我们在spa采集时为了避免sqlset集过大，导致后期pack到中间表时较慢或遇到其它问题。往往会在采集脚本中加入过滤语句，过滤掉FORCE_MATCHING_SIGNATURE值一致的语句，以及加入分片语句控制sqlset的大小，即当前sqlset集采集到多少条sql后，会往下一个sqlset集中去写。
下图是客户某套核心库，在一个月左右采集的sqlset的情况（这里截图没有全部显示），在去重过滤的情况下2节点的rac,依然采集了几十个sqlset。
采集的sqlset过多带来的最直接的问题就是回放任务过多，待分析报告过多。那实际上这套2节点的核心库总共采集了73个sqlset，一个sqlset跑出来5个html类型的报告。那么73个任务就跑出来了365份报告，这么多报告实际上是没法下手去分析的，因为实在太多了。
那接下来的问题就是如何减少sqlset?
之前有种非正规的方法,就是在源端将sqlset放到中间表后，去更改中间表的name字段（如下图），将改字段调整成一个统一的sqlset名称，然后在测试端新建该sqlset名称导入即可。但这种方法实测下来更改一两个中间表还行，更改多了unpack就会报错。毕竟是非正规方法，此方法在该场景下不适用。
这篇mos上文章中有个小章节提到可以将一个sqlset导入到另外一个sqlset中(如下图)。
那实际这边测试下来，方法是行的通的，每个节点的几十个sqlset被合并成1到2个较大的sqlset，最终生成几份报告便于分析。
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摘要：是一款高性能的前端开发引擎。这些功能模块的被放置在一起时，将很难避免相互影响，造成难以测试的。结尾的文档目前还不够完善，但完全可以满足必要的开发。 前言 之前公众号《前端早读课》推了我的文章（在这里表示感谢），很多同学有在底下留言，问我 Ionic 和 IOING 是什么关系？从名字来看两者的开头虽然都是 IO 打头但其实两者毫无关系，一丁点儿都没有。 IOING 是一款高性能的前端开...
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