Hohe Datenbankauslastung mit KI beheben

In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie die KI-Unterstützung in Cloud SQL verwenden können, um eine hohe Datenbanklast in Cloud SQL zu beheben. Sie können die KI-Unterstützungsfunktionen von Cloud SQL und Gemini Cloud Assist verwenden, um Probleme zu untersuchen, zu analysieren, Empfehlungen zu erhalten und diese schließlich umzusetzen, um Ihre Abfragen in Cloud SQL zu optimieren.

Wenn Sie in der Google Cloud Console auf das Dashboard Query Insights zugreifen, können Sie Ihre Datenbank analysieren und Ereignisse beheben, wenn die Datenbanklast höher als der Durchschnitt ist. Cloud SQL verwendet die Daten der 24 Stunden vor dem ausgewählten Zeitraum, um die erwartete Last Ihrer Datenbank zu berechnen. Sie können die Gründe für die Ereignisse mit höherer Last untersuchen und die Beweise für die verringerte Leistung analysieren. Schließlich bietet Cloud SQL Empfehlungen zur Optimierung Ihrer Datenbank, um die Leistung zu verbessern.

Hinweis

So beheben Sie eine hohe Datenbanklast mit KI-Unterstützung:

  1. Lesen Sie die Einschränkungen bei der KI-gestützten Fehlerbehebung.
  2. Aktivieren Sie die KI-gestützte Fehlerbehebung. Dieser Schritt umfasst die Aktivierung von Gemini Cloud Assist.

Erforderliche Rollen und Berechtigungen

Informationen zu den Rollen und Berechtigungen, die für die Fehlerbehebung bei hoher Datenbanklast mit KI-Unterstützung erforderlich sind, finden Sie unter Mit KI beobachten und Fehler beheben.

Für Gemini Cloud Assist benötigen Sie die IAM-Rolle „Gemini Cloud Assist Investigation Owner“ (roles/geminicloudassist.investigationOwner). Weitere Informationen finden Sie unter Probleme mit Gemini Cloud Assist Investigations beheben.

KI-Unterstützung verwenden

Wenn Sie die KI-Unterstützung zur Fehlerbehebung bei hoher Datenbanklast verwenden möchten, rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Instanzübersicht oder das Dashboard Query Insights auf.

Seite „Instanzübersicht“

So beheben Sie eine hohe Datenbanklast mit KI-Unterstützung auf der Seite Instanzübersicht:

  1. Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite Cloud SQL-Instanzen.

    Cloud SQL-Instanzen aufrufen

  2. Klicken Sie auf den Instanznamen, um die Seite Übersicht einer Instanz zu öffnen.
  3. Wählen Sie auf der Seite Übersicht im Menü Diagramm einen Messwert für die Datenbank aus. Sie können einen beliebigen Messwert auswählen, z. B. CPU-Auslastung.
  4. Optional: Wenn Sie einen bestimmten Analysezeitraum auswählen möchten, verwenden Sie den Filter Zeitraum und wählen Sie entweder 1 Stunde, 6 Stunden, 1 Tag, 7 Tage, 30 Tage oder einen benutzerdefinierten Zeitraum aus.

    Sie können bestimmte Abschnitte des Diagramms vergrößern, in denen Sie Bereiche mit hoher Last sehen, die Sie analysieren möchten. In einem Bereich mit hoher Last werden beispielsweise CPU-Auslastungswerte angezeigt, die näher an 100 % liegen. Wenn Sie vergrößern möchten, können Sie auf einen Teil des Diagramms klicken und ihn auswählen.

    Klicken Sie auf die Schaltfläche Leistung untersuchen , um die Fehlerbehebung bei hoher Datenbanklast mit KI-Unterstützung von Gemini Cloud Assist zu starten.

    Nach etwa zwei Minuten wird der Bereich Details zur Untersuchung mit den folgenden Abschnitten geöffnet:

    • Problem Eine Beschreibung des untersuchten Problems, einschließlich der Start- und Endzeit der Untersuchung.
    • Beobachtungen Eine Liste der Beobachtungen zum Problem. Dazu können beispielsweise Details zu Sperrkonflikten gehören, z. B. ein längeres als erwartetes Sperrwartevverhältnis für die Abfrage.
    • Hypothesen Eine Liste der von der KI empfohlenen Maßnahmen, um die langsam ausgeführte Abfrage zu beheben.

Dashboard „Query Insights“

So beheben Sie eine hohe Datenbanklast mit KI-Unterstützung im Dashboard Query Insights:

  1. Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite Cloud SQL-Instanzen.

    Cloud SQL-Instanzen aufrufen

  2. Klicken Sie auf den Instanznamen, um die Seite Übersicht einer Instanz zu öffnen.
  3. Klicken Sie auf Query Insights , um das Dashboard Query Insights zu öffnen.
  4. Optional: Verwenden Sie den Filter Zeitraum und wählen Sie entweder 1 Stunde, 6 Stunden, 1 Tag, 7 Tage, 30 Tage oder einen benutzerdefinierten Zeitraum aus.

    5. Sie können bestimmte Abschnitte des Diagramms vergrößern, in denen Sie Bereiche mit höherer Datenbanklast nach Abfrageausführungszeit sehen. Wenn Sie vergrößern möchten, können Sie auf einen Teil des Diagramms klicken und ihn auswählen.

    Klicken Sie im Diagramm zur Datenbanklast auf die Schaltfläche Leistung untersuchen, um die Fehlerbehebung bei hoher Datenbanklast mit KI-Unterstützung von Gemini Cloud Assist zu starten.

    Nach etwa zwei Minuten wird der Bereich Details zur Untersuchung mit den folgenden Abschnitten geöffnet:

    • Problem Eine Beschreibung des untersuchten Problems, einschließlich der Start- und Endzeit der Untersuchung.
    • Beobachtungen Eine Liste der Beobachtungen zum Problem. Dazu können beispielsweise Details zu Sperrkonflikten gehören, z. B. ein längeres als erwartetes Sperrwartevverhältnis für die Abfrage.
    • Hypothesen Eine Liste der von der KI empfohlenen Maßnahmen, um die langsam ausgeführte Abfrage zu beheben.

Hohe Datenbanklast analysieren

Mit der KI-Unterstützung können Sie die Details Ihrer Datenbanklast analysieren und Fehler beheben.

Analysezeitraum

Cloud SQL analysiert Ihre Datenbank für den Zeitraum, den Sie im Diagramm zur Datenbanklast im Dashboard Query Insights oder auf der Seite Instanzübersicht auswählen. Wenn Sie einen Zeitraum von weniger als 24 Stunden auswählen, analysiert Cloud SQL den gesamten Zeitraum. Wenn Sie einen Zeitraum von mehr als 24 Stunden auswählen, wählt Cloud SQL nur die letzten 24 Stunden des Zeitraums für die Analyse aus.

Um die Baseline-Leistungsanalyse Ihrer Datenbank zu berechnen, bezieht Cloud SQL 24 Stunden eines Baseline-Zeitraums in den Analysezeitraum ein. Wenn der ausgewählte Zeitraum an einem anderen Tag als Montag liegt, verwendet Cloud SQL einen Baseline-Zeitraum von 24 Stunden vor dem ausgewählten Zeitraum. Wenn der ausgewählte Zeitraum an einem Montag liegt, verwendet Cloud SQL einen Baseline-Zeitraum von 7 Tagen vor dem ausgewählten Zeitraum.

Messwertanalyse

Wenn Cloud SQL die Analyse startet, wird nach erheblichen Änderungen bei den verschiedenen Messwerten gesucht, einschließlich, aber nicht beschränkt auf die folgenden:

  • Abfragen pro Sekunde (Queries per second, QPS)
  • CPU
  • Arbeitsspeicher
  • Laufwerk-E/A

Cloud SQL vergleicht die aggregierten Baseline-Daten für Ihre Datenbank mit den Leistungsdaten des Analysezeitraums. Wenn Cloud SQL eine erhebliche Änderung des Schwellenwerts für einen wichtigen Messwert feststellt, wird eine mögliche Situation mit Ihrer Datenbank angezeigt. Die ermittelte Situation kann eine Ursache für die hohe Last in Ihrer Datenbank im ausgewählten Zeitraum sein.

Empfehlungen

Wenn Gemini Cloud Assist die Analyse abgeschlossen hat, werden im Bereich Hypothesen des Bereichs Details zur Untersuchung umsetzbare Statistiken aufgeführt, die zur Behebung des Problems beitragen.

In einigen Fällen gibt es aufgrund der Analyse möglicherweise keine Empfehlung.

Wenn Sie die Fehlerbehebung fortsetzen oder weitere Unterstützung bei der Systemleistung erhalten möchten, können Sie auch Gemini Cloud Assist öffnen. Weitere Informationen finden Sie unter Mit KI-Unterstützung beobachten und Fehler beheben.

Nächste Schritte