlock_wait_time | bigint | 轻量级等锁时间。 | L1 | | details | bytea | 等待事件和语句锁事件的列表。 记录级别的值\>=L0时，开始记录等待事件的列表。显示当前节点wait event的相关统计信息。内核中关键的事件信息请参见[表2](https://support.huaweicloud.com/distributed-devg-v8-gaussdb/gaussdb-12-1305.html#ZH-CN_TOPIC_0000002558946423__zh-cn_topic_0000002558056439_zh-cn_topic_0059777957_t794f802302c24514a5db22d51eabacc4)、[表3](https://support.huaweicloud.com/distributed-devg-v8-gaussdb/gaussdb-12-1305.html#ZH-CN_TOPIC_0000002558946423__zh-cn_topic_0000002558056439_table38811324183420)、[表4](https://support.huaweicloud.com/distributed-devg-v8-gaussdb/gaussdb-12-1305.html#ZH-CN_TOPIC_0000002558946423__zh-cn_topic_0000002558056439_table124603113369)和[表5](https://support.huaweicloud.com/distributed-devg-v8-gaussdb/gaussdb-12-1305.html#ZH-CN_TOPIC_0000002558946423__zh-cn_topic_0000002558056439_table11826123533718)，或从视图wait_event_info中查看系统中所有的事件列表。关于每种事务锁对业务的影响程度，请参考[LOCK](https://support.huaweicloud.com/distributed-devg-v8-gaussdb/gaussdb-12-0646.html#ZH-CN_TOPIC_0000002527826252)语法小节的详细描述。 记录级别的值是L2时，开始记录语句锁事件的列表。该列表按时间顺序记录事件。记录的数量受参数track_stmt_details_size的影响。 该字段为二进制，需要借助解析函数pg_catalog.statement_detail_decode读取。 事件包括： - 加锁开始 - 加锁结束 - 等锁开始 - 等锁结束 - 放锁开始 - 放锁结束 - 轻量级等锁开始 - 轻量级等锁结束 | L0/L2 | | is_slow_sql | boolean | 该SQL是否为Slow SQL。 - t（true）：表示是。 - f（false）：表示不是。 | L0 | | trace_id | text | 驱动传入的trace id，与应用的一次请求相关联。 | L0 | | advise | text | 可能导致该SQL为Slow SQL的风险信息。 说明： - 如果语句通过SQLBypass方式执行（可通过explain查看计划判断），可以认为无慢SQL风险，本字段信息可能会缺失。 - 本字段长度限制256字符，如果超过256字符会被截断，先根据已有的提示信息进行SQL优化。 - advise涉及表别名的以表别名展示，涉及列别名的以列的原名展示。 | L0 | | parent_unique_sql_id | bigint | 当前语句的外层SQL的归一化SQL ID，对于存储过程内执行的语句，该值为调用存储过程语句的归一化SQL ID，存储过程外的语句该值为0。 | L0 | | finish_status | text | 语句完成状态。 - normal：表示正常。默认为normal。 - cancelled：表示被取消或被terminate。 - error：表示除cancelled外，其他异常导致的结束。 | L0 | | used_memory | integer | 单条语句内存使用量（单位：MB）。 | L0 | | lock_max_local_count | bigint | 通过locallock机制持锁的最大持锁数量。 | L0 | | lock_max_fastpath_count | bigint | 通过fastpath机制持锁的最大持锁数量。 | L0 | | lock_max_global_count | bigint | 通过主锁表持锁的最大持锁数量。 | L0 | | sql_hash | integer | 当前查询语句的哈希值。 | L0 | | plan_hash | integer | 当前查询计划的哈希值。 | L0 | | plan_hash_prev | integer | 如果是Generic Plan，此值为上一次使用的计划的哈希值。 | L0 | ![](https://support.huaweicloud.com/distributed-devg-v8-gaussdb/public_sys-resources/notice_3.0-zh-cn.png) - query_plan字段的记录级别对于Full SQL为L1，对于Slow SQL为L0。 - 对于db_time时间模型，在statement_history中各维度时间统计满足db_time \>= max(cpu_time, parse_time, plan_time, rewrite_time, data_io_time, net_send_info.time, net_recv_info.time, net_stream_send_info.time, net_stream_recv_info.time)。 - 对于db_time时间模型公式，如下维度不纳入统计准确范围： 1. execution_time 2. pl_execution_time 3. pl_compilation_time - 等待事件的嵌套深度最大值是20，如超过最大深度，新的等待事件会覆盖最后一次等待事件。