1. 火山引擎SLS的核心优势

作为火山引擎的代理商，我们深知火山引擎日志服务（SLS）在慢查询日志分析中的独特价值。其核心优势包括：

• 全托管服务：无需自建日志系统，降低运维复杂度。
• 高性能实时分析：基于自研的时序数据库引擎，支持PB级数据秒级查询。
• 智能分析能力：内置AI算法，自动识别异常日志模式。
• 多生态兼容：支持MySQL、PostgreSQL等主流数据库的慢查询日志格式解析。

通过SLS的一站式日志管理平台，可快速关联分析慢查询与系统资源指标（如CPU、内存），定位瓶颈问题。

2. 慢查询日志分析的完整流程

2.1 数据接入与预处理

在SLS控制台中：

1. 创建Logstore并配置数据源，支持通过API、SDK或Agent自动采集数据库慢查询日志。
2. 使用数据加工（ETL）功能对原始日志进行清洗：
   • 提取关键字段（如SQL语句、执行时间、锁等待时间）。
   • 标准化时间戳格式。

2.2 指标分析与可视化

利用SLS的SQL分析能力：

# 统计TOP 10慢查询
SELECT sql, MAX(query_time) as max_time 
FROM slow_log 
GROUP BY sql 
ORDER BY max_time DESC 
LIMIT 10

通过仪表盘可视化关键指标，例如：

• 慢查询按时间分布的热力图。
• 执行时长与数据库负载的关联趋势图。

2.3 根因定位与告警

结合火山引擎的告警中心功能：

• 配置当单日慢查询次数突增50%时触发告警。
• 通过链路追踪关联慢查询与应用调用链，定位代码层问题。

3. 火山引擎的差异化能力

相比传统方案，SLS提供：

典型案例：某电商客户通过SLS的智能聚类功能，发现80%的慢查询集中在3类未使用索引的SQL语句，优化后数据库性能提升70%。

总结

作为火山引擎代理商，我们推荐通过数据接入→智能分析→根因定位→持续监控的四步法，在SLS中实现慢查询的闭环治理。火山引擎的实时分析引擎与开箱即用的AI工具链，能够显著缩短问题排查周期。实际案例表明，采用该方案的企业平均减少40%的数据库运维人力投入。如需定制化实施方案，我们的技术团队可提供从日志采集到告警配置的全流程支持。