国产数据库SQL性能调优方法？
1.1 如何获取应用端SQL请求到响应的全链路耗时？
1.2 如何常态化高效识别慢sql、高频sql、未提交事务。
1.3 如何凭借执行计划和统计信息快速验证优化后sql性能，期望做到批量、事前优化。
1同行回答
优化数据库的性能，特别是SQL性能，是数据库管理的核心工作之一。下面我将针对你的问题一一给出答案。
1.1 如何获取应用端SQL请求到响应的全链路耗时？
全链路跟踪需要捕捉应用端发送的请求，经过网络、数据库处理，再返回给应用端的整个过程。
应用层日志: 修改应用的代码，对每一个SQL操作前后都记录时间，从而计算出执行时间。
数据库审计: 多数数据库都支持审计功能，可以记录SQL的执行情况。
网络抓包: 使用工具如Wireshark等抓取网络数据包，从中提取SQL的发送和响应时间。
中间件或代理: 如果你使用了如MyBatis、Hibernate等ORM框架或者数据库代理，通常它们也会有相应的日志或统计功能。
1.2 如何常态化高效识别慢sql、高频sql、未提交事务。
慢查询日志: 多数数据库都支持慢查询日志功能，开启后可以记录执行时间超过预设阈值的SQL。
性能监控工具: 使用如Prometheus、Zabbix、Grafana等监控工具结合数据库提供的监控接口获取实时或历史性能数据。
数据库自带工具: 例如，MySQL有SHOW PROCESSLIST命令，Oracle有AWR、ADDM报告等。
事务监控: 对于未提交的事务，可以使用数据库自带的管理工具或命令查看。例如，在MySQL中使用SHOW INNODB STATUS可以查看事务状态。
1.3 如何凭借执行计划和统计信息快速验证优化后sql性能，期望做到批量、事前优化。
执行计划: 大部分数据库支持查看SQL的执行计划，例如MySQL的EXPLAIN，Oracle的EXPLAIN PLAN FOR等。通过比较优化前后的执行计划，可以判断索引、连接、排序等是否有优化。
统计信息: 定期更新表和索引的统计信息，确保优化器可以基于最新数据做决策。
模拟环境: 在模拟环境中重放生产环境的查询负载，比较优化前后的性能。
自动化工具: 使用如SQLTuning、pt-query-digest等工具来自动化分析SQL性能，并提供优化建议。
对比测试: 将优化前后的SQL在同一数据集上执行，记录并对比执行时间和资源消耗。
持续监控: 即使SQL在测试环境中表现良好，也需要在生产环境中持续监控其性能，以捕捉潜在的性能问题。
总的来说，SQL性能优化是一个持续的过程，需要结合各种工具和方法，不断调整和优化。
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1.1 获取应用端SQL请求到响应的全链路耗时可以通过以下步骤实现：
- 在数据库中开启慢查询日志功能，记录所有执行时间超过阈值的SQL语句。
- 在应用程序中添加一个计时器，记录SQL请求到响应的时间。
- 将计时器记录的时间和慢查询日志中的SQL语句进行匹配，得到每个SQL请求到响应的全链路耗时。
1.2 常态化高效识别慢SQL、高频SQL、未提交事务可以通过以下方法实现：
- 使用数据库性能监控工具，例如Oracle AWR、MySQL Performance Schema等，对数据库进行监控和分析，识别慢SQL、高频SQL等问题。
- 使用数据库审计功能，记录所有未提交事务的操作，并及时发出警报。
- 使用第三方工具，例如pt-query-digest、pgBadger等，对数据库日志进行分析，识别慢SQL、高频SQL等问题。
1.3 凭借执行计划和统计信息快速验证优化后SQL性能，期望做到批量、事前优化可以通过以下步骤实现：
- 在数据库中开启SQL执行计划和统计信息收集功能，记录所有SQL语句的执行计划和统计信息。
- 使用数据库性能监控工具，例如Oracle AWR、MySQL Performance Schema等，对数据库进行监控和分析，识别性能瓶颈。
- 使用第三方工具，例如SQL Tuning Advisor、pgTune等，对SQL语句进行优化，并验证优化后的执行计划和统计信息。
- 批量执行优化后的SQL语句，并监控性能指标，验证优化效果。