如何在Hologres中查看慢Query日志并分析_实时数仓Hologres-阿里云帮助中心

慢Query的查询与分析可以帮助您对系统中发生的慢Query或失败Query进行诊断、分析和采取优化措施。本文将介绍在Hologres中如何查看慢Query日志并分析。

使用限制

在Hologres中查询慢Query日志，具体限制如下：

该功能仅Hologres V0.10及以上版本支持，请在Hologres管理控制台的实例详情页查看当前实例版本，如果您的实例是V0.10以下版本，请您使用自助升级或加入Hologres钉钉交流群反馈，详情请参见如何获取更多的在线支持？。
慢Query日志默认保留一个月的数据，但是HoloWeb仅支持查最近7天的数据，如果需要查询一个月内的数据请使用SQL进行查询。
慢Query日志记录所有的DDL语句、所有执行失败的SQL语句以及执行时间大于一秒的SQL语句（例如INSERT、SELECT、UPDATE、DELETE等）。
为了保证系统稳定性，避免流量超载，单次查询最多从服务器端传输1000000条慢Query日志。
当前SQL记录的上限是51200个字符，超过可能会被截断。
对于慢Query日志中的plan字段，SQL运行超过10s才会记录，可以通过GUC参数log_min_duration_query_plan修改记录时长，使用详情请参见配置项。
Hologres V0.10版本的FAILED Query，不显示内存、读盘、读取量、CPU时间、query_stats等运行时的统计信息。

查看query_log表

存放慢Query查询日志的系统表为hologres.hg_query_log，将实例升级到V0.10版本后，将会默认采集大于100ms的慢DML Query，以及所有的DDL（查询时默认只展示大于1s的Query，若需要展示100ms~1s内的Query，请按照下面的配置项修改展示时间）。其主要包含的字段信息如下：

字段	字段类型	说明
usename	text	查询的用户名。
status	text	查询的最终状态，成功或失败。成功：SUCCESS。失败：FAILED。
query_id	text	Query的ID，代表Query的唯一性。失败的Query一定会有query_id，成功的Query不一定会有。
datname	text	查询的数据库名称。
command_tag	text	查询的类型。包括： DML类：INSERT/SELECT/UPDATE/DELETE DDL类：ALTER TABLE/BEGIN/COMMENT/COMMIT/CREATE FOREIGN TABLE/CREATE TABLE/DROP FOREIGN TABLE/DROP TABLE/IMPORT FOREIGN SCHEMA/ROLLBACK/TRUNCATE TABLE 其他：CALL/CREATE EXTENSION/EXPLAIN/GRANT/SECURITY LABEL/
duration	integer	查询的耗时（ms）。 `duration`代表SQL的总耗时时间，包含： Optimization Cost：生成执行计划的耗时，耗时较高通常是因为SQL较复杂。 Start Query Cost：Query启动时间，耗时较高通常是因为在等锁或者等待资源。 Get Result Cost：Query执行时间，耗时较高通常是因为计算量太大，执行时间较长，可根据业务情况优化SQL。其他耗时：可以通过`extend_cost`字段进一步查看，通常包括如下耗时： build_dag : 构建执行引擎所需的计算DAG图的耗时，如访问外部表，这一步会获取外部表元数据，耗时较高通常是因为访问外部表元数据耗时长。 prepare_reqs : 准备发往执行引擎请求的耗时，包括准备运行的组件、获取各个分片的地址等，耗时较高通常是因为向内部服务获取分片地址耗时长。
message	text	报错的信息。
query_start	timestamptz	查询开始时间。
query_date	text	查询开始日期。
query	text	查询的文本内容。
result_rows	bigint	返回的行数。如果是INSERT命令，则返回插入的行数。
result_bytes	bigint	返回的字节数。
read_rows	bigint	读取的数据行数。非精确值。如果使用了Bitmap索引，跟实际的扫描行数有差别。
read_bytes	bigint	读取的字节数。
affected_rows	bigint	DML影响的行数。
affected_bytes	bigint	DML影响的字节数。
memory_bytes	bigint	各节点上使用的内存峰值的累加值（非精确）。代表Query在所有运行节点上使用的内存峰值的累加值。粗略地体现Query的数据读取量。
shuffle_bytes	bigint	数据Shuffle估计字节数（非精确）。粗略地体现数据在网络中的传输量。
cpu_time_ms	bigint	总的CPU时间（毫秒，非精确）。体现所有计算任务所耗费的CPU时间，是多个CPU Core计算时间的累加，粗略地体现复杂度。
physical_reads	bigint	物理读的次数。反映从磁盘读取Record Batch的次数，粗略地体现内存缓存未命中数量。
pid	integer	查询服务进程ID。
application_name	text	查询应用类型。其中常见的应用类型如下：阿里云Flink（VVR版）：{client_version}_ververica-connector-hologres。开源Flink：{client_version}_hologres-connector-flink。 DataWorks数据集成离线同步读取Hologres：datax_{jobId}。 DataWorks数据集成离线同步写入Hologres：{client_version}_datax_{jobId}。 DataWorks数据集成实时同步：{client_version}_streamx_{jobId}。 Holoweb：holoweb。 MaxCompute：在MaxCompute中通过外部表的方式访问Hologres。其余应用建议业务上在连接Hologres时连接串上显式指定application_name。
engine_type	text[]	查询用到的引擎。包含如下引擎类型： HQE：Hologres的原生自研引擎，大多数查询通过HQE实现，HQE执行效率较高。 PQE：PostgreSQL引擎，出现PQE则有SQL算子在PQE执行，一般是含有HQE未原生支持的算子或表达式，可根据优化内部表的性能改写函数方法，让其走HQE，提高执行效率。 SDK：Fixed Plan的执行引擎，可以高效的执行点读、点写、PrefixScan等偏Serving类型的SQL，详情请参见Fixed Plan加速SQL执行。 PG：FrontEnd本地计算，一般是读取系统表的元数据查询，不会读取用户表数据，仅占用极少数系统资源。
client_addr	text	Query的来源地址。代表应用的出口IP，不一定是真实的应用IP。
table_write	text	SQL写入的表。
table_read	text[]	SQL读取的表。
session_id	text	Session ID。
session_start	timestamptz	Session开启时间。代表连接开始建立的时间。
command_id	text	命令或语句编号ID。
optimization_cost	integer	查询执行计划的耗时。耗时较高通常情况是SQL较复杂。
start_query_cost	integer	查询启动耗时。耗时较高通常是因为在等锁或者等待资源。
get_next_cost	integer	查询执行耗时。耗时较高通常是因为计算量太大，执行时间较长，可根据业务情况优化SQL。
extended_cost	text	查询的其他详细耗时。除optimization_cost 、start_query_cost 、get_next_cost三个耗时之外的其他耗时，可以通过`extend_cost`字段进一步查看，通常包括如下耗时。 build_dag : 构建执行引擎所需的计算DAG图的耗时，如访问外部表，这一步会获取外部表元数据，耗时较高通常是因为访问外部表元数据耗时长。 prepare_reqs : 准备发往执行引擎请求的耗时，包括准备运行的组件、获取各个分片的地址等，耗时较高通常是因为向内部服务获取分片地址耗时长。
plan	text	查询对应的执行计划。
statistics	text	查询对应的执行时统计信息。
visualization_info	text	查询Plan可视化信息。
query_detail	text	查询的其他扩展信息（JSON格式存储）。
query_extinfo	text[]	查询的其他扩展信息（ARRAY格式存储）。

授予查看权限

慢Query日志需要有一定的权限才能查看，其权限规则和授权方式说明如下：

查看实例所有DB的慢Query日志。
- 授予用户Superuser权限。
  Superuser账号可以查看实例所有DB的全部慢Query日志，给用户授予Superuser用户的权限，使用户有权限查看实例所有DB的慢Query日志。
```
ALTER USER "云账号ID" SUPERUSER;--将“云账号ID”替换为实际用户名。如果是RAM用户，账号ID前需要添加“p4_”。
```
- 将用户添加到pg_read_all_stats用户组。
  除Superuser外，Hologres还支持pg_read_all_stats用户组查看所有DB慢Query日志，普通用户如果需要查看所有日志，可以联系Superuser授权加入该用户组。授权方式如下：
```
GRANT pg_read_all_stats TO "云账号ID";--专家权限模型授权
CALL spm_grant('pg_read_all_stats', '云账号ID');  -- SPM权限模型
CALL slpm_grant('pg_read_all_stats', '云账号ID'); -- SLPM权限模型
```
查看本DB的慢Query日志。
开启简单权限模型（SPM）或基于Schema级别的简单权限模型（SLPM），将用户加入db_admin用户组，db_admin角色可以查看本DB的query日志。
```
CALL spm_grant('<db_name>_admin', '云账号ID');  -- SPM权限模型
CALL slpm_grant('<db_name>.admin', '云账号ID'); -- SLPM权限模型
```
普通用户只能查询当前账号对应DB下自己执行的慢Query日志。

HoloWeb可视化查看慢Query

您可以通过HoloWeb可视化查看慢Query日志。

说明

当前HoloWeb支持查看最多七天的历史慢Query日志。
仅支持Superuser账号查看，普通有权限的账号请使用SQL命令查看。

登录HoloWeb控制台，详情请参见连接HoloWeb。
单击顶部导航栏的诊断与优化。
在左侧导航栏单击历史慢Query。
在历史慢Query页面顶部，编辑查询条件。
参数说明请参见历史慢Query。
单击查询，在Query趋势分析和Query列表区域展示查询结果。
- Query趋势分析
  Query趋势分析通过可视化的方式展示近期慢Query、失败Query发生的趋势，可以重点监控慢Query发生频率较高的阶段，更好的定位问题高发期并集中解决问题。
- Query列表
  Query列表可视化展示慢Query、失败Query的详细信息，参数说明请参见历史慢Query。也可以单击自定义列选择Query列表需要展示的列信息。

诊断Query

您可以通过查询hologres.hg_query_log表，获取慢Query日志。如下将为您介绍进行Query日志诊断常用的固定SQL语句。主要包括：

查询query_log总查询数
查询每个用户的慢Query情况
查询某个慢Query的具体信息
查询最近10分钟消耗比较高的Query
查看最近3小时内每小时的Query访问量和数据读取总量
查看与昨天同一时间对比过去3小时的数据访问量情况
查询最近10分钟Query各阶段耗时比较高的Query
查询最先失败的Query
查询query_log总查询数（默认为近1个月内的数据）。
```
select count(*) from hologres.hg_query_log;
```
执行结果具体如下，表示近1个月内总共执行了44个耗时大于指定阈值的Query。
```
count
-------
    44
(1 row)
```

查询每个用户的慢Query个数。

select usename as "用户",
       count(1) as "Query个数"
from hologres.hg_query_log
group by usename
order by count(1) desc;

执行结果具体如下，其中count(1)的单位是个数。

用户                   | Query个数
-----------------------+-----
 1111111111111111      |  27
 2222222222222222      |  11
 3333333333333333      |   4
 4444444444444444      |   2
(4 rows)

查询某个慢Query的具体信息。

select * from hologres.hg_query_log where query_id = '13001450118416xxxx';

执行结果具体如下，更多关于各参数的说明，请参见查看query_log表。

       usename      | status  |      query_id      | datname| command_tag | duration | message |      query_start       | query_date |                                             query                                                  | result_rows | result_bytes | read_rows |read_bytes | affected_rows | affected_bytes | memory_bytes | shuffle_bytes | cpu_time_ms | physical_reads |   pid   | application_name | engine_type |  client_addr  | table_write | table_read |   session_id   |     session_start      | command_id | optimization_cost | start_query_cost | get_next_cost | extended_cost | plan | statistics | visualization_info | query_detail | query_extinfo
-----------------------+---------+--------------------+---------+-------------+----------+---------+------------------------+------------+---------------------------------------------------------------------------------------------------------+-------------+--------------+-----------+------------+---------------+----------------+--------------+---------------+-------------+----------------+---------+------------------+-------------+---------------+-------------+------------+-----------------+------------------------+------------+-------------------+------------------+---------------+---------------+------+------------+--------------------+--------------+---------------
 p4_11111111111xxxx | SUCCESS | 13001450118416xxxx | dbname | SELECT      |      149 |         | 2021-03-30 23:45:01+08 | 20210330   | explain analyze select  * from tablename where user_id = '20210330010xxxx' limit 1000;             |        1000 |       417172 |         0 |         0 |            -1 |             -1 |     26731376 |     476603616 |      321626 |              0 | 1984913 | psql             | {HQE}      | 33.41.xxx.xxx |             |            | 6063475a.1e4991 | 2021-03-30 23:44:26+08 | 0          |                58 |               22 |            67 |               |      |            |                    |              |
(1 row)

查询最近某个时间段（如10分钟）消耗比较高的Query。您也可以根据业务需求修改具体时间，查询目标时间段消耗比较高的Query。

select status as "状态",
       duration as "耗时(ms)",
       query_start as "开始时间",
       (read_bytes/1048576)::text || ' MB' as "读取量",
       (memory_bytes/1048576)::text || ' MB' as "内存",
       (shuffle_bytes/1048576)::text || ' MB' as "Shuffle",
       (cpu_time_ms/1000)::text || ' s' as "CPU时间",
       physical_reads as "读盘",
       query_id as "QueryID",
       query::char(30)
 from hologres.hg_query_log
 where query_start >= now() - interval '10 min'
 order by duration desc,
          read_bytes desc,
          shuffle_bytes desc,
          memory_bytes desc,
          cpu_time_ms desc,
          physical_reads desc
 limit 100;

执行结果具体如下：

状态    | 耗时(ms) |    开始时间            | 读取量 | 内存  | Shuffle | CPU时间 | 读盘 |      QueryID       |             query
---------+---------+------------------------+--------+-------+---------+---------+------+--------------------+--------------------------------
 SUCCESS |  149    | 2021-03-30 23:45:01+08 | 0 MB   | 25 MB | 454 MB  | 321 s   |    0 | 13001450118416xxxx | explain analyze select  * from
 SUCCESS |  137    | 2021-03-30 23:49:18+08 | 247 MB | 21 MB | 213 MB  | 803 s   | 7771 | 13001491818416xxxx | explain analyze select  * from
 FAILED  |   53    | 2021-03-30 23:48:43+08 | 0 MB   | 0 MB  | 0 MB    | 0 s     |    0 | 13001484318416xxxx | select ds::bigint / 0 from pub
(3 rows)

查看最近3小时内每小时的Query访问量和数据读取总量，用于对比判断每个小时是否有数据量变化。

SELECT
    date_trunc('hour', query_start) AS query_start,
    count(1) AS query_count,
    sum(read_bytes) AS read_bytes,
    sum(cpu_time_ms) AS cpu_time_ms
FROM
    hologres.hg_query_log
WHERE
    query_start >= now() - interval '3 h'
GROUP BY
    1;

查看与昨天同一时间对比过去3小时的数据访问量情况，用于判断相较于昨日是否有数据量访问变化。

SELECT
    query_date,
    count(1) AS query_count,
    sum(read_bytes) AS read_bytes,
    sum(cpu_time_ms) AS cpu_time_ms
FROM
    hologres.hg_query_log
WHERE
    query_start >= now() - interval '3 h'
GROUP BY
    query_date
UNION ALL
SELECT
    query_date,
    count(1) AS query_count,
    sum(read_bytes) AS read_bytes,
    sum(cpu_time_ms) AS cpu_time_ms
FROM
    hologres.hg_query_log
WHERE
    query_start >= now() - interval '1d 3h'
    AND query_start <= now() - interval '1d'
GROUP BY
    query_date;

查询最近时间段（如最近10分钟）Query各阶段耗时比较高的Query。您也可以根据业务需求修改具体时间，查询目标时间段Query各阶段耗时比较高的Query。

select status as "状态",
       duration as "耗时(ms)",
       optimization_cost as "优化耗时(ms)",
       start_query_cost as "启动耗时(ms)",
       get_next_cost as "执行耗时(ms)",
       duration-optimization_cost-start_query_cost-get_next_cost as "其他耗时(ms)",
       query_id as "QueryID",
       query::char(30)
 from hologres.hg_query_log
 where query_start >= now() - interval '10 min'
 order by duration desc,
          start_query_cost desc,
          optimization_cost,
          get_next_cost desc,
          duration-optimization_cost-start_query_cost-get_next_cost desc
 limit 100;

执行结果具体如下：

状态     | 耗时(ms) | 优化耗时(ms) | 启动耗时(ms) | 执行耗时(ms) | 其他耗时(ms) |      QueryID       |             query
---------+----------+--------------+--------------+--------------+--------------+--------------------+--------------------------------
 SUCCESS |     4572 |          521 |          320 |         3726 |            5 | 6000260625679xxxx  | -- /* user: wang ip: xxx.xx.x
 SUCCESS |     1490 |          538 |           98 |          846 |            8 | 12000250867886xxxx | -- /* user: lisa ip: xxx.xx.x
 SUCCESS |     1230 |          502 |           95 |          625 |            8 | 26000512070295xxxx | -- /* user: zhang ip: xxx.xx.
(3 rows)

查询最先失败的Query。

select status as "状态",
       regexp_replace(message, '\n', ' ')::char(150) as "报错信息",
       duration as "耗时(ms)",
       query_start as "开始时间",
       query_id as "QueryID",
       query::char(100) as "Query"
 from hologres.hg_query_log
 where query_start between '2021-03-25 17:00:00'::timestamptz
                   and '2021-03-25 17:42:00'::timestamptz + interval '2 min'
   and status = 'FAILED'
 order by query_start asc
 limit 100;

执行结果具体如下：

状态    |                                                                     报错信息                                                                           | 耗时(ms)  |        开始时间        |     QueryID       | Query
--------+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------+-------+------------------------+-------------------+-------
 FAILED | Query:[1070285448673xxxx] code: kActorInvokeError msg: "[holo_query_executor.cc:330 operator()] HGERR_code XX000 HGERR_msge internal error: status { c |  1460 | 2021-03-25 17:28:54+08 | 1070285448673xxxx | S...
 FAILED | Query:[1016285560553xxxx] code: kActorInvokeError msg: "[holo_query_executor.cc:330 operator()] HGERR_code XX000 HGERR_msge internal error: status { c |   131 | 2021-03-25 17:28:55+08 | 1016285560553xxxx | S...
(2 rows)

慢Query日志导出

Hologres支持使用INSERT语句将慢Query日志（hg_query_log）中的数据导出到您自定义的内部表或者MaxCompute、OSS等外部表。

注意事项。
为了正确和高效地导出慢Query日志中的数据，您需要注意以下几点。
- 执行INSERT INTO ... SELECT ... FROM hologres.hg_query_log;的账号，需要有hologres.hg_query_log表的相应访问权限，详情请参见授予查看权限。如果需要导出全实例的慢Query日志，则需要执行INSERT命令的账号拥有Superuser或者pg_read_all_stats权限，否则查询的hologres.hg_query_log表数据不全，导致导出的数据不完整。
- query_start是慢Query日志表的索引，按照时间范围导出时，查询条件请带上query_start列来选择时间范围，这样性能更好，资源消耗更少。
- 使用query_start筛选时间范围时，不要在query_start上再嵌套表达式，否则会妨碍索引命中。例如where to_char(query_start, 'yyyymmdd') = '20220101'; 更好的写法应该是：where query_start >= to_char('20220101', 'yyyy-mm-dd') and query_start < to_char('20220102', 'yyyy-mm-dd') ;。

示例一：导出至Hologres内部表。

在Hologres中执行如下命令将慢Query日志导出至query_log_download内部表。

--Hologres SQL

CREATE TABLE query_log_download (
    usename text,
    status text,
    query_id text,
    datname text,
    command_tag text,
    duration integer,
    message text,
    query_start timestamp with time zone,
    query_date text,
    query text,
    result_rows bigint,
    result_bytes bigint,
    read_rows bigint,
    read_bytes bigint,
    affected_rows bigint,
    affected_bytes bigint,
    memory_bytes bigint,
    shuffle_bytes bigint,
    cpu_time_ms bigint,
    physical_reads bigint,
    pid integer,
    application_name text,
    engine_type text[],
    client_addr text,
    table_write text,
    table_read text[],
    session_id text,
    session_start timestamp with time zone,
    trans_id text,
    command_id text,
    optimization_cost integer,
    start_query_cost integer,
    get_next_cost integer,
    extended_cost text,
    plan text,
    statistics text,
    visualization_info text,
    query_detail text,
    query_extinfo text[]
);

INSERT INTO query_log_download SELECT
  usename,
  status,
  query_id,
  datname,
  command_tag,
  duration,
  message,
  query_start,
  query_date,
  query,
  result_rows,
  result_bytes,
  read_rows,
  read_bytes,
  affected_rows,
  affected_bytes,
  memory_bytes,
  shuffle_bytes,
  cpu_time_ms,
  physical_reads,
  pid,
  application_name,
  engine_type,
  client_addr,
  table_write,
  table_read,
  session_id,
  session_start,
  trans_id,
  command_id,
  optimization_cost,
  start_query_cost,
  get_next_cost,
  extended_cost,
  plan,
  statistics,
  visualization_info,
  query_detail,
  query_extinfo
FROM hologres.hg_query_log
where query_start >= '2022-08-03'
  and query_start < '2022-08-04';

示例二：导出至MaxCompute外部表。

在MaxCompute侧使用如下命令创建接收数据的表。

CREATE TABLE if NOT EXISTS mc_holo_query_log (
    username STRING COMMENT '查询的用户名'
    ,status STRING COMMENT '查询的最终状态，成功或失败'
    ,query_id STRING COMMENT '查询ID'
    ,datname STRING COMMENT '查询的数据库名'
    ,command_tag STRING COMMENT '查询的类型'
    ,duration BIGINT COMMENT '查询的耗时(ms)'
    ,message STRING COMMENT '报错的信息'
    ,query STRING COMMENT '查询的文本内容'
    ,read_rows BIGINT COMMENT '查询读取的行数'
    ,read_bytes BIGINT COMMENT '查询读取的字节数'
    ,memory_bytes BIGINT COMMENT '单节点峰值内存消耗（非精确)'
    ,shuffle_bytes BIGINT COMMENT '数据Shuffle估计字节数（非精确）'
    ,cpu_time_ms BIGINT COMMENT '总的CPU时间(毫秒，非精确)'
    ,physical_reads BIGINT COMMENT '物理读的次数'
    ,application_name STRING COMMENT '查询应用类型'
    ,engine_type ARRAY<STRING> COMMENT '查询用到的引擎'
    ,table_write STRING COMMENT 'SQL改写的表'
    ,table_read ARRAY<STRING> COMMENT 'SQL读取的表'
    ,plan STRING COMMENT '查询对应的plan'
    ,optimization_cost BIGINT COMMENT '查询执行计划的耗时'
    ,start_query_cost BIGINT COMMENT '查询启动耗时'
    ,get_next_cost BIGINT COMMENT '查询执行耗时'
    ,extended_cost STRING COMMENT '查询的其他详细耗时'
    ,query_detail STRING COMMENT '查询的其他扩展信息(JSON格式存储)'
    ,query_extinfo ARRAY<STRING> COMMENT '查询的其他扩展信息(ARRAY格式存储)'
    ,query_start STRING COMMENT '查询开始时间'
    ,query_date STRING COMMENT '查询开始日期'
) COMMENT 'hologres instance query log daily'
PARTITIONED BY (
    ds STRING COMMENT 'stat date'
) LIFECYCLE 365;

ALTER TABLE mc_holo_query_log ADD PARTITION (ds=20220803);

在Hologres侧使用如下命令将慢Query日志导出至MaxCompute外部表。

IMPORT FOREIGN SCHEMA project_name LIMIT TO (mc_holo_query_log)
FROM SERVER odps_server INTO public;

INSERT INTO mc_holo_query_log
SELECT usename as username,
        status,
        query_id,
        datname,
        command_tag,
        duration,
        message,
        query,
        read_rows,
        read_bytes,
        memory_bytes,
        shuffle_bytes,
        cpu_time_ms,
        physical_reads,
        application_name,
        engine_type,
        table_write,
        table_read,
        plan,
        optimization_cost,
        start_query_cost,
        get_next_cost,
        extended_cost,
        query_detail,
        query_extinfo,
        query_start,
        query_date
        ,'20220803'
from hologres.hg_query_log
where query_start >= '2022-08-03'
  and query_start < '2022-08-04';

配置项

为了实现针对性地记录目标Query，Hologres有多个配置项可供选择。主要包括：

log_min_duration_statement
log_min_duration_query_stats
log_min_duration_query_plan

log_min_duration_statement
- 函数说明
  该配置项记录Query耗时，系统默认记录大于100ms的Query，查询结果仅展示1s及以上的Query，也可以通过修改该配置项，修改默认展示时间（展示时间最小可设置为100ms）。打开该配置项可以方便地跟踪需要优化的查询。如果某个语句的执行时间大于或者等于该毫秒数，慢Query日志会记录该语句、执行时间以及其它信息。该参数取值设置为-1则表示不记录任何查询。
  说明
  只支持超级用户（Superuser）修改该配置项。
- 使用示例
  - 设置当前DB记录大于10s的Query，需要Superuser设置。
```
ALTER DATABASE dbname SET log_min_duration_statement = '10s';
```
  - 设置当前Session记录大于10s的Query，需要Superuser设置。
```
SET log_min_duration_statement = '10s';
```
log_min_duration_query_stats
- 函数说明
  该配置项记录Query执行时统计信息，系统默认将记录大于10s的Query执行时的统计信息，打开这个选项主要用来跟踪需要优化的查询。如果某个语句的执行时间大于或者等于该数值，慢Query日志会记录该语句执行时的统计信息，包括Query在各个执行环节的执行信息。该参数取值设置为-1则表示关闭对query stats信息的记录。该信息存储量较高，记录较多时会降低查询分析慢Query日志的速度。因此，可以在排查具体问题时设置小于10s，否则不建议调整为更小的值。
  说明
  支持普通用户根据业务情况修改该配置项。
- 使用示例
  - 设置当前DB记录大于10s的Query执行时的统计信息，需要Superuser设置。
```
ALTER DATABASE dbname SET log_min_duration_query_stats = '10s';
```
  - 设置当前Session记录大于10s的Query执行时的统计信息，需要Superuser设置。
```
SET log_min_duration_query_stats = '10s';
```
log_min_duration_query_plan
- 函数说明
  该配置项记录Query的执行计划信息，系统将会默认展示大于等于10s的慢Query日志的执行计划。如果某个语句的执行时间大于或者等于该数值，慢Query日志会记录该语句的执行计划。执行计划一般情况下可以即时地通过explain得到，无需记录。该参数取值设置为-1则表示关闭对Query执行计划的记录。
  说明
  支持普通用户根据业务情况修改该配置项。
- 使用示例
  - 设置当前DB记录大于10s的Query日志的执行计划，需要Superuser设置。
```
ALTER DATABASE dbname SET log_min_duration_query_plan = '10s';
```
  - 设置当前Session记录大于10s的Query日志的执行计划，需要Superuser设置。
```
SET log_min_duration_query_plan = '10s';
```

常见问题

问题现象：
在Hologres V1.1版本中，查看慢Query日志，无法显示查询行数、返回行数等信息。
可能原因：
慢Query日志采集不完整。
解决方法：
在Hologres V1.1.36至V1.1.49版本可以通过如下GUC参数使其显示完整。在HologresV1.1.49及以上版本可直接显示。
说明
如果您的Hologres实例版本低于 V1.1.36，请您使用自助升级或加入Hologres钉钉交流群反馈，详情请参见如何获取更多的在线支持？。
```
--（建议）数据库级别，一个db设置一次即可。
alter databse <db_name> set hg_experimental_force_sync_collect_execution_statistics = on;

--session级别
set hg_experimental_force_sync_collect_execution_statistics = on;
```
db_name为数据库名称。