SQL 查询追踪

欢迎回到第 11 章的学习。在上一节，我们学习了数据库监控概述。现在我们要学习 SQL 查询追踪，这是数据库性能监控的核心。

本节将学习：Spring Data JPA 自动追踪、查询参数追踪、慢查询识别、以及查询优化建议。

Spring Data JPA 自动追踪

Spring Data JPA 自动追踪的作用是什么？ 自动追踪 Spring Data JPA 执行的 SQL 查询，无需手动添加代码。

如何启用自动追踪？ OpenTelemetry 的 Spring Boot 集成会自动追踪 JPA 查询，无需额外配置。

追踪的信息包括哪些呢？

第一个：SQL 语句。 执行的 SQL 查询语句。

第二个：查询参数。 SQL 查询的参数值。

第三个：执行时间。 查询的执行时间。

第四个：结果集大小。 查询返回的结果数量。

第五个：数据库连接信息。 使用的数据库连接信息。

自动追踪示例：

@Repository
public interface OrderRepository extends JpaRepository<Order, Long> {
    List<Order> findByUserId(String userId);
    List<Order> findByStatus(String status);
}

// OpenTelemetry These queries will be tracked automatically
@Service
public class OrderService {
    @Autowired
    private OrderRepository orderRepository;
    
    public List<Order> getOrdersByUser(String userId) {
        // Auto tracking：SELECT * FROM orders WHERE user_id = ?
        return orderRepository.findByUserId(userId);
    }
}

追踪的 Span 属性：

• db.system

  : 数据库类型（如 "mysql"）

• db.name

  : 数据库名称

• db.operation

  : 操作类型（如 "SELECT"）

• db.statement

  : SQL 查询语句

• db.sql.table

  : 表名

• db.connect_string

  : 连接字符串

查询参数追踪

查询参数追踪的作用是什么？ 记录 SQL 查询的参数值，帮助理解查询上下文，方便问题排查。

如何追踪查询参数？ OpenTelemetry 会自动在 Span 属性中记录查询参数，包括参数名称和值。

查询参数包括哪些呢？

第一个：位置参数。 使用

?

第二个：命名参数。 使用

:name

第三个：参数值。 参数的实际值（注意隐私保护）。

查询参数追踪配置：

# application.properties
# Enable query parameter tracking
spring.jpa.properties.hibernate.show_sql=true
spring.jpa.properties.hibernate.format_sql=true

# OpenTelemetry provisioning
otel.instrumentation.jdbc.query-parameters.enabled=true

慢查询识别

慢查询识别的作用是什么？ 识别执行时间过长的查询，优化查询性能，提升应用响应速度。

如何识别慢查询？ 设置慢查询阈值（如 100 毫秒），超过阈值的查询被标记为慢查询。

慢查询识别策略：

第一种：固定阈值。 设置固定的时间阈值，如 100 毫秒。

第二种：动态阈值。 根据查询类型设置不同的阈值。

第三种：统计分析。 使用统计方法识别异常慢的查询。

慢查询识别配置：

# application.properties
# Set the slow query threshold (ms)）
otel.instrumentation.jdbc.slow-query-threshold=100

慢查询分析：

// in Grafana Medium Queries Slow Queries
// TraceQL: {db.operation="SELECT"} && {duration > 100ms}

// or record slow queries in the log
@Aspect
@Component
public class SlowQueryAspect {
    @Around("@annotation(org.springframework.data.jpa.repository.Query)")
    public Object logSlowQuery(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
        long start = System.currentTimeMillis();
        Object result = joinPoint.proceed();
        long duration = System.currentTimeMillis() - start;
        
        if (duration > 100) {
            log.warn("Slow query detected: {}ms, method: {}", 
                duration, joinPoint.getSignature().getName());
        }
        
        return result;
    }
}

查询优化建议

查询优化建议的作用是什么？ 基于追踪数据，提供查询优化建议，提升查询性能。

优化建议包括哪些呢？

第一个：索引优化。 建议添加或优化索引。

第二个：查询重写。 建议重写查询语句，优化查询逻辑。

第三个：分页优化。 建议使用分页查询，减少数据传输量。

第四个：缓存策略。 建议使用缓存，减少数据库查询。

查询优化示例：

// Before optimization: full table scan
@Query("SELECT o FROM Order o WHERE o.userId = :userId")
List<Order> findByUserId(@Param("userId") String userId);

// After optimization: Adding an index
// ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_user_id (user_id);

// Before optimization: no pagination
List<Order> findAll();

// After optimization: Use pagination
Page<Order> findAll(Pageable pageable);

// Before optimization：N+1 Inquire questions
@OneToMany
List<OrderItem> items;

// After optimization: use JOIN FETCH
@Query("SELECT o FROM Order o JOIN FETCH o.items WHERE o.id = :id")
Order findByIdWithItems(@Param("id") Long id);

本节小结

在本节中，我们学习了 SQL 查询追踪：

第一个是 Spring Data JPA 自动追踪。 自动追踪 SQL 查询，无需手动添加代码，记录 SQL 语句、参数、执行时间等信息。

第二个是查询参数追踪。 记录 SQL 查询的参数值，帮助理解查询上下文，方便问题排查。

第三个是慢查询识别。 识别执行时间过长的查询，设置阈值，优化查询性能。

第四个是查询优化建议。 基于追踪数据，提供索引优化、查询重写、分页优化、缓存策略等建议。

SQL 查询追踪流程： 自动追踪 SQL 查询 → 记录查询参数 → 识别慢查询 → 提供优化建议 → 优化查询性能。

这就是 SQL 查询追踪。通过 SQL 查询追踪，我们可以全面了解数据库查询的性能和优化机会。

在下一节，我们将学习数据库连接池监控。学习如何监控连接池使用情况。