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参考方法如下：
首先，需启用慢查询日志。在Cloud SQL中，通过实例设置开启慢查询日志功能，并设定阈值（如long_query_time=1s），确保仅记录执行时间超过该值的查询。
其次，利用GCP原生工具进行监控。Cloud Monitoring可创建自定义仪表盘，导入慢查询指标（如查询次数、平均耗时），并设置警报策略，当慢查询数量或耗时超过阈值时触发通知。同时，Cloud Logging可查看实时慢查询日志，通过日志过滤器快速定位问题SQL。
此外，还可使用第三方工具进行深度分析。例如，Percona Toolkit中的pt-query-digest可解析慢查询日志，生成详细的性能报告，包括查询模式、执行次数及耗时分布。对于实时监控需求，可将Cloud SQL日志导出至ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana），实现慢查询的可视化追踪与历史趋势分析。
最后，结合GCP的警报与通知机制，可配置邮件