查询热图可视化 是一种用于可视化表示数据库查询在特定维度（如时间、表或查询类型）上的频率、强度或性能特征的技术。它采用颜色编码的地图（通常是从冷色到暖色的渐变）来突出显示查询活动中的模式，从而更容易识别热点、效率低下或异常情况。例如，热图可能显示 80% 的读取查询发生在高峰时段的特定表上，或者特定查询类型始终导致响应时间缓慢。这种可视化有助于开发人员和数据库管理员快速掌握复杂的查询行为，而无需手动筛选日志。
要创建查询热图，首先需要从查询日志、监控工具或数据库系统表（例如，PostgreSQL 的 pg_stat_statements）收集数据。 此数据基于时间戳、表名或查询执行时间等维度进行聚合。 例如，基于时间的热图可能会将 24 小时分为每小时的块，并计算每个块中每个表的查询。 然后将聚合值映射到颜色——较高的值（例如，频繁查询）可能显示为红色，而较低的值显示为蓝色。 Grafana、Kibana 等工具或自定义 Python 脚本（使用 Matplotlib 或 Seaborn 等库）通常用于渲染可视化效果。 例如，热图轴可以表示时间（X 轴）和表名（Y 轴），颜色强度显示查询量。
开发人员主要使用查询热图进行性能优化和容量规划。 如果热图显示某个特定表在特定时段内被过度查询，则可以应用索引或缓存策略来减少负载。 同样，如果在中午发现运行缓慢的查询激增，可能会促使对批处理作业计划进行调整。 热图还有助于检测异常情况，例如写入操作中意外的峰值，这可能表明应用程序错误或安全漏洞。 例如，电子商务平台可以使用热图来识别产品库存检查在促销期间每分钟都会飙升，从而导致数据库争用。 通过解决这些热点问题，团队可以提高系统可靠性和用户体验，同时避免过度配置资源。