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如何在 Google Cloud 上使用 Cloud Spanner Query Insights 分析慢查询并优化数据库性能?
一个金融交易系统使用 Cloud Spanner 存储核心账务数据,近期发现部分事务性查询响应时间超过 500ms,影响结算流程。已启用 Query Insights 功能,但在分析界面中面对大量执行计划、延迟热图和等待事件时难以定位瓶颈。挑战包括如何解读 Query Execution Plan
中的 Distributed Union
或 Interleave Join
节点开销、识别因缺失索引导致的全表扫描、判断是否存在锁争用(Lock Contention)或时间戳等待(Timestamp Wait),以及结合 Rows Scanned per Row Returned
指标优化表结构与索引设计。应如何系统性利用 Query Insights 数据进行性能调优?