DAS是如何检测到慢SQL的？通过什么技术检测到慢SQL的？

DAS（Database Autonomics System）可以通过多种技术和数据来检测到慢SQL，其中比较常见的方式包括：

Profiling/Tracing：可以通过数据库系统提供的性能分析工具或者自定义脚本来进行SQL查询的跟踪，从而收集相关的性能数据和指标，比如执行时间、执行计划、消耗资源等。这些数据可以通过各种可视化方式展示出来，帮助管理员和开发人员更好地理解应用程序和SQL查询的行为。

工作负载分析：可以通过监控系统日志或者应用程序日志，收集用户请求和SQL查询的数据，比如请求频率、请求类型、响应时间、错误码等。通过对这些数据进行分析，可以判断哪些SQL查询在实际应用中影响了系统性能，从而进行进一步的优化和调整。

自适应优化：一些数据库系统可以使用自适应优化技术，根据实际的工作负载和性能数据，在运行时自动优化SQL查询的执行计划和相关参数，从而达到最佳的性能表现。这种方式可以避免用户手动优化带来的复杂性和风险，提高系统的自动化程度和稳定性。

通过上述技术和手段，DAS可以检测出慢SQL，并提供相应的优化建议和自动化工具，从而提高数据库系统的性能和可用性。

DAS（Database Autonomy Service）是阿里云提供的一款数据库自主管理服务，可以帮助用户发现和解决数据库性能问题。DAS检测慢SQL的技术是基于审计日志的，它通过对数据库中的SQL执行审计日志进行采集和分析来发现慢SQL。

具体来说，DAS会通过在数据库中开启审计功能，将SQL执行信息记录到审计日志中，并定期采集和分析这些日志。在分析过程中，DAS会根据SQL执行时间、执行次数、执行计划等指标来评估SQL的性能，并将执行时间超过阈值的SQL标记为慢SQL。用户可以通过DAS的慢SQL分析功能，查看慢SQL的详细信息，包括执行计划、执行时间、执行次数、响应时间、影响行数等，以便进行优化。

总之，DAS检测慢SQL的技术是基于审计日志的，它通过采集和分析数据库中的SQL执行信息来发现慢SQL，并提供了丰富的分析和优化工具，帮助用户优化数据库性能。