byted-bytehouse-slow-queryByteHouse慢查询分析和性能优化工具，用于识别和分析慢查询、查询性能优化建议、查看查询执行计划、分析查询历史趋势。当用户需要识别和分析ByteHouse数据库中的慢查询、查询性能优化建议、查看查询执行计划、分析查询历史趋势时，使用此Skill。
Install via ClawdBot CLI:
clawdbot install volcengine-skills/byted-bytehouse-slow-queryGrade Fair — based on market validation, documentation quality, package completeness, maintenance status, and authenticity signals.
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http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0Audited Apr 17, 2026 · audit v1.0
Generated May 7, 2026
运维团队使用该工具定期扫描ByteHouse的query_log表，自动识别执行时间超过阈值的慢查询，并生成告警通知。帮助团队及时发现性能问题，避免影响在线业务。
数据工程师接入该工具分析特定慢查询的执行计划，获得索引优化、查询重写等具体建议。用于日常SQL调优，提升数据仓库整体查询效率。
平台运营团队利用工具输出的慢查询时间分布和趋势报告，分析查询负载变化规律，为资源扩容或查询规则调整提供数据支撑。
数据治理团队定期运行慢查询分析，生成包含慢查询占比、P95/P99执行时间等关键指标的统计报告，评估ByteHouse集群健康状态。
在数据平台内嵌该工具，允许数据分析师自助提交慢查询ID或SQL文本，获取执行计划可视化与优化建议，降低对DBA的依赖。
将慢查询分析能力作为ByteHouse增值服务的一部分，按月或按年向客户收取订阅费。基于查询量和分析深度分层定价。
提供慢查询分析报告和优化咨询的按次服务。客户提交慢查询数据，团队交付详细分析报告和改造方案，按项目收费。
将慢查询分析工具集成到客户已有的数据平台或运维系统中，根据客户需求定制告警规则、报告模板和可视化看板。
💬 Integration Tip
该技能依赖bytehouse-mcp skill，需先配置并确保网络连通。可直接运行slow_query_analyzer.py脚本，结果输出为JSON文件，便于后续集成。
Scored Jun 29, 2026
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