In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie die KI-gestützte Unterstützung in Cloud SQL verwenden können, um Probleme mit langsamen Abfragen in Cloud SQL zu beheben. Sie können die KI-gestützten Funktionen von Cloud SQL und Gemini Cloud Assist verwenden, um Abfragen zu untersuchen, zu analysieren, Empfehlungen zu erhalten und diese Empfehlungen schließlich umzusetzen, um Ihre Abfragen in Cloud SQL zu optimieren.
Hinweise
So beheben Sie mithilfe von KI Probleme mit langsamen Abfragen:
Erforderliche Rollen und Berechtigungen
Informationen zu den Rollen und Berechtigungen, die für die Fehlerbehebung bei langsamen Abfragen mithilfe von KI erforderlich sind, finden Sie unter Mithilfe von KI beobachten und Fehler beheben.
KI-Unterstützung verwenden
Wenn Sie KI-Unterstützung bei der Fehlerbehebung für langsame Abfragen nutzen möchten, rufen Sie in der Console das Dashboard Query Insights für Ihre Cloud SQL-Instanz auf. Google Cloud
Tabelle mit Top-Abfragen
Im Bereich Tabelle mit den Top-Abfragen des Dashboards Abfragestatistiken können Sie mithilfe von KI die Fehlerbehebung für langsame Abfragen starten.
Mit Cloud SQL können Sie ermitteln, welche Abfragen in einem bestimmten Zeitraum langsamer als der Durchschnitt ausgeführt werden. Nachdem Sie im Dashboard Query Insights einen Zeitraum ausgewählt haben, prüft Cloud SQL, ob Abfragen langsamer als der Durchschnitt sind. Dazu wird ein Zeitraum von 24 Stunden vor dem Ende des ausgewählten Zeitraums verwendet.
Wenn Sie den Zeitbereichsfilter des Diagramms Datenbankauslastung oder einen anderen Filter wie Datenbank oder Nutzer anpassen, aktualisiert Cloud SQL die Tabelle Top-Abfragen und führt die Anomalieerkennung anhand der neuen Liste der Abfragen und eines aktualisierten Zeitraums für die Erkennung noch einmal aus.
Wenn Cloud SQL eine Anomalie erkennt, führt Cloud SQL eine Baseline-Leistungsanalyse für Ihre Abfrage durch, nachdem Sie auf Latenz analysieren geklickt haben. Cloud SQL ordnet die Messwerte während der Anomalie der langsamen Abfrage zu und sucht nach Situationen, die die schlechte Leistung verursacht haben könnten. Wenn Cloud SQL eine potenzielle Situation erkennt, können Sie sich die entsprechenden Nachweise ansehen. Außerdem erhalten Sie in Cloud SQL Empfehlungen zur Behebung von Problemen und zur Optimierung der Abfrageleistung.
So beheben Sie Probleme mit langsamen Abfragen in der Tabelle Top-Abfragen im Dashboard Abfragestatistiken:
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Google Cloud Rufen Sie in der Console die Seite Cloud SQL-Instanzen auf.
- Klicken Sie auf den Instanznamen, um die Übersichtsseite einer Instanz zu öffnen.
- Klicken Sie im SQL-Navigationsmenü auf Statistiken zu Abfragen.
- Verwenden Sie im Diagramm Ausgeführte Abfragen den Filter Zeitraum, um entweder 1 Stunde, 6 Stunden, 1 Tag, 7 Tage, 30 Tage oder einen benutzerdefinierten Zeitraum auszuwählen.
- Sehen Sie sich in der Tabelle Top-Abfragen die Liste der Abfragen für Ihre Datenbank an.
- Wenn neben Durchschnittliche Ausführungszeit für eine Abfrage Latenz analysieren angezeigt wird, hat Cloud SQL eine Anomalie bei der Abfrageleistung erkannt. Cloud SQL prüft innerhalb des 24-Stunden-Zeitraums vor dem Ende des ausgewählten Zeitraums auf Anomalien.
- Klicken Sie auf Latenz analysieren, um die Fehlerbehebung mit KI-Unterstützung zu starten. Daraufhin wird die Seite Abfragelatenz analysieren generiert.
- Bei keiner der aufgeführten Suchanfragen wurde innerhalb des 24-stündigen Erkennungszeitraums des ausgewählten Zeitraums eine Anomalie festgestellt.
- Gemini Cloud Assist ist nicht eingerichtet. Prüfen Sie, ob Gemini Cloud Assist für Ihr Google Cloud Nutzerkonto und ‑projekt eingerichtet ist.
Wenn für keine Abfragen neben Durchschnittliche Ausführungszeit die Option Latenz analysieren angezeigt wird, kann das folgende Gründe haben:
Abfragedetails
Sie können auch auf der Seite Abfragedetails mithilfe von KI Fehlerbehebungen für langsame Abfragen durchführen.
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Google Cloud Rufen Sie in der Console die Seite Cloud SQL-Instanzen auf.
- Klicken Sie auf den Instanznamen, um die Übersichtsseite einer Instanz zu öffnen.
- Klicken Sie auf Query Insights, um das Dashboard Query Insights zu öffnen.
- Klicken Sie im Dashboard Suchanfrage-Statistiken unter Top-Suchanfragen auf die gewünschte Suchanfrage. Die Seite Abfragedetails wird angezeigt.
- Wenn Cloud SQL eine Anomalie für die Abfrage erkennt, wird auf der Seite Abfragedetails einer oder mehrere der folgenden Indikatoren angezeigt:
- Auf dem Detailbildschirm wird die Meldung
This query is slower than usualangezeigt und die Option Abfrageleistung analysieren. - Im Diagramm Abfragelatenz wird die Meldung
Query slower than usualangezeigt. Wenn diese Meldung angezeigt wird, klicken Sie auf Analysieren, um die Fehlerbehebung mit KI-Unterstützung zu starten. Daraufhin wird die Seite Abfragelatenz analysieren generiert. - Optional: Mit dem Zeitraumfilter können Sie entweder 1 Stunde, 6 Stunden, 1 Tag, 7 Tage, 30 Tage oder einen benutzerdefinierten Zeitraum auswählen. Wenn Sie den Filter für den Zeitraum auf der Seite Abfragedetails oder einen anderen Filter wie Datenbank oder Nutzer anpassen, führt Cloud SQL die Anomalieerkennung noch einmal aus.
- Wenn Cloud SQL keine Anomalie für die Abfrage erkennt, können Sie trotzdem eine Analyse für die Abfrage ausführen. Klicken Sie dazu auf Abfrageleistung analysieren. Daraufhin wird die Seite Abfragelatenz analysieren angezeigt.
Abfragelatenz analysieren
Mithilfe der KI-Unterstützung können Sie die Details Ihrer Abfragelatenz analysieren und beheben.
Auf der Seite Abfragelatenz analysieren sehen Sie die folgenden Details zu Ihrer Abfrage und den Abfragetext:
- Analysezeitraum
- Zeitraum der festgestellten Anomalie
- Datenbank
- Durchschn. Ausführungszeit
- Anzahl an Aufrufen
Die Seite enthält auch ein Diagramm zur Latenz, in dem die P95- und P99-Latenzwerte für den ausgewählten Zeitraum angezeigt werden. Die Linien „P95“ und „P99“ zeigen, dass 95% bzw. 99% der Abfragenutzer die angegebenen Abfragelatenzen erleben. Beim P95 haben 5% eine höhere Latenz, während es beim P99 nur 1% sind. Im Diagramm sehen Sie den Zeitraum, in dem es zu einem deutlichen Anstieg der Abfragelatenz gekommen ist.
Analysezeitraum
Der Analysezeitraum umfasst die 24 Stunden vor dem Ende des Zeitraums, den Sie im Diagramm Datenbanklast des Dashboards Abfragestatistiken oder auf der Seite Abfragedetails auswählen. In Cloud SQL werden anhand dieses Zeitraums die Baseline-Messwerte mit den Messwerten verglichen, die im Zeitraum der Anomalie abgerufen wurden.
Wenn Cloud SQL auf der Seite Abfragedetails eine Anomalie bei der Abfrage erkannt hat, führt Cloud SQL nach der Auswahl der Abfrage im Dashboard Query Insights eine Leistungsanalyse für die Abfrage anhand der letzten 24 Stunden nach dem Ende der Anomalie durch. Wenn Cloud SQL keine Anomalie bei der Abfrage erkannt hat und die Anomalieerkennung für die Abfrage noch einmal ausführt, verwendet Cloud SQL 48 Stunden vor dem Ende des ausgewählten Zeitraums als Leistungsmesspunkt für den Analysezeitraum.
Zeitraum der festgestellten Anomalie
Der Zeitraum der erkannten Anomalie ist ein Zeitraum, in dem Cloud SQL eine ungewöhnliche Änderung der Abfrageleistung feststellt. In Cloud SQL wird die Baseline-Leistung verwendet, die für die Abfrage im Analysezeitraum gemessen wurde.
Wenn Cloud SQL für eine Abfrage innerhalb eines ausgewählten Zeitraums mehrere Anomalien erkennt, wird die zuletzt erkannte Anomalie verwendet.
Situation
Nachdem Sie die Prüfung gestartet haben, analysiert Cloud SQL Ihre Abfrage und alle Verlaufsdaten und versucht, die zugrunde liegende Situation zu ermitteln, die die langsamere Leistung Ihrer Abfrage im ausgewählten Zeitraum erklären könnte.
Eine mögliche Ursache für eine langsame Abfrage kann beispielsweise eine Lock-Konflikt sein.
Bei der Untersuchung dieser Situation hat Cloud SQL einen ungewöhnlichen Anstieg der Wartezeit für Zeilensperren für diese Abfrage festgestellt. In Cloud SQL werden auch andere mögliche Situationen aufgeführt, in denen keine Anomalien erkannt werden. Sie können diese daher als mögliche Ursachen ausschließen.
Belege
Für jede Situation stellt Cloud SQL eine Liste mit Nachweisen zur Verfügung, die die Befunde stützen. Cloud SQL basiert die Nachweise auf Messwerten, die aus der Instanz, der Datenbank und früheren Ausführungen der Abfrage erfasst wurden.
Die für jede Situation gelieferten Nachweise spiegeln alle Anomalien wider, die Cloud SQL innerhalb des Zeitraums für die Erkennung für die Abfrage erkennt. In Cloud SQL wird eine Anomalie definiert, wenn ein Messwert bestimmte Grenzwerte überschreitet oder bestimmte Kriterien erfüllt.
In diesem Beispiel könnten Sie als Nachweis für eine Lock-Ausnahme die folgenden Informationen sehen:
- Wartezeit der Sperre: Die Wartezeit für Zeilensperren während der Abfrageausführung ist um 7.782,49% gestiegen.
Anhand der Details zu den Nachweisen können Sie entscheiden, welche Empfehlung für Sie am besten geeignet ist.
Empfehlungen
Basierend auf allen analysierten Situationen erhalten Sie in Cloud SQL eine oder mehrere umsetzbare Empfehlungen, mit denen Sie die Probleme mit der langsamen Abfrageleistung beheben können. Cloud SQL stellt die Empfehlungen mit einer Kosten-Nutzen-Analyse dar, damit Sie eine fundierte Entscheidung darüber treffen können, ob Sie die Empfehlung umsetzen möchten.
Sie erhalten beispielsweise folgende Empfehlungen:
Nebenläufige Abfragen prüfen: Prüfen Sie die nebenläufigen Abfragen, um Konflikte aufgrund von Sperren zu identifizieren. Diese treten hauptsächlich bei Abfragen zur Datenänderung auf (DML-Anweisungen zum Einfügen/Aktualisieren/Löschen).
Wenn Sie mit der Implementierung der ersten Empfehlung beginnen möchten, klicken Sie auf Weitere Informationen, um zu erfahren, wie Sie gleichzeitige Abfragen im Dashboard Abfrage-Insights überprüfen. Weitere Informationen finden Sie unter Aktive Abfragen überwachen.
Wenn Sie die Fehlerbehebung fortsetzen oder weitere Unterstützung bei der Abfrageleistung benötigen, können Sie auch Gemini Cloud Assist öffnen. Weitere Informationen finden Sie unter Mit KI-Unterstützung beobachten und Fehler beheben.
Wenn Sie die Fehlerbehebung fortsetzen oder weitere Unterstützung bei der Abfrageleistung benötigen, können Sie auch Gemini Cloud Assist öffnen. Weitere Informationen finden Sie unter Mit KI-Unterstützung beobachten und Fehler beheben.