这里简化测试环境，使用 BenchMark 数据作为基础数据。一方面通过自己写的小程序，模拟应用定时执行指定SQL；另一方面通过执行 BenchMark 增加环境噪声。针对上面的执行结果记录到日志文件中，记录的信息是执行时间和SQL执行时长。这里执行了两组，一组是单独执行SQL，一组是在执行过程中增加了环境负载的情况，分别对应两个输出的日志文件，并上传给 DeepSeek。
上传文件是两组时序数据，针对这些数据进行分析并图形化展示。
1.时序数据格式
1).数据使用逗号分隔
2).第一列含义为SQL语句的执行时间，第二列为SQL语句的执行时长
2.图形化输出要求
1).格式为HTML
2).输出的HTML代码中包含完整的数据
3).输出图形沾满整个窗口
4).采用光滑折线图方式
5).针对两组数据上下分列显示并采用相同的量程
3.数据分析要求
1).输出SQL的执行情况
我们先整体了解下运行情况，这里可利用一些标准的统计函数来完成，交给 DeepSeek 看看情况如何？
针对上面第二组数据，使用Python3分析其SQL语句执行特征，以图形化的方式输出，包括但不限于执行时长的平均值、中位线等指标
针对上面数据做方差分析，并将结果通过箱式图来展示。
针对上面数据做拐点分析，并将结果图形化展示出来。
对上述数据做异常点检测分析，并通过图形化方式展示结果
除了上述针对一条语句的分析外，另外值得关注的是针对全量语句特征的分析。这里可以采用聚类分析的方式，下面是模拟了四种类型的SQL语句，针对执行频次和执行时长做了了聚类。这里简单说明下聚类分析，聚类分析是一种无监督机器学习方法，旨在根据数据特征的相似性将样本划分为若干组（簇），使同一簇内样本高度相似，不同簇间差异显著。在SQL分析场景中，选取执行频次（单位时间执行次数）和平均执行时长作为特征，通过标准化处理消除量纲差异后，利用聚类算法将SQL语句划分为不同执行模式类别。下面我们看看执行情况
上传的sql1,sql2,sql3,sql4四个文件，表示四条语句在数据库中的执行情况。里面的字段分别对应执行时间和执行时长，请根据执行频次和执行时长两个维度入手，做SQL语句执行特征的聚类分析，并通过图形化的方式展示出来。
