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AI 지원으로 느린 쿼리 문제 해결
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MySQL | PostgreSQL | SQL Server

이 문서에서는 Cloud SQL의 AI 지원을 사용하여 Cloud SQL에서 느린 쿼리 문제를 해결하는 방법을 설명합니다. Cloud SQL 및 Gemini Cloud Assist의 AI 지원 기능을 사용하여 권장사항을 조사, 분석, 가져오고, 이를 구현하여 Cloud SQL에서 쿼리를 최적화할 수 있습니다.

시작하기 전에

AI 지원을 사용하여 느린 쿼리 문제를 해결하려면 다음 단계를 따르세요.

필수 역할 및 권한

AI 지원으로 느린 쿼리 문제를 해결하는 데 필요한 역할 및 권한은 AI로 관찰 및 문제 해결을 참고하세요.

AI 지원 사용하기

느린 쿼리 문제 해결에 AI 지원을 사용하려면 Google Cloud 콘솔에서 Cloud SQL 인스턴스의 쿼리 통계 대시보드로 이동합니다.

쿼리 세부정보

쿼리 세부정보 페이지에서 AI 지원을 통해 느린 쿼리의 문제를 해결할 수도 있습니다.

Google Cloud 콘솔에서 Cloud SQL 인스턴스 페이지로 이동합니다.

Cloud SQL 인스턴스로 이동
인스턴스의 개요 페이지를 열려면 인스턴스 이름을 클릭합니다.
쿼리 통계를 클릭하여 쿼리 통계 대시보드를 엽니다.
검색어 통계 대시보드의 상위 검색어에서 확인하려는 검색어를 클릭합니다. 쿼리 세부정보 페이지가 표시됩니다.
Cloud SQL에서 쿼리의 이상치를 감지하면 쿼리 세부정보 페이지에 다음 표시기 중 하나 이상이 표시됩니다.

세부정보 화면에 This query is slower than usual 메시지와 쿼리 성능 분석 옵션이 표시됩니다.

쿼리 지연 시간 차트에 Query slower than usual 메시지가 표시됩니다. 이 메시지가 표시되면 분석을 클릭하여 AI 지원을 통한 문제 해결을 시작합니다. 그러면 쿼리 지연 시간 분석 페이지가 생성됩니다.

선택사항: 시간 범위 필터를 사용하여 1시간, 6시간, 1일, 7일, 30일 또는 맞춤 범위를 선택합니다. 쿼리 세부정보 페이지의 시간 범위 필터 또는 데이터베이스, 사용자와 같은 다른 필터를 조정하면 Cloud SQL에서 이상 감지를 다시 실행합니다.
Cloud SQL에서 쿼리의 이상치를 감지하지 못해도 쿼리 성능 분석을 클릭하여 쿼리에 대한 분석을 실행할 수 있습니다. 그러면 쿼리 지연 시간 분석 페이지가 생성됩니다.

쿼리 지연 시간 분석

AI 지원을 사용하면 쿼리 지연 시간의 세부정보를 분석하고 문제를 해결할 수 있습니다.

쿼리 지연 시간 분석 페이지에서 쿼리 및 쿼리 텍스트에 관한 다음 세부정보를 볼 수 있습니다.

분석 기간
감지된 이상치 기간
데이터베이스
평균 실행 시간
호출 시간
반환된 평균 행 수

쿼리 분석 정보 화면

또한 이 페이지에는 선택한 기간 동안 P50, P95, P99 지연 시간 값을 보여주는 지연 시간 차트가 제공됩니다. P50은 쿼리 사용자의 50% 가 긴 지연 시간을 경험하고 50% 가 짧은 지연 시간을 경험하는 지연 시간 중간값을 보여줍니다. 마찬가지로 P95 및 P99 선은 쿼리 사용자의 95% 및 99% 가 표시된 쿼리 지연 시간을 경험함을 보여줍니다. P95의 경우 5% 에서 지연 시간이 더 길고 P99의 경우 1% 에서만 지연 시간이 더 깁니다.

쿼리 지연 시간이 크게 증가한 특정 기간을 확인할 수 있습니다.

P50, P95, P99 지연 시간 값이 포함된 쿼리 지연 시간 차트

분석 기간

분석 기간은 쿼리 통계 대시보드의 데이터베이스 로드 차트 또는 쿼리 세부정보 페이지에서 선택한 기간이 종료되기 전 24시간으로 구성됩니다. Cloud SQL은 이 기간을 사용하여 기준 측정항목을 이상치 기간 동안 검색된 측정항목과 비교합니다.

쿼리 세부정보 페이지에서 Cloud SQL이 쿼리의 이상치를 감지한 경우 쿼리 통계 대시보드에서 쿼리를 선택하면 Cloud SQL에서 이상치 종료 후 마지막 24시간을 사용하여 쿼리의 기준 성능 분석을 실행합니다. Cloud SQL에서 쿼리에서 이상치를 감지하지 못하고 쿼리에서 이상치 감지를 다시 실행하면 Cloud SQL은 선택한 기간이 끝나기 48시간을 분석 기간의 성능 기준점으로 사용합니다.

이상치가 감지된 기간

감지된 이상치 기간은 Cloud SQL에서 쿼리 성능의 비정상적인 변화를 발견한 기간을 나타냅니다. Cloud SQL은 분석 기간 동안 쿼리에 대해 측정된 기준 성능을 사용합니다.

Cloud SQL에서 선택한 기간 내에 쿼리에 대해 여러 이상치를 감지하면 Cloud SQL은 마지막으로 감지된 이상치를 사용합니다.

상황

조사를 시작하면 Cloud SQL은 쿼리와 이전 데이터를 분석하고 선택한 기간 동안 쿼리 실적이 느려진 이유를 설명할 수 있는 근본적인 상황을 파악하려고 시도합니다.

예를 들어 쿼리 속도가 느린 이유 중 하나는 데이터 양의 변화일 수 있습니다.

이 특정 상황을 파악하는 과정에서 Cloud SQL은 이 쿼리의 데이터 양이 비정상적으로 증가한 것을 감지했습니다. Cloud SQL에는 이상치가 감지되지 않는 다른 가능한 상황도 표시되므로 이러한 상황을 근본 원인으로 배제할 수 있습니다.

상황 및 증거를 포함한 느린 쿼리의 분석 결과

증거

Cloud SQL은 각 상황에 대해 발견사항을 뒷받침하는 증거 목록을 제공합니다. Cloud SQL은 인스턴스, 데이터베이스, 이전 쿼리 실행에서 수집된 측정항목을 기반으로 증거를 생성합니다.

각 상황에 대해 제시된 증거는 Cloud SQL이 감지 기간 내에 쿼리에 대해 감지한 모든 이상치를 반영합니다. Cloud SQL에서는 측정항목이 특정 임곗값을 초과하거나 특정 기준을 충족하는 경우 이상으로 정의합니다.

이 예에서는 데이터 양의 변화 상황을 뒷받침하기 위해 다음과 같은 증거를 볼 수 있습니다.

쿼리에서 처리된 데이터: 쿼리에서 처리하는 평균 데이터가 최대 5989.97% 증가합니다.
쿼리 실행 시간: 평균 실행 시간이 최대 1506.59% 증가합니다.
공유된 차단 조회수: 평균 공유 차단 조회수가 2,397.83% 증가했습니다.

다음과 같이 일반적이거나 비정상적이지 않은 쿼리 실적을 뒷받침하는 증거도 표시될 수 있습니다.

반환된 행: 큰 변화가 감지되지 않았습니다.
데이터 처리 시간: 변경사항을 평가할 데이터가 충분하지 않습니다.

표준 쿼리 실행의 증거를 통해 구현하기에 가장 적합한 추천을 결정할 수 있습니다.

권장사항

Cloud SQL은 분석된 모든 상황을 기반으로 느린 쿼리 성능 문제를 해결하는 데 도움이 되는 하나 이상의 실행 가능한 권장사항을 제공합니다. Cloud SQL은 비용-이익 분석과 함께 권장사항을 제공하므로 권장사항을 구현할지 여부를 충분한 정보를 바탕으로 결정할 수 있습니다.

예를 들어 다음과 같은 추천이 표시될 수 있습니다.

추천 색인 만들기: country에 새 색인을 만들어 이 쿼리의 성능을 개선합니다.

이 권장사항을 구현하려면 다음 안내를 따르세요.

추천 표에서 구현하려는 추천 옆에 있는 세부정보 보기를 클릭합니다. 유용한 정보 및 추천 창이 나타납니다.

유용한 정보 및 추천 창에서 권장 조치 및 영향을 받은 표를 검토합니다.
선택사항: 색인 추천에 대해 자세히 알아보려면 이 기능이 어떻게 도움이 되는지를 클릭하여 Gemini Cloud Assist를 엽니다.
모든 색인 명령어 복사를 클릭합니다.
SQL 탐색 메뉴에서 Cloud SQL Studio를 클릭합니다.
Cloud SQL Studio에 인증합니다.
CREATE INDEX 명령어를 Cloud SQL Studio에 붙여넣어 색인을 만듭니다. Cloud SQL Studio에서 SQL 명령어를 실행하는 방법에 관한 자세한 내용은 Cloud SQL Studio를 사용하여 데이터 관리를 참고하세요.

다음 단계

메모리 사용량이 높은 쿼리 최적화