阿里云 DAS 请求分析实战指南

在 AI 应用和大模型部署爆发的时代，数据库性能直接决定了业务响应速度。阿里云 DAS（数据库自治服务）的「请求分析」功能，正成为开发者优化数据库的利器。本文通过真实操作演示，手把手教您 3 步定位性能瓶颈。

第一步：开启请求分析功能

接入目标数据库
在 DAS 控制台选择已接入的 RDS/Redis 实例（支持 MySQL/PostgreSQL 等主流引擎），进入「请求分析」模块。
注：未接入的实例需先完成数据库授权。

开启流量分析
勾选「SQL 请求分析」与「公网流量分析」，设置采样率建议≥50% 确保数据代表性。

第二步：解读关键性能指标

通过请求分析面板，重点关注 3 类黄金指标：
✅ 慢 SQL TOP10 直接显示执行耗时最长的 SQL，点击可查看具体执行计划。例如某电商平台通过该功能发现未命中索引的 COUNT 查询，优化后 QPS 提升 4 倍。

✅ 请求类型分布实时展示 SELECT/UPDATE/DELETE 操作占比。突发写操作激增可能预示缓存穿透，需检查业务逻辑。

✅ 来源 IP 分析识别异常请求源。某游戏公司曾发现某 IP 高频扫描，及时阻断后 CPU 负载下降 60%。

第三步：实施优化方案

慢 SQL 治理使用 DAS 内置「SQL 优化建议」功能：

自动推荐索引优化（如联合索引覆盖查询）

提示 SQL 改写方案（如避免 SELECT *）

执行计划可视化（成本消耗一目了然）

弹性扩缩容决策结合「请求量趋势图」与「CPU 使用率」曲线：

若峰值持续超过 70% 且请求排队，触发只读实例扩展

利用定时分析报告设置自动伸缩策略

安全加固对高频异常的 IP 启用白名单机制，阻断恶意扫描流量。

避坑指南：

公网流量分析未开启部分用户仅开启 SQL 分析，忽略公网流量监控，导致 DDoS 攻击无法及时识别。

采样率设置过低低于 30% 的采样率可能遗漏偶发性慢查询，生产环境建议保持 50%-100%。