本文件說明如何使用 Cloud SQL 的 AI 輔助功能，排解 Cloud SQL 中執行速度緩慢的查詢問題。您可以使用 Cloud SQL 和 Gemini Cloud Assist 的 AI 輔助功能，進行調查、分析、取得最佳化建議，並最終實作這些最佳化建議，以便在 Cloud SQL 中最佳化查詢。
事前準備
如要使用 AI 協助排解查詢速度緩慢的問題，請按照下列步驟操作：
必要角色和權限
如要瞭解使用 AI 協助工具排解查詢速度緩慢問題時所需的角色和權限，請參閱「使用 AI 觀察及排解問題」。
使用 AI 輔助功能
如要使用 AI 協助排解查詢速度緩慢的問題，請前往 Google Cloud 主控台的 Cloud SQL 執行個體查詢洞察資訊主頁。
「熱門查詢」表格
您可以透過「查詢洞察」資訊主頁的「主要查詢表」部分，利用 AI 協助排解查詢速度緩慢的問題。
Cloud SQL 可協助您找出在特定偵測時間範圍內，哪些查詢的執行速度低於平均值。在「查詢洞察」資訊主頁中選取時間範圍後，Cloud SQL 會使用所選時間範圍結束前 24 小時的偵測時間，檢查是否有任何查詢的效能低於平均值。
調整「資料庫負載」圖表的時間範圍篩選器，或任何其他篩選器 (例如資料庫或使用者) 時，Cloud SQL 會重新整理「前幾項查詢表」，並根據新的查詢清單和更新的偵測時間範圍重新執行異常偵測。
當 Cloud SQL 偵測到異常情況時，您只要點選「Analyze latency」(分析延遲時間)，Cloud SQL 就會針對查詢執行基準效能分析。Cloud SQL 會將異常期間的指標對應至執行速度緩慢的查詢，並搜尋可能導致效能緩慢的情況。如果 Cloud SQL 發現潛在問題，就會讓您查看相關證據。最後，Cloud SQL 會提供建議，協助您修正及改善查詢效能。
如要針對查詢深入分析資訊主頁的「Top queries」表格中的慢速查詢進行疑難排解，請按照下列步驟操作：
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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 SQL 導覽選單中，按一下「查詢洞察資料」。
- 在「已執行的查詢」圖表中，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「熱門查詢」表格中，查看資料庫的查詢清單。
- 如果查詢的「平均執行時間」旁邊顯示「分析延遲時間」，表示 Cloud SQL 偵測到查詢效能異常。Cloud SQL 會在所選時間範圍結束前的 24 小時內，檢查是否有異常現象。
- 按一下「分析延遲時間」，即可開始使用 AI 輔助功能排解問題。系統會產生「分析查詢延遲時間」頁面。
- 在所選時間範圍的 24 小時偵測期間內，所列查詢都沒有異常。
- 未設定 Gemini Cloud Assist。確認您已為 Google Cloud 使用者帳戶和專案設定 Gemini Cloud Assist。
如果沒有任何查詢顯示「平均執行時間」旁的「分析延遲時間」，可能是因為下列原因：
查詢詳細資料
您也可以在「查詢詳細資料」頁面中，透過 AI 協助排解查詢速度緩慢的問題。
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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。
- 在「查詢深入分析」資訊主頁中，按一下要查看的「熱門查詢」中所列的查詢。「查詢詳細資料」頁面隨即顯示。
- 如果 Cloud SQL 偵測到查詢異常，詳細資料畫面上會顯示「
This query is slower than usual」訊息，而「查詢詳細資料」頁面則會顯示「分析查詢效能」選項。 - 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。調整「查詢詳細資料」頁面的「時間範圍篩選器」時，Cloud SQL 會重新執行異常偵測。
- 如果 Cloud SQL 未偵測到查詢異常，您仍可按一下「Analyze query performance」，對查詢執行分析。這會產生「分析查詢延遲時間」頁面。
分析查詢延遲時間
您可以使用 AI 協助功能，分析及排解查詢延遲的詳細問題。
在「分析查詢延遲時間」頁面中，您可以查看查詢和查詢文字的下列詳細資料：
- 分析時間範圍
- 偵測到異常狀況的期間
- 資料庫
- 平均執行時間
- 呼叫次數
- 平均傳回列數
這個頁面還提供執行統計資料圖表，顯示在分析時間範圍內，查詢的平均查詢執行時間。
資料分析時間範圍
分析時間範圍包含您在查詢深入分析資訊主頁或「查詢詳細資料」頁面中，選取的資料庫負載圖表時間範圍結束時間前 24 小時。Cloud SQL 會使用這個時間範圍，比較基準指標與異常情況發生期間擷取的指標。
如果 Cloud SQL 在「查詢詳細資料」頁面中偵測到查詢異常，您從「查詢洞察」資訊主頁中選取查詢後，Cloud SQL 就會使用異常結束後的最後 24 小時，為查詢執行基準效能分析。如果 Cloud SQL 未偵測到查詢異常，並再次對查詢執行異常偵測，則 Cloud SQL 會使用所選時間範圍結束前 48 小時的效能基準線，做為分析時間範圍的效能基準線。
偵測到異常狀況的期間
偵測到異常狀況的期間代表 Cloud SQL 發現查詢效能異常變化的時間範圍。Cloud SQL 會使用在分析期間為查詢量測到的基準效能。
如果 Cloud SQL 在所選時間範圍內偵測到查詢的異常值超過一個，則會使用最後偵測到的異常值。
情況
開始調查後，Cloud SQL 會分析您的查詢和任何歷來資料，並嘗試找出可能導致所選時間範圍內查詢效能變慢的潛在情況。
舉例來說，如果查詢速度變慢，系統可能會判斷是「查詢資料量變化」。
在識別這類特殊情況時，Cloud SQL 偵測到這項查詢的資料量異常增加。Cloud SQL 也會列出其他可能沒有偵測到異常的情況，讓您排除這些情況為可能的根本原因。
證據
針對每種情況，Cloud SQL 都會提供一份證據清單，以支持這項判定。Cloud SQL 會根據從執行個體、資料庫和查詢的歷來執行記錄收集到的指標，建立證據。
針對每種情況提供的證據，反映 Cloud SQL 在偵測期間內偵測到的任何異常查詢。Cloud SQL 將指標超過特定門檻或符合特定條件視為異常。
在這個例子中，為了證明「查詢資料量變化」的情況，您可能會看到下列證據：
- 查詢執行時間：平均執行時間增加 20,504.45%。
- 邏輯讀取和寫入次數：邏輯讀取和寫入次數增加 30,797.62%。
- 傳回的列數：傳回的列數增加 467.71%。
您可以根據證據詳細資料，決定哪些建議最適合導入。
建議
根據分析的所有情況，Cloud SQL 會提供一或多項可行建議，協助您解決查詢效能緩慢的問題。Cloud SQL 會提供建議，並附上成本效益分析，讓您可以根據資訊做出是否採用建議的決定。
舉例來說，您可能會收到以下最佳化建議：
- 建立建議索引：在
col2、col3、col4、col5、col6和col7上建立新索引，以改善這項查詢的效能。
對於某些最佳化建議，您也可以點選「瞭解詳情」連結，查看相關最佳化建議的相關文件。
如要實作建立建議索引的最佳化建議，請按照下列步驟操作：
- 在「最佳化建議」表格中，按一下最佳化建議旁邊的「查看詳細資料」。系統會顯示「洞察和最佳化建議」視窗。
- 在「洞察與最佳化建議」視窗中，查看「建議的動作」和「受影響的表格」。
- 選用：如要進一步瞭解索引建議，請按一下「這有什麼幫助」，開啟 Gemini Cloud Assist。
- 按一下「複製所有索引指令」。
- 在 SQL 導覽選單中，按一下「Cloud SQL Studio」。
- 驗證 Cloud SQL Studio。
- 將
CREATE INDEX指令貼到 Cloud SQL Studio 中，建立索引。如要進一步瞭解如何在 Cloud SQL Studio 中執行 SQL 指令，請參閱「使用 Cloud SQL Studio 管理資料」一文。
如果您想繼續進行疑難排解，或需要進一步瞭解查詢效能，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」。