本文件說明如何使用 Cloud SQL 的 AI 輔助功能，排解 Cloud SQL 中資料庫負載過高的情形。您可以使用 Cloud SQL 和 Gemini Cloud Assist 的 AI 輔助功能，進行調查、分析、取得建議，並最終實作這些建議，以便在 Cloud SQL 中改善查詢。
您可以存取 Google Cloud 控制台中的「查詢深入分析」資訊主頁，分析資料庫並排解系統發生資料庫負載高於平均值的事件。Cloud SQL 會使用所選時間範圍前 24 小時的資料，計算資料庫的預期負載。您可以查看負載事件增加的原因，並分析成效降低的證據。最後，Cloud SQL 會提供最佳化資料庫的最佳化建議，以提升效能。
事前準備
如要透過 AI 輔助功能排解資料庫負載過高的情形，請執行下列操作：
必要角色和權限
如要瞭解使用 AI 協助排解資料庫負載過高的相關角色和權限，請參閱「使用 AI 進行觀察和疑難排解」一文。
使用 AI 輔助功能
如要使用 AI 協助功能排解資料庫負載過高的情況，請前往 Google Cloud 控制台的「執行個體總覽」頁面或「查詢深入分析」資訊主頁。
執行個體總覽頁面
如要透過 AI 協助功能在「執行個體總覽」頁面中排解資料庫負載過高的情況，請按照下列步驟操作：
-
前往 Google Cloud 控制台的「Cloud SQL 執行個體」頁面。
- 如要開啟執行個體的「總覽」頁面，請按一下執行個體名稱。
- 在「總覽」頁面的「圖表」選單中，選取資料庫的指標。您可以選取任何指標。
- 選用：如要選取特定分析時間範圍，請使用「時間範圍」篩選器，選取 1 小時、6 小時、1 天、7 天、30 天或自訂範圍。
- 按一下「分析執行個體效能」，即可開始透過 AI 協助排除資料庫負載過高的情況。系統會產生「分析資料庫負載」頁面。
您可以放大圖表的特定區域，找出要分析的高負載區域。舉例來說，負載量高的區域可能會顯示 CPU 使用率接近 100%。如要放大圖表，請按一下並選取圖表的一部分。
查詢洞察資訊主頁
請按照下列步驟，在查詢深入分析資訊主頁中使用 AI 協助功能，排解資料庫負載過高的情況：
-
前往 Google Cloud 控制台的「Cloud SQL 執行個體」頁面。
- 如要開啟執行個體的「總覽」頁面，請按一下執行個體名稱。
- 按一下「查詢洞察」，開啟「查詢洞察」資訊主頁。
- 選用：使用「時間範圍」篩選器，選取 1 小時、6 小時、1 天、7 天、30 天或自訂範圍。
- 在「資料庫負載圖表」中，按一下「分析執行個體效能」，即可開始透過 AI 協助排除資料庫負載過高的情況。系統會產生「分析資料庫負載」頁面。
您可以將圖表縮放至特定區域，以便查看哪些區域的資料庫負載較高，進而縮短查詢執行時間。如要放大圖表，請按一下並選取圖表的一部分。
分析資料庫負載過高
您可以使用 AI 協助功能，分析及排解資料庫負載的詳細資料。
在「Analyzing database load」(分析資料庫負載)頁面中，您可以查看 Cloud SQL 執行個體的下列詳細資料：
- 分析時間範圍
- CPU 使用率 (p99)
- 記憶體使用率 (p99)
Cloud SQL 會顯示「交易/秒」圖表，您可以查看所選時間範圍內的交易活動。您可以查看特定時間範圍內的活動是否突然激增。
資料分析時間範圍
Cloud SQL 會分析資料庫在您在資料庫負載圖表中選取的時間範圍，這項資訊來自「查詢深入分析」資訊主頁或「執行個體總覽」頁面。如果選取的時間範圍少於 24 小時，Cloud SQL 會分析整個時間範圍。如果選取的時間範圍超過 24 小時，Cloud SQL 只會選取該時間範圍內的最後 24 小時進行分析。
為計算資料庫的基準成效分析，Cloud SQL 會在分析時間範圍內加入 24 小時的基準時間範圍。如果所選時間範圍發生在星期一以外的日期，Cloud SQL 會使用所選時間範圍前24 小時的基線時間範圍。如果所選時間範圍發生在星期一，Cloud SQL 會使用前 7 天的基準時間範圍，與所選時間範圍相比較。
情況
Cloud SQL 啟動分析時，會檢查下列重要指標是否有重大變化：
- 每秒查詢次數 (QPS)
- CPU
- 記憶體
- 磁碟 I/O
Cloud SQL 會比較資料庫在分析時間範圍內的效能資料，如果 Cloud SQL 偵測到關鍵指標的閾值出現重大變化，就會指出資料庫可能出現問題。這項狀況可能說明資料庫在所選時間範圍內負荷過高的原因。
舉例來說，資料庫負載過高的原因之一可能會被視為「鎖定爭用」。
在分析期間，Cloud SQL 可能會判斷鎖定等待比率大幅增加。Cloud SQL 可能會列出其他情況，其中主要指標顯示有大幅增加。舉例來說，您可能也會看到下列情況：
- 爭用系統資源
- 緩衝區不足
- 過度記錄
證據
針對每種情況，Cloud SQL 都會提供證據清單，以支持相關發現。Cloud SQL 會根據從執行個體收集到的指標提供證據。
每種情況都會提供輔助證據，用於偵測系統效能異常。當系統效能超出特定門檻或符合特定時間限制條件時，Cloud SQL 就會偵測到異常情況。Cloud SQL 會為每種情況定義這些門檻或條件。
如要支援鎖定爭用的情況，您可能會看到下列證據：
- 鎖定等待比率：相較於偵測到的基準觀察期間，鎖定等待比率增加了 40,786.04%。
如要查看分析期間擷取的證據，請按一下各個情況。證據會顯示在窗格中，位於相應情況旁邊。
建議
根據分析的所有情況，Cloud SQL 會提供一或多項可行建議，協助您解決資料庫負載過高的相關問題。Cloud SQL 會提供建議，並附上成本效益分析，讓您在決定是否採用建議前，能先參考相關資訊。
在某些情況下，系統可能不會根據分析資料提供建議。
舉例來說，您可能會收到以下最佳化建議：
- 找出阻礙項目：找出並檢查可能造成阻礙的查詢，瞭解是否有可最佳化之處。
如要瞭解如何實作這項第一個建議，請點按「瞭解詳情」連結。
如果您想繼續進行疑難排解，或需要進一步的系統效能協助，也可以開啟 Gemini Cloud Assist。詳情請參閱「使用 AI 協助功能觀察及排解問題」。