某组织使用 Amazon RDS for MySQL 运行一个关键应用程序。该工作负载的写入量很大，但读取量很少。数据库实例的 CPU 使用率非常高，导致应用程序性能下降。数据工程师应采取哪些步骤来降低数据库实例的 CPU 利用率？（选择两项）

Amazon RDS Performance Insights 可以帮助识别导致高 CPU 利用率的具体查询，通过优化这些查询（例如添加索引、重写低效语句），可以直接降低数据库的CPU负载，提高性能。当优化查询后CPU利用率仍然很高，或者工作负载的绝对量超出当前实例的处理能力时，升级到更大的实例大小（例如具有更多vCPU和内存的实例）可以提供更多的计算资源来处理工作负载，从而降低CPU利用率。 修改数据库模式以包含额外的表和索引可能有助于优化查询，但仅增加表不一定能解决问题，索引需要针对性地添加。每周重启DB实例并不能解决根本的性能问题，只能暂时缓解。实施缓存可以减少读取负载，但此场景是写入量大且CPU高，缓存对写入负载的直接影响有限。