如果数据库有慢查询会造成什么后果？不就是返回数据会慢一些么，用户体验变差？其实远远不止，我经历过几次线上事故，有一次就是由一条 SQL 慢查询导致的。
那次是一条 SQL 查询耗时达到 2-3 秒「没有命中索引，导致全表扫描」，由于是高频查询，并发一起来很快就把 DB 线程池打满了，导致大量查询请求堆积，DB 服务器 CPU 长时间 100%+，大量请求 timeout…
最终系统崩溃！可见，团队如果对慢查询不引起足够的重视，风险是很大的。
慢查询，顾名思义，执行很慢的查询。有多慢？超过 long_query_time 参数设定的时间阈值（默认 10s），就被认为是慢的，是需要优化的。
那如何才能知道有没有慢查询？网站或软件出现问题如何知道是不是慢查询造成的？要知道招一名专业的DBA（数据库管理员）年薪要20万以上。
自感知、自修复、自优化、自运维及自安全，数据库迈入自治时代!
数据库自治服务（简称DAS）是一种基于机器学习和专家经验实现数据库自感知、自修复、自优化、自运维及自安全的云服务，帮助用户消除数据库管理的复杂性及人工操作引发的服务故障，有效保障数据库服务的稳定、安全及高效。
该服务已经在阿里巴巴集团的所有的数据库上验证了2年+，截止到2020年4月：
- 自动优化了 4000万+ 的SQL
- 自动回收了 4 PB的空间
- 自动优化了20%的内存
产品功能
统一管理
对用户本地IDC和云上的数据库进行集中管理，统一监控，节省用户50%以上的管理成本，显著减少操作故障概率。
- 统一监控
通过DAS平台，即可查看所有环境、所有集群、所有实例的性能趋势情况和实时性能情况。- 低成本：用户无需耗费人力开发和部署采集、计算、存储程序，直接使用DAS即可监控数据库。
- 指标丰富：支持数据库各项关键指标的采集、计算和展示。
- 细粒度的监控：支持用户按需设置细粒度的监控，最小支持秒级监控，帮助用户快速发现异常。
- 统一告警
支持云上云下数据库告警规则的自定义、告警信息的发送。- 默认告警模版：基于阿里巴巴的数据库运维经验，为各种数据库引擎定义了默认的告警模版，用户可以直接使用。
- 灵活配置：支持各种告警规则、告警模版、告警联系人、告警联系组的灵活配置，用户可以为企业内不同的使用者定义不同的告警模版。
- 异常发现：自动发现没有定义告警的数据库实例，避免因为告警信息发送不及时，导致业务受损。
自治服务（智能诊断和优化）
基于机器学习和细粒度的监控数据，实现7 * 24小时的异常检测，提供自动SQL限流、异常快照、自动SQL Review和优化、存储空间自动扩展、计算资源自动扩展等功能，从异常发现、根因分析、进行止损／优化、效果跟踪、回滚／沉淀知识库，实现诊断流程的闭环，优化效果可量化，确保数据库持续可用。
主要包含如下功能：
- SQL诊断和优化
- 慢SQL分析
- 空间分析
- 性能趋势
- 会话管理
- 全量SQL分析
- 诊断报告
- 7X24小时异常检测
- 自动SQL限流
- 自动SQL优化
- 自动SQL Review和优化
- 容量评估和规格推荐
- 弹性伸缩
企业级数据库服务
- DashboardDAS总结阿里巴巴数据库团队多年的数据库运维和管理经验，提供多种监控场景，跨实例、跨集群、跨环境，跨功能模块的护航大盘、实例大盘等。
- 多环境、多集群管理DAS满足企业管理多套环境多套集群的需求，支持环境级别、集群级别的性能监控指标的聚合和下钻，贴近企业级管理视角。
- 巡检评分DAS支持巡检评分，自动对用户接入DAS的所有数据库实例进行巡检，从基础巡检到SQL、容量、性能、安全等等，并给出健康评分，帮助用户一目了然的确认数据库运行情况。
数据库安全审计
DAS 提供高危SQL识别、SQL注入检测、新增访问来源识别、敏感数据访问发现等等服务，实时检测，全量审计，快速识别数据库异常访问、拖库等行为，有效保障数据库安全。数据库安全审计包含如下功能：
- SQL注入识别
- 高危SQL识别
- 新增访问来源识别
提示：
DAS 服务目前支持云上和本地IDC的MySQL、PG、MongoDB、Redis、PolarDB数据库。如果是SQLserver、Oracle等数据库可以先上云，便能实现高效的数据库管理。
DAS定价：40元/实例/月
数据库自治服务DAS能帮您解决以下问题
业务快速迭代，数据库故障频发
数据库是所有企业业务的基座，软件研发、测试、运营、运维等等人员每天都需要对数据库进行操作或者查询，但是使用数据库的人员对数据库的了解程度参差不齐，所以数据库的稳定性不断受到如下问题的挑战：
- 业务发布，产生了大量慢SQL；
- 业务大促，容量预估不足；
- 表结构或者索引设计错误；
- 未经Review的SQL或者表被发布到线上；
缺少数据支撑，问题排查靠“猜”
数据库的问题排查和性能优化一直都是数据库领域的专业问题，但是即使最专业的DBA在面对一些问题的时候，也往往耗费了很长时间，但是仍然无法定位到根因，主要的难点有三个：
- 获取信息难，问题诊断和性能优化都需要依赖于大量的系统数据，甚至是长期的历史数据，只有基于完备的信息才能给出准确的解法；
- 分析信息难，需要多年的经验才能给出准确的解法，也需要多样的场景才能覆盖比较全面的问题类型。经验与场景，一不好传承，二变化较快，三他人理解不易；
- 优化手段难，找出问题了，知道怎么办了，也并不意味着就能马上解决问题，甚至有些解法是要深入到数据库引擎层代码优化，这可不是一朝一夕就能做好。
管理成本高
随着云计算的普及，企业可以更为便捷的根据不同的业务类型，使用不同的数据库，或者将数据库部署在不同的环境中，多环境和多种数据库的管理的挑战也随之而来：
- 精通多种数据库的专业DBA是稀缺人才，招聘难；
- 管理部署在多种环境的多种数据库的难度大；
- 管理经验沉淀和传承的难度大。
数据库的安全风险大
随着数据价值的提升，企业的数据面临着越来越多的内部或者外部的攻击，数据泄漏、数据丢失等问题层出不穷。
全球重大数据泄漏事件几乎每月都有发生，小型泄漏事件更是不胜枚举。
- 未授权或者不可预期或者错误的数据库访问和使用
- 数据泄漏；
- 数据损坏；
- 黑客攻击；
- 软硬件bugs，导致数据异常；
- 误操作导致数据丢失。