openGauss慢SQL发现基于SQL模板化的流程

（1） 获取SQL流水数据。

（2） 检测本地是否存在对应实例的历史模板信息，如果存在，则加载该模板信息，如果不存在，则对该模板进行初始化。

（3） 基于SQL数据，提取SQL的粗粒度模板信息。粗粒度模板表示将SQL中表名、列名和其他敏感信息去除之后的SQL语句模板，该模板只保留最基本的SQL语句骨架。

（4） 基于SQL数据，提取SQL细粒度的模板信息。细粒度模板表示在粗粒度模板信息的基础上保留表名、列名等关键信息的SQL语句模板。细粒度模板相对粗粒度模板保留了更多SQL语句的信息。

（5） 执行训练过程时，首先构造SQL语句的基于粗粒度模板和细粒度模板信息，例如粗粒度模板ID、执行平均时间、细模板执行时间序列、执行平均时间和基于滑动窗口计算出的平均执行时间等。最后将上述模板信息进行储存。

（6） 执行预测过程时，首先导入对应实例的模板信息，如果不存在该模板信息，则直接报错退出；否则继续检测是否存在该SQL语句的粗粒度模板信息，如果不存在，则基于模板相似度计算方法在所有粗粒度模板里面寻找最相似的N条模板，之后基于KNN（k nearest neighbor，K近邻）算法预测出执行时间；如果存在粗粒度模板，则接着检测是否存在近似的细粒度模板，如果不存在，则基于模板相似度计算方法在所有细粒度模板里面寻找最相似的N条模板，之后基于KNN预测出执行时间；如果存在匹配的细粒度模板，则基于当前模板数据，直接返回对应的执行时间。