在数据库应用开发中，随着数据量的增长和应用系统复杂度的增加，SQL 查询的执行速度可能会变得缓慢，进而影响到整体系统的响应速度和用户体验。当遇到慢 SQL 时，开发者和运维人员常常会面临巨大的压力，如何快速定位并解决慢 SQL 问题，是一项非常重要的技能。
mysqldumpslow、
pt-query-digest和
pg_badger，大多数 DBA 对此都比较熟悉，但这些工具也存在以下局限性：
针对不同数据库引擎需要切换不同工具； 大多数工具依赖命令行操作，使用不够便捷；
在处理较长时间区间的日志时，筛选效率较低；
虽然提供了较为全面的统计信息（如执行时间、执行次数、SQL、锁等待时间等），但需要依赖 DBA 经验进一步分析，缺乏直接的优化建议。
相比之下，DBdoctor不仅提供了指定时间范围内当前实例的慢SQL统计和趋势分析，还能针对特定慢SQL进行深度剖析。它涵盖了最差性能的SQL样本提取、执行计划、索引优化建议、SQL规则审核以及锁等待信息等多个维度，为慢SQL优化提供更直观、全面的解决方案。
在DBdoctor中，慢SQL治理只需要两步。点击【诊断与优化】→【慢SQL治理】菜单，可以查看当前实例下的慢SQL治理页面。
界面左上角选择时间范围，即可查看当前时间区间内的以下信息：
慢SQL趋势与CPU、内存、IO的组合视图，快速识别慢SQL与资源消耗的关系。例如图中存在 慢SQL与CPU高度重合的突刺，则可推断当时的慢SQL导致CPU突增。
慢SQL耗时分布，快速评估实例风险。风险可分为4个等级，如果3s以上的数量较多，那该实例需要重点关注。
慢SQL列表，快速筛选Top慢SQL。
按SQL指纹进行聚合分析：对同类SQL进行聚合，并按照SQL指纹进行统计分析。
按执行次数、平均执行时间筛选：可以根据执行次数和平均执行时间排序。
按锁耗时分析筛选：若平均锁等待时间大于0，则说明该SQL存在锁导致的慢SQL问题，DBdoctor将生成该SQL的锁等待可视化分析图。
点击该慢SQL记录右边的SQL分析按钮，可以获取SQL最差样本以及执行计划、索引推荐、sql审核、锁等待可视化等信息。接下来简单介绍下锁等待和慢SQL缺少索引两个场景案例。
点击查看详情的超链接，即可查看锁等待可视化分析，细节还原加锁等锁现场。
点击某条慢SQL的SQL分析按钮，即可查看执行计划、基于自研cost优化器生成的索引推荐、SQL规则审核信息。
无论是新业务上线还是例行巡检，DBdoctor的慢SQL治理功能都能帮助您轻松识别并处理慢SQL。通过从“慢SQL的识别、影响分析、性能瓶颈排查、优化建议”四个方面进行全面治理，DBdoctor帮助您快速分析原因、改善性能瓶颈，确保业务的稳定运行。
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