In diesem Dokument wird beschrieben, wie Sie die KI-Unterstützung in AlloyDB for PostgreSQL verwenden können, um langsame Abfragen in AlloyDB zu beheben. Sie können die KI-Unterstützungsfunktionen von AlloyDB und Gemini Cloud Assist verwenden, um Ihre Abfragen in AlloyDB zu untersuchen, zu analysieren, Empfehlungen zu erhalten und diese Empfehlungen schließlich umzusetzen.
Hinweise
So beheben Sie Probleme mit langsamen Abfragen mithilfe von KI:
Erforderliche Rollen und Berechtigungen
Die Rollen und Berechtigungen, die für die Fehlerbehebung bei langsamen Abfragen mit KI-Unterstützung erforderlich sind, finden Sie unter Mit KI überwachen und Fehler beheben.
KI‑Unterstützung nutzen
Wenn Sie KI-Unterstützung bei der Fehlerbehebung langsamer Abfragen nutzen möchten, rufen Sie in der Google Cloud -Konsole das Dashboard Query Insights für Ihre AlloyDB-Instanz auf.
Tabelle mit Top-Abfragen
Sie können mit KI-Unterstützung im Bereich Tabelle mit Top-Abfragen des Dashboards Query Insights mit der Fehlerbehebung langsamer Abfragen beginnen.
Mit AlloyDB können Sie ermitteln, welche Abfragen in einem bestimmten Erkennungszeitraum langsamer als der Durchschnitt ausgeführt werden. Nachdem Sie im Dashboard Query Insights einen Zeitraum ausgewählt haben, prüft AlloyDB anhand eines Erkennungszeitraums von 24 Stunden vor dem Ende des ausgewählten Zeitraums, ob Abfragen langsamer als der Durchschnitt ausgeführt werden.
Wenn Sie den Zeitraumfilter des Diagramms Database load (Datenbanklast) oder einen anderen Filter wie Datenbank oder Nutzer anpassen, aktualisiert AlloyDB die Top queries table (Tabelle mit den wichtigsten Abfragen) und führt die Anomalieerkennung basierend auf der neuen Liste von Abfragen und einem aktualisierten Erkennungszeitraum noch einmal aus.
Wenn AlloyDB eine Anomalie erkennt, wird eine Analyse der Standardleistung für Ihre Abfrage durchgeführt, nachdem Sie auf Latenz analysieren geklickt haben. AlloyDB ordnet die Messwerte während der Anomalie der langsamen Abfrage zu und sucht nach Situationen, die die langsame Leistung verursacht haben könnten. Wenn in AlloyDB eine potenzielle Situation erkannt wird, können Sie die Beweise dafür ansehen. Schließlich bietet AlloyDB Empfehlungen zur Behebung und Optimierung der Abfrageleistung.
So beheben Sie Probleme mit langsamen Abfragen in der Tabelle Top-Abfragen im Dashboard Abfragestatistiken:
- Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Cluster auf. Zu den Clustern
- Klicken Sie in der Liste der Cluster und Instanzen auf eine Instanz.
- Klicken Sie auf Query Insights.
- Wählen Sie im Diagramm Ausgeführte Abfragen mit dem Filter Zeitraum entweder 1 Stunde, 6 Stunden, 1 Tag, 7 Tage, 30 Tage oder einen benutzerdefinierten Zeitraum aus.
- Sehen Sie sich in der Tabelle Top-Abfragen die Liste der Abfragen für Ihre Datenbank an.
- Wenn neben der durchschnittlichen Ausführungszeit einer Abfrage die Option Latenz analysieren angezeigt wird, hat AlloyDB eine Anomalie in der Leistung Ihrer Abfrage erkannt. AlloyDB sucht nach Anomalien im 24-Stunden-Zeitraum vor dem Ende des ausgewählten Zeitraums.
- Klicken Sie auf Latenz analysieren, um mit KI-Unterstützung mit der Fehlerbehebung zu beginnen. Dadurch wird die Seite Abfragelatenz analysieren generiert.
- Bei keiner der aufgeführten Anfragen ist im 24-stündigen Erkennungszeitraum des ausgewählten Zeitraums eine Anomalie aufgetreten.
- Gemini Cloud Assist ist nicht eingerichtet.
Wenn neben Durchschnittliche Ausführungszeit keine Abfragen mit Latenz analysieren angezeigt werden, kann das folgende Gründe haben:
Abfragedetails
Sie können auch mit KI-Unterstützung auf der Seite Abfragedetails Probleme mit langsamen Abfragen beheben.
- Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Cluster auf. Zu den Clustern
- Klicken Sie in der Liste der Cluster und Instanzen auf eine Instanz.
- Klicken Sie auf Query Insights, um das Dashboard Query Insights zu öffnen.
- Klicken Sie im Dashboard Query Insights auf die Abfrage, die Sie sich ansehen möchten. Die Seite Abfragedetails wird angezeigt.
- Optional: Mit dem Zeitraumfilter können Sie einen Zeitraum von 1 Stunde, 6 Stunden, 1 Tag, 7 Tagen, 30 Tagen oder einen benutzerdefinierten Zeitraum auswählen. Wenn Sie den Zeitraumfilter auf der Seite Abfragedetails anpassen, wird die Anomalieerkennung in AlloyDB noch einmal ausgeführt.
- Wenn in AlloyDB keine Anomalie für die Abfrage erkannt wird, können Sie trotzdem eine Analyse der Abfrage ausführen. Klicken Sie dazu auf Abfrageleistung analysieren. Dadurch wird die Seite Abfragelatenz analysieren generiert.
Abfragelatenz analysieren
Mithilfe von KI-Unterstützung können Sie die Details Ihrer Abfragelatenz analysieren und Fehler beheben.
Auf der Seite Abfragelatenz analysieren können Sie die folgenden Details für Ihre Abfrage und den Text Ihrer Abfrage ansehen:
- Analysezeitraum
- Zeitraum der festgestellten Anomalie
- Datenbank
- Durchschnittliche Ausführungszeit
- Uhrzeit des Anrufs
- Durchschnittliche zurückgegebene Zeilen
Die Seite enthält auch ein Latenzdiagramm mit den Latenzwerten für P50, P95 und P99 im ausgewählten Zeitraum. P50 gibt die mediane Latenz an, bei der 50% der Nutzer mit Abfragen eine hohe Latenz und 50% eine niedrigere Latenz haben. Entsprechend zeigen die Linien für das 95. und 99. Perzentil, dass 95% bzw. 99% der Nutzer, die die Abfrage ausführen, die angegebene Abfragelatenz haben. Bei P95 haben 5% der Nutzer eine höhere Latenz, bei P99 nur 1 %.
Sie können den genauen Zeitraum sehen, in dem die Abfragelatenz deutlich zugenommen hat.
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. AlloyDB verwendet diesen Zeitraum, um Baseline-Messwerte mit den Messwerten zu vergleichen, die während des Zeitraums der Anomalie abgerufen wurden.
Wenn AlloyDB auf der Seite Abfragedetails eine Anomalie bei der Abfrage erkannt hat, führt AlloyDB nach der Auswahl der Abfrage im Dashboard Query Insights eine Baseline-Leistungsanalyse für die Abfrage durch. Dabei werden die letzten 24 Stunden ab dem Ende der Anomalie berücksichtigt. Wenn AlloyDB keine Anomalie bei der Abfrage erkannt hat und die Anomalieerkennung für die Abfrage noch einmal ausgeführt wird, verwendet AlloyDB 48 Stunden vor dem Ende des ausgewählten Zeitraums als Leistungsbaseline für den Analysezeitraum.
Zeitraum der festgestellten Anomalie
Der Zeitraum der erkannten Anomalie stellt einen Zeitraum dar, in dem AlloyDB eine anomale Änderung der Abfrageleistung feststellt. In AlloyDB wird die für die Abfrage im Analysezeitraum gemessene Baseline-Leistung verwendet.
Wenn AlloyDB mehrere Anomalien für eine Abfrage innerhalb eines ausgewählten Zeitraums erkennt, wird die zuletzt erkannte Anomalie verwendet.
Situation
Nachdem Sie mit der Analyse begonnen haben, analysiert AlloyDB Ihre Abfrage und alle Verlaufsdaten und versucht, eine zugrunde liegende Situation zu ermitteln, die die langsamere Leistung Ihrer Abfrage im ausgewählten Zeitraum erklären könnte.
Ein Beispiel für eine Situation, in der Ihre Abfrage langsam ist, ist Änderung des Datenvolumens.
In dieser Situation hat AlloyDB einen ungewöhnlichen Anstieg des Datenvolumens für diese Abfrage erkannt. AlloyDB listet auch andere mögliche Situationen auf, in denen keine Anomalien erkannt werden, damit Sie sie als mögliche Ursachen ausschließen können.
Belege
Für jede Situation stellt AlloyDB eine Liste mit Belegen zur Verfügung, die die Feststellung untermauern. AlloyDB stützt sich auf Messwerte, die aus der Instanz, der Datenbank und früheren Ausführungen der Abfrage stammen.
Die für jede Situation präsentierten Beweise spiegeln alle Anomalien wider, die AlloyDB für die Abfrage im Erkennungszeitraum erkennt. In AlloyDB wird eine Anomalie definiert, wenn ein Messwert bestimmte Grenzwerte überschreitet oder bestimmte Kriterien erfüllt.
Um die Situation einer Änderung des Datenvolumens zu unterstützen, könnten Sie in diesem Beispiel die folgenden Beweise sehen:
- Von der Abfrage verarbeitete Daten: Bis zu 5.989,97% mehr durchschnittlich von der Abfrage verarbeitete Daten.
- Abfrageausführungszeit: Die durchschnittliche Ausführungszeit ist um bis zu 1.506,59% gestiegen.
- Zugriffe auf gemeinsam genutzte Blöcke: Die durchschnittlichen Zugriffe auf gemeinsam genutzte Blöcke sind um 2397,83 % gestiegen.
Möglicherweise sehen Sie auch Hinweise, die die normale oder nicht anomale Leistung von Anfragen unterstützen, z. B.:
- Zurückgegebene Zeilen: Keine signifikanten Änderungen festgestellt.
- Datenverarbeitungszeit: Nicht genügend Daten, um die Änderung zu bewerten.
Anhand von Beweisen für die Standardabfrageausführung können Sie entscheiden, welche Empfehlung für Sie besser geeignet ist.
Empfehlungen
Basierend auf allen analysierten Situationen erhalten Sie von AlloyDB eine oder mehrere umsetzbare Empfehlungen, mit denen Sie die Probleme mit der langsamen Abfrageleistung beheben können. In diesem Fall werden die Empfehlungen in AlloyDB mit einer Kosten-Nutzen-Analyse präsentiert, damit Sie eine fundierte Entscheidung darüber treffen können, ob Sie die Empfehlung umsetzen möchten.
Beispiele für Empfehlungen:
- Empfohlene Indexe erstellen: Erstellen Sie einen neuen Index für
country, um die Leistung dieser Abfrage zu verbessern.
So implementieren Sie diese Empfehlung:
- Klicken Sie in der Tabelle Empfehlungen neben der Empfehlung, die Sie umsetzen möchten, auf Details ansehen. Das Fenster Statistik und Empfehlung wird angezeigt.
- Sehen Sie sich im Fenster Statistik und Empfehlung die Empfohlene Maßnahme und die Betroffenen Tabellen an.
- Optional: Wenn Sie mehr über Indexempfehlungen erfahren möchten, klicken Sie auf So hilft das, um Gemini Cloud Assist zu öffnen.
- Klicken Sie auf Alle Indexbefehle kopieren.
- Authentifizieren Sie sich bei AlloyDB Studio.
- Fügen Sie den
CREATE INDEX-Befehl in AlloyDB Studio ein, um den Index zu erstellen. Weitere Informationen zum Ausführen von SQL-Befehlen in AlloyDB Studio finden Sie unter Daten mit AlloyDB Studio verwalten.
Wenn Sie die Fehlerbehebung fortsetzen oder weitere Unterstützung bei der Abfrageleistung erhalten möchten, können Sie auch Gemini Cloud Assist öffnen. Weitere Informationen finden Sie unter Mit KI-Unterstützung beobachten und Fehler beheben.