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首先是持续 24 小时的跟踪，进行指标异常检测和 Workload 异常检测，发现异常点。之后通过 SQL 优化引擎，给出优化建议。如果用户采纳自动优化建议，则灰度上线。
如果不采纳，则需要通过智能压测验证，再到灰度上线，然后进行优化效果跟踪。
阿里实现了 SQL 优化的全自动化闭环，自动 SQL 优化持续保持数据库实例运行在最佳优化状态，目前阿里内部自动优化了 4900 万慢 SQL，全网慢 SQL 显著下降了 92%，全网慢 SQL 推荐率达到了 75%。自动优化闭环在云上辅助自治了 30 万多的服务实例，全网实例月增长率达到 90%。SQL 自动优化闭环希望从规模性、精准性、安全性、全面性、联动性等方面持续优化提升，服务更多用户。
资料来源：《数据库：从趋势到实践》，链接：https://developer.aliyun.com/topic/download?id=1113
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