在性能优化方面，Top分析能够精准定位资源消耗高、执行耗时久的Top SQL，为有的放矢地开展优化工作指明方向，有效提升系统的整体性能表现。在故障诊断领域，Top分析凭借其高效性，可迅速锁定由特定SQL引发的诸如资源耗尽、锁冲突等问题，极大助力运维人员快速排查和解决故障。在容量规划场景中，通过对Top分析所得数据进行深入的趋势剖析，能够为是否需要扩充硬件资源等决策提供坚实可靠的依据。
传统数据库运维平台在进行Top SQL分析时，暴露出分析维度单一、难以捕捉异常波动等明显痛点。GoldenDB数据库Insight运维平台在运维改进中，创新性地搭建起【宏观+微观】双区间联动的观测与分析体系。该平台借助动态时间窗口切片技术，不仅可以实现对全局性能态势的敏锐感知，还能精准定位瞬时出现的异常情况，并对全周期内的SQL行为进行完整追踪。
宏微双区间联动分析
宏区间，是指对所选定的完整时间窗口范围展开系统性观测，从而把握整体趋势。微区间，则是将宏区间进一步细分为若干连续区间片段，通过较小的时间窗口进行细致入微的观察，聚焦局部细节。
宏微区间的联动分析，是针对特定指标，选取一段具有一定时间跨度的区间作为宏区间，随后将该宏区间均匀切分为180个微区间。在此基础上，同步对宏区间与微区间进行深度数据挖掘，分别找出每个区间内的TOP SQL，进而构建出【双区间毛刺图谱】。借助这一图谱，能够更加高效地筛查出异常的毛刺数据，为后续的分析和决策提供有力支持。
【双区间毛刺图谱】通常包含以下4类趋势图：
1. 宏区间趋势图
该图呈现的是依据宏区间数据计算得出的TOPN SQL。
以图1为例，其展示的是在宏观时间跨度内筛选出的TOPN SQL，通过时间轴直观呈现这些关键SQL的性能表现，便于把握整体趋势与宏观特征。
与微区间不同，宏区间展示的是基于完整区间计算得出的TOP SQL。然而，对于那些执行频率较低或者总耗时较短，但实际上可能存在异常情况的SQL，在宏区间的分析中，很可能无法被识别和展示出来。
图1：宏区间趋势图
2. 微区间散点图
此图呈现的是每个微区间所获取的TOPN SQL。
以图2为例，其具体表现为在坐标轴上，同一时刻对应的纵向排列的点图形式。所有微区间的点共同构成了一个散点图，通过这张图，可以清晰地观察到微毛刺的情况。
图2：微区间散点图
3. 微区间总体TOP趋势图
该图的生成逻辑是，先从所有微区间的散点中筛选出TOPN的点，获取这些点所对应的SQL后，再将这些SQL在宏区间范围内的趋势完整地展示出来，如图3所示。
通过这一趋势图，能够把握微观层面重点SQL在宏观区间的整体变化情况。
图3：微区间总体TOP趋势图
4. 指定微区间趋势图
从散点图中选定某一个特定的微区间，获取该区间内的TOPN点，进而根据这些点确定对应的SQL。然后查询这些SQL在宏区间的数据，最终通过指定微区间趋势图，将这些SQL在宏区间范围内的趋势直观呈现，如图4所示。
红色方框是两种微区间TOP的切换按钮，方便用户灵活查看。
图4：指定微区间趋势图
GoldenDB数据库Insight运维平台创新推出的宏微双区间联动分析功能，为快速捕捉和准确定位SQL性能问题提供了全新且高效的思路，成功攻克了传统数据库运维平台在Top SQL分析过程中存在的诸多难题。通过搭建双维度的观测体系，生成多样化、可视化的趋势图，运维人员得以更加精准、迅速地定位SQL问题并找到解决方案。
无论是面对性能优化、故障诊断，还是容量规划等复杂的工作场景，该功能都能助力运维人员从海量的数据信息中抽丝剥茧，将那些隐藏的“毛刺”转化为切实可行的优化方向，显著提升数据库运维的效率与质量。
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