ClickHouse 的 system.query_log 是分析慢查询的核心系统表，但默认字段多、时间跨度大、噪音高，直接查容易迷失。关键不是“查全”，而是快速定位耗时高、频率高、资源消耗大的异常查询。下面给出一个实用、可复用的慢查询分析模板，聚焦真实问题场景。
筛选有效慢查询（排除干扰）
不是所有耗时长的查询都该优化——比如后台定时任务、一次性导出、或用户主动取消的查询。应先过滤出真正需要关注的记录：
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只看成功执行的查询：
type = 'QueryFinish'，排除 Cancel、Exception、Timeout 等中间状态 -
排除系统内部查询：
is_initial_query = 1，避免被SELECT * FROM system.processes这类监控语句刷屏 -
设定合理耗时阈值：例如
query_duration_ms > 5000（5秒），根据业务 SLA 调整，不盲目设 100ms -
排除空查询和元数据查询：加条件
query NOT LIKE 'SELECT%' AND query NOT LIKE 'SHOW%' AND query NOT LIKE 'DESCRIBE%'（按需补充）
聚合分析高频/高耗时查询模式
单条慢查询价值有限，重点看“哪类查询反复拖慢服务”。用 normalized query（去参数化后的指纹）做聚类：
现代商务数字机构公司网站模板
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- ClickHouse 22.8+ 自动提供
normalized_query_hash和normalized_query字段；旧版本可用replaceRegexpAll(query, '\d+', '?')粗略归一化 - 按指纹聚合统计：
count() AS cnt, avg(query_duration_ms) AS avg_ms, max(query_duration_ms) AS max_ms, any(query) AS sample_query - 排序建议：
ORDER BY cnt DESC, max_ms DESC LIMIT 20—— 先看“又慢又常跑”的头号嫌疑
关联资源消耗定位瓶颈根源
耗时长 ≠ SQL 写得差。结合内存、读取量、线程等指标判断是 CPU、IO 还是内存瓶颈：
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查内存压力：看
memory_usage（字节），超 2GB 需警惕；对比peak_memory_usage和max_memory_usage -
查扫描膨胀：
read_rows / result_rows比值过高（如 > 100）说明大量无效扫描，可能缺分区裁剪或索引 -
查并发影响：同时间段内
ProfileEvents['Query']或thread_ids数量突增，可能是小查询堆积引发排队 - 可加条件：
WHERE read_rows > 10000000 AND query_duration_ms > 3000快速抓“重读慢查”
导出可读报告（附时间窗口与上下文）
给开发或 DBA 看的报告要带上下文，不能只扔 SQL：
- 必选字段：
event_time, query_duration_ms, read_rows, written_rows, memory_usage, user, address, query - 加时间分组：
toStartOfHour(event_time) AS hour，观察是否集中在某个时段（如凌晨任务高峰） - 加客户端标识：
client_hostname, client_name, http_user_agent（若走 HTTP 接口），便于追到具体服务模块 - 示例完整查询片段：
SELECT toStartOfHour(event_time) AS hour, round(query_duration_ms, 0) AS duration_ms, read_rows, round(memory_usage / 1048576, 1) AS mem_mb, user, substring(query, 1, 120) AS query_snippet, address FROM system.query_log WHERE type = 'QueryFinish' AND is_initial_query = 1 AND query_duration_ms > 5000 AND event_time >= now() - INTERVAL 1 DAY ORDER BY duration_ms DESC LIMIT 30
