这是学习笔记的第 1965 篇文章
最近和同事对于慢日志提取和优化做了更进一步的改版，总体来看效果还是不错的，对于数据完整性，数据有效性方面需要不断完善。
这是一个初步的概览面板，能够通过这个面板实现大部分的慢日志提取需求，目的是能够通过可视化的方式更全面的展示慢日志的信息，如下：
而在这个基础上，其实我们的工作还有很多的改进之处，我们希望的不是单单的慢日志提取，听起来技术含量还是不够，我们想把这部分的内容做得更深更细一些，比如我们可以根据SQL指纹来得到一段时间周期内的性能历史情况，听过这个曲线图就能够知道同一个SQL在时间维度内的变化情况，是否稳定。我们根据快照来进行数据的提取展示，在不同的时间维度（半个小时以内）执行的时长，次数等都有一个更为精确的统计方式。
在这个基础上，我们补充了表信息执行计划的信息和相关表信息，也就是说一条SQL语句，我们会根据SQL提取出相关的表名，然后把这些信息通过列表的形式来展现，下钻到具体的表结构信息，这样我们分析一条SQL的问题时可以根据具有参考性。
而强烈推荐的是两个部分，一个是SQL性能模型，我们根据SQL性能进行评估和打分，然后给出一些建议，这部分的内容还是初步设计阶段，也是我们需要不断完善的核心内容。
而最后的相关SQL是一个比较有意思的功能，一条SQL语句相关的表有a,b,c,那么我们会根据这些表为维度来进行动态匹配，还有哪些SQL是相关的，把他们也能够排列出来，作为优化的参考，比如我们优化了一条语句，结果通过相关SQL发现影响面还是比较大，那么在优化中我们就需要格外注意。
