查询性能监控是跟踪和分析数据库查询执行效率的过程，旨在帮助开发人员识别瓶颈并优化系统。它通过收集查询执行时间、资源使用情况（CPU、内存）和错误率等指标，然后分析这些数据来发现模式或异常。工具和框架自动化了大部分过程，提供了对哪些查询速度慢、为何性能低下以及它们如何影响整体应用性能的可见性。
第一步是数据收集。监控工具会记录每条查询的详细信息，例如开始/结束时间、查询文本、执行计划以及数据库服务器指标。例如，PostgreSQL 工具可能会捕获一条查询，该查询扫描一百万行耗时 5 秒，因为它缺少索引。一些系统还会跟踪上下文数据，如高峰流量时段或并发查询，以将性能与外部因素关联。SQL Server Profiler、PostgreSQL 的 pg_stat_statements 或 Amazon RDS Performance Insights 等云服务可以自动化此日志记录过程。开发人员还可以手动检测代码，以测量特定应用工作流程中的查询延迟，例如跟踪搜索功能获取结果所需的时间。
接下来，分析识别问题。慢查询日志突出显示了优化的候选，而执行计划揭示了全表扫描或缺少索引等低效情况。例如，连接三个表而没有适当索引的查询可能会在执行计划中显示较高的“逻辑读”，表明数据处理过多。关系型数据库中的 EXPLAIN 或像 Datadog 这样的 APM 解决方案等工具可以可视化这些模式。当指标超过阈值（例如查询平均时间超过 500 毫秒）时，可以触发警报，让团队能够优先修复问题。分析还考虑趋势：查询性能随时间下降可能预示数据量增长或模式设计缺陷。
最后，开发人员根据洞察采取行动。这可能涉及重写查询（例如，用哈希连接替换嵌套循环）、添加索引或调优数据库配置。例如，通过使用 keyset 分页而非 OFFSET/LIMIT 来优化分页查询可以减少负载。监控也为扩展决策提供信息：频繁死锁可能需要分片，而高读取延迟则表明应添加像 Redis 这样的缓存层。持续监控可确保更改达到预期效果并捕获回归，使其成为一个测量、分析和改进的循环过程。
