(重要***)查询自己需要的SQL语句
凡是指标相关的,先清空相关干扰条件,然后点击确认,比如加载性能里的列表页面,要查慢加载次数这个指标

这个时候去这个数据库

写SQL语句
select * from query_log ql where ql.user_name = 'sheng.yu-n@msxf.com'
and exec_time>'2025-03-14 17:07:39.856'
order by exec_time desc limit 50
然后找到自己对应操作的SQL

通过结合时间和context_id来确定自己的语句是哪一个,有的还有好几条语句,需要自己分别执行进行计算,这个SQL语句供自己参考,结合着
https://weikezhijia.feishu.cn/sheets/BIvxsKZhHhzpC6tDyoLcPE50n4d?sheet=Ixm6Z2 这里的指标注册表(第4列),筛选条件,聚合方式等,来最终确定SQL语句。
例子2:比如要查询慢加载占比,那么就清空干扰项,然后queryLog查到SQL,会有两条有用的SQL,找出来,第一条是慢加载的次数,第二条是这个页面的总加载次数,然后自己去计算这个比例。
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例子3:查询web端数据看板里的慢页面加载次数折线图
首先点击数据看板,然后
select * from query_log ql where ql.user_name = 'sheng.yu-n@msxf.com' -- and context_id like order by exec_time desc limit 50
这个时候会有几十条SQL,因为折线图特别多,这个时候通过看
context_id 这个字段,找到带h5_view_slow_cnt的,这个就表示慢加载次数,然后会有两条SQL,一条是上期的,一条是本期的,然后分别去执行,然后再与前端界面进行比对(折线图里为0的数据库里没展示出来)
大概是这样,全部操作方式参考这个视频 https://weikezhijia.feishu.cn/minutes/obcn8v6m2785sv64t618du9i
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例子4:有时候点击页面时,一下会出现几十个请求,找不到自己想要的SQL,比如web端--》错误分析--》JS错误,要看里面的页面查询pv,一下几十个请求,不容易找到SQL,这时就单独把这个请求拿出来去请求,通过查看F12,发现是这个请求

这个就是页面查询的请求,把这个请求单独拿出来,到apiPost里去请求,然后请求Body填入Payload里的参数,再在请求头里加上token,就可以发送请求了,然后再去这里↓查SQL。
select * from query_log ql where ql.user_name = 'sheng.yu-n@msxf.com' and exec_time>'2025-01-21 16:00:50.498' -- and context_id like 'slow' order by exec_time desc limit 100
可参考这个视频 https://weikezhijia.feishu.cn/minutes/obcn6t884l8t13o9oh825f42 第20:00分钟
获取token:

从这里取,然后前面要加上Bearer
类似于
Bearer eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9.eyJleHAiOjE3NDIwNjUyMDAsImp0aSI6IjE3NDE5NDM4MTgiLCJFeHRyYSI6eyJlbnRlcnByaXNlSWQiOiIwMWhmeDBncjdnazd4MzZicXpqczcxc2ZhMSIsInRlbmFudElkIjoiMDFocXBzMnM0cjhhc2hmMjY2ZHg0eWhzcGYiLCJsb2dpbk5hbWUiOiJzaGVuZy55dS1uIiwiZGlzcGxheU5hbWUiOiLkvZnog5wiLCJvcmdOYW1lIjoi5oqA5pyv5Y-R5bGV5Zui6ZifIiwiZnVsbERpc3BsYXlQYXRoIjoi6ZuG5ZuiX-aAu-e7j-eQhl_lkLTpuY_mgLvnm7TnrqHpg6jpl6hf5oqA5pyv6YOoX-aKgOacr-WPkeWxleWboumYnyIsImVtYWlsIjoic2hlbmcueXUtbkBtc3hmLmNvbSIsInVzZXJUeXBlIjpbNV0sInVzZXJJZCI6IjAxamNuMjZlZXRnbXA0MmUyMHZybXhneG01Iiwib3JnSWQiOiJJQU0tOWFhMzljMjhiNDk5OWU3OCIsImVuc1VzZXJJZCI6IklBTS00NTM0NDVlMDAzNTdkOGE4IiwiYWNjZXNzTWV0aG9kIjoxfX0.Ah2_P84R3-Q1xo0MsTfhRP-gu_7iFaW-y823u6Vo-xU

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