Профилирование запросов к базе данных позволяет выявить медленные запросы и оптимизировать их выполнение.

Основные подходы:

Встроенные инструменты СУБД: Большинство СУБД предоставляют собственные инструменты для анализа запросов. Например, PostgreSQL имеет EXPLAIN, MySQL - EXPLAIN.
```
sql
```
```
sql
```
Эти инструменты показывают план выполнения запроса: как он обращается к таблицам, какие индексы использует, сколько времени занимает каждая операция.
Профилировщики ORM: Многие ORM (Object-Relational Mappers), такие как SQLAlchemy или Django ORM, имеют встроенные возможности для профилирования запросов. Они могут логировать выполняемые SQL-запросы, их время выполнения и другие метрики.
```
python
```
```
python
```
Внешние инструменты мониторинга и APM (Application Performance Monitoring): Существуют специализированные инструменты (например, Datadog, New Relic, Sentry), которые интегрируются с приложением и базой данных для сбора подробной информации о производительности, включая время выполнения запросов.
Логирование запросов на стороне базы данных: Настройка СУБД для логирования "медленных" запросов (long query logs) позволяет выявить запросы, выполняющиеся дольше определенного порога.
```
sql
```

Анализ полученных данных позволяет определить, какие запросы являются узким местом, и сфокусироваться на их оптимизации, например, добавлением или изменением индексов, рефакторингом SQL-запросов или изменением схемы базы данных.

Как производится профилирование запросов к базе данных?