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前言**
一条简单的SQL语句，如果没有经过严格审查和优化，可能会引发线上业务问题，远不仅仅是“性能慢”，甚至可能导致公司遭受严重的资损。为了防范这种风险，许多公司都制定了严格的SQL开发规范或引入了SQL审核工具。但问题是，这些措施真的能彻底解决SQL引发的业务故障吗？事实上，即使有了规范和工具，我们仍然会遇到以下类似问题：
- 线下库表的数据量少：不能真实评估系统真实运行情况
- 生产数据分布存在倾斜：测试环境SQL执行没问题，发布生产变成了慢SQL
- 按照SQL规范写的SQL：上线后还是存在问题，甚至导致故障
- 低代码平台拿不到SQL：不能评估平台是否存在代码质量问题
- 业务新增代码SQL提取：开发语言多，不能提取完整SQL进行Review
- SQL索引优化成本高：不能准确评估加索引能否带来提升
......
那么，是否有一款能够解决上述问题并覆盖数据库性能全生命周期的SQL审核工具呢？答案是肯定的。接下来，让我们一起了解DBdoctor是如何实现SQL质量全生命周期管理的。
SQL质量全生命周期管理方案
该方案围绕SQL的全生命周期展开，覆盖开发、测试和生产三个阶段。不仅有传统的SQL开发规范审核，还具备行业独有的基于外置COST优化器的性能审核，在开发和测试阶段即可精准评估SQL上线后的性能表现。接下来，我们将针对这三个阶段进行详细阐述。
一.开发阶段
最终导致数据库问题的这些SQL如果我们追溯到开发阶段，主要分为两类：
- 版本升级时候的数据库升级脚本，主要是一些DDL以及预置数据的SQL；
- 代码中SQL，包括源码拼接SQL，ORM框架等等。
针对以上两类问题，DBdoctor在开发阶段可提供以下解决方案：
IDE审核
编写代码时，在IDE中通过插件的形式集成DBdoctor的SQL审核能力，为SQL及DAO层的开发人员提供实时的SQL审核服务，帮助开发人员及时发现和解决SQL问题。
CICD审核
当提交SQL到代码仓库时，DBdoctor的SQL审核能力可以集成到CICD流水线中，自动检查本次提交的SQL代码，确保SQL代码符合既定的SQL开发规范。
代码仓审核
当提交SQL到代码仓库时，DBdoctor的SQL审核能力还可以直接对接代码仓的WebHook，当提交的代码中发生SQL变动时 ，代码仓可将变动对接至DBdoctor平台，对发生变动的SQL文件进行审核。自动检查本次提交的SQL代码，并将SQL审核结果以Comment的形式展示给用户。
针对mybatis xml mapper 文件的SQL审核，DBdoctor做了进一步增强。相比于业界已有产品，DBdoctor可以实现对mapper中SQL的各个字段类型的精准识别，并结合外置COST优化器，评估SQL未来上线后性能，并推荐出最优索引。
二.测试阶段
前面我们也提到了，编程语言是多种多样，编程语言中SQL的拼写方式更是五花八门，因此从源代码层面是很难将每种场景的SQL都获取完整。为了解决这一问题，在测试阶段DBdoctor借助eBPF技术从数据库内核中无损的采集到了全量SQL执行记录，并基于全量SQL执行记录进行SQL指纹维度的聚合，同时还对SQL指纹进行了版本划分，可针对新版本的增量SQL进行全量SQL审核，从而协助测试人员完成对该版本新增SQL的全量测试，确保问题SQL在测试阶段闭环解决，不流入线上。
三.生产阶段
针对生产环境的存量SQL，DBdoctor支持慢SQL审核以及库表元数据审核。
慢SQL审 核
DBdoctor支持实时抓取慢SQL并进行SQL指纹维度的聚合，同时自动选取该指纹中最差的一条SQL进行审核，审核完成后系统会自动检测该SQL是否根据建议进行整改，对于按照建议进行整改的SQL，系统会自动判定为已修复，而对于没有按照建议进行整改的SQL会进行持续的晾晒以及告警通知，确保线上SQL问题闭环跟踪，不遗漏任何问题。
库表元数据审核
支持对存量的建表语句进行全量的SQL审核，确保存量建表语句符合既定的SQL开发规范。
此外运维人员还可借助生产审核中的工单流程，将问题SQL分配给指定人员处理并进行全流程跟踪，确保问题无遗漏。
总结
DBdoctor通过覆盖SQL全生命周期的审核方案，可以有效解决传统工具难以应对的行业难题，比如在开发阶段如何评估SQL上线后是否存在性能问题，提升代码质量并优化数据库性能。立即下载最新版本的DBdoctor，给您的业务保驾护航，过节稳稳稳！
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