示例成品 · 平台演示,按左边这组点选真跑出来的
示例:慢查月度趋势对比表(示意数据)
一、总览
指标 | 上月 | 本月 | 环比
慢查总数 | 1200 | 960 | -20%
慢查TOP10平均耗时(ms) | 2600 | 2100 | -19.2%
重复出现未处理指纹数 | — | 7 | —
二、TOP重合与优化对比(按SQL指纹对齐)
指纹 | 上月耗时(ms) | 本月耗时(ms) | 是否重合 | 优化动作 | 降幅
FP-001 | 5200 | 3100 | 是 | 加索引 | -40.4%
FP-002 | 4800 | 4800 | 是 | 未处理 | 0%
FP-003 | 4100 | — | 否 | 已下线 | —
FP-004 | — | 3900 | 否 | 新增慢查 | —
FP-005 | 3500 | 1900 | 是 | 改SQL | -45.7%
FP-006 | 3300 | 3300 | 是 | 未处理 | 0%
三、已优化项优化前后对比
指纹 | 优化前(ms) | 优化后(ms) | 降幅 | 动作
FP-001 | 5200 | 3100 | -40.4% | 加索引
FP-005 | 3500 | 1900 | -45.7% | 改SQL
FP-007 | 2900 | 2200 | -24.1% | 加索引
优化后平均耗时下降:约 36.7%(按上表三项平均)。
四、重复未处理指纹
FP-002、FP-006 等共 7 个指纹连续两月出现且无优化动作,建议下月优先认领。
结论:本月慢查总量下降约两成,已优化项平均降幅约三成七,未处理重合项需跟进。(示意数据,实际以程序计算为准)
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