某組織使用 Amazon RDS for MySQL 執行一個關鍵應用程式。此工作負載的寫入量很大，但讀取量很少。DB 執行個體顯示 CPU 使用率非常高，導致應用程式效能下降。資料工程師應採取哪些步驟來降低 DB 執行個體的 CPU 使用率？（請選擇兩項）

正確答案是「使用 Amazon RDS 的 Performance Insights 功能來識別 CPU 使用率高的查詢。優化有問題的查詢。」和「升級到更大的執行個體大小。」 當資料庫的 CPU 使用率過高時，首先應透過 Performance Insights 等工具找出造成高 CPU 使用率的特定查詢。優化這些查詢（例如，新增索引、重寫查詢邏輯）通常能最有效地降低 CPU 負載，因為它解決了根本原因。如果查詢優化後仍無法滿足效能需求，或者資料庫負載持續增長，則升級到更大的執行個體大小（具備更多 CPU 核心和記憶體）可以提供更多資源來處理工作負載，從而降低 CPU 使用率。 「修改資料庫綱要以包含額外的資料表和索引」僅部分正確，因為新增索引是優化查詢的一種方式，但單獨修改綱要不一定能解決所有高 CPU 問題，且新增不必要的資料表會增加複雜性。「每週重新啟動 RDS DB 執行個體一次」是暫時性措施，無法解決根本的效能瓶頸。「實作快取以減少資料庫查詢負載」對於讀取密集型工作負載非常有效，但此情境是寫入密集型且讀取量很少，因此快取的效果有限。