作为一名DBA，SQL优化是工作中必不可少的部分。如何快速、准确的发现待优化的语句，是DBA经常需要考虑的问题。很多数据库都内置有慢查询、SQL报告等能力，这也是DBA作为SQL优化的通常入口。但在长时间的工作中也发现，系统提供出的SQL并不能全面反映语句运行情况，甚至会误导优化的方向。下文是笔者在数年前萌发的一个产品（暂定名MyTopSQL）想法，很遗憾因各种客观因素未能落地。近期看到多篇AI+DB结合的文章，颇受启发；特分享出此文。本文没有多么高端的算法理论，只是些简单的数理统计，但相信同样能具有不小的价值。如读者感兴趣想尝试实现，可与我沟通。

相信DBA们都有这样的经历，当系统出现性能问题时，会收集慢查询报告（或SQL报告），然后尝试优化SQL来解决问题。但从SQL报告中的众多语句中，该选择哪些SQL作为优化对象呢？是否还有有系统遗漏的待优化SQL？SQL的执行特征是否产生变化了呢？想回答上述问题，让我们先看看SQL报告（以下是以Oracle AWR为例）

从上述可以看到，数据库按不同执行特征将语句分类后供DBA来选择：

• 按执行时间长度

• 按执行时占用CPU时间

• 按逻辑读、物理读的次数

• 按执行次数

• 按语句解析情况

• …

但这些语句真的是我们应该首选去优化的嘛？其实未必，DBA真正需要优化的，是哪些即将（或已经）产生性能拐点的语句，对于那些”稳态”的语句是不需要过多关注的。此外，还有些语句执行状态非常不稳定（偏差很大），这些也是需要关注的。本产品使用数理统计的一些手段，尝试给出这些SQL；或者说，为DBA提供另一种”视角”去观察SQL。

数据特征

• 统计指标

  极值（最大、最小值）、均值、中位数、众数

• 适用数据

  OS.MEM，OS.NET，OS.IO

  OBJ.INFO(size)

  SQL.COST，SQL.RESOURCE

• 典型场景

1. 中位数，较均值更能反映上述指标，例如SQL时长、各种资源消耗等。

2. 众数，可反映出最常见的情况，也很有价值。如众数超过一个，则说明数据有明显分类。

数据趋势

• 统计指标

  导数

• 适用数据

  OS.MEM，OS.NET，OS.IO

  OBJ.INFO(size)

  SQL.COST，SQL.RESOURCE

• 典型场景

  反映时间序列上数据差异。例如，执行时间导数持续增大，反应了执行恶化程度呈指数增长。

数据离散度

• 统计指标

  分位距、标准差、标准分

• 适用数据

  SQL.COST

• 典型场景

1. 分位距，反映了去除噪声后的极值间的差距（最大-最小），可用来反映数据的差异性。传统的四分位距，粒度比较粗，可考虑95%的情况。

2. 标准差，反映了典型值与均值查询的指标。标准差越小，反映数值离均值越近。

3. 标准分，反映了相较于均值的位置。正的表示高于均值，负的表示低于均值。数据大小体现了数据与均值的距离。这个将数据形状保持不变，可做跨对象类比，更有意义。

数据概率

前提条件，假设SQL执行时长是符合泊松分布特征的。

• 统计指标

  泊松分布的均值，期望和方差。

• 适用数据

  SQL.TIME

• 典型场景

1. 泊松分布期望(λ)，该值越大，执行特征越正态；该值越小越偏态。可用该指标进行类别划分。

2. 泊松均值和方差，反映了执行时长差异化。

数据回归（筛选关联因素）

• 统计指标

  回归系数（最小二乘法）

• 适用数据

  SQL.TIME+XXX

• 典型场景

  计算SQL执行时长与其他指标的回归系数(r)，反映出其线性拟合度。如果r=1，为完全线性相关；如r=0，则不存在相关性。SQL受哪类资源的影响最大，可从多个因素中分析其受影响程度。

1. RESOURCE

   评估系统资源影响SQL运行，例如可区分是IO敏感性、CPU敏感性等，用于优化方向的区分。

2. OBJECT

   可评估哪个对象变化（大小、记录数、DML次数等）最影响SQL运行。

【其中灰色部分，为自开发部分】

整个系统可分为五个主要部分：

• 数据源层

  系统会支持Oracle、MySQL等数据库。

• 采集层

  采集层功能是完成数据采集工作。主要由collectd、pycollect（暂定名）两个组件，分别完成主机端性能数据收集和数据库端数据收集工作。

• 存储层

  采用InfluxDB时序数据库作为核心存储。

• 计算层

  SQL_AI（暂定名），完成算法计算部分，计算后结果回写到InfluxDB。

• 展示层

  采用Grafana作为统一展示，这部分不要开发工作，但需要大量的配置工作。最好可做成PlugIn的方式。

内容梳理

采集内容的丰富程度，直接决定了系统的“上限”。我梳理了与SQL相关的采集内容。未来对于采集内容，肯定还是需要后添加的。因此在采集程序设计上，要保留必要的扩展能力，这部分我随后会谈到。

• OS

  收集CPU、MEM、NET、IO等指标。这部分是通过Collectd完成的，其指标可根据需要随时扩展即可。其丰富程度应可以满足我们的需求。

• DB

  收集数据库实例级别的指标，包括BUFFER（缓冲区）、PROFILE（整体性能指标）、LOCK/LATCH（栓锁情况）、EVENT（事件情况）。这部分是需要采集程序采集。

• OBJ

  收集对象级别的指标，包括STAT（统计信息类）、ACTION（动作类，例如DML次数）、INFO（其他信息类，例如表大小）。

• SQL

  收集SQL级别的指标，包括TIME（执行时间类）、COST（成本类）、RESOURCE（资源类）、INFO（其他信息类，例如游标情况）。

采集模块

采集模块，完成了采集多类别（四个类别）、多维度（数十个维度）、多时间间隔（采集频率不同）的信息收集工作。根据数据源不同，其采集方式也不同，我简单梳理了基本采集结构（以MySQL为例）。

• Thread说明

  Main Thread，完成初始化、配置读取、子线程监控、输出日志等功能。

  Collect DB Thread，完成DB级别信息收集。Collect Obj Thread，完成OBJ级别信息收集。Collect SQL Thread，完成SQL级别信息收集。

• Interface说明

  公共访问接口，提供对某类服务的访问能力。例如：

1. 通过SQL访问。例如OBJ级别访问，需要通过访问数据字典完成，调用此公共服务。

2. 通过MEM访问。例如通过show innodb status完成。DB级收集，调用此公共服务。

3. 通过日志访问。例如SQL级收集，调用此公共服务。建议先抽象出公共服务部分。

   
   

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