诊断慢SQL的根源通常涉及一系列步骤和方法，包括但不限于以下几个方面：

1. **收集慢SQL日志**：
   - 设置数据库系统的慢查询日志阈值（如MySQL的`long_query_time`），记录执行时间超过指定阈值的SQL语句。
   - 使用数据库监控工具（如Percona Toolkit、pt-query-digest）定期分析慢查询日志，提取出最耗时的SQL语句。

2. **使用EXPLAIN分析查询计划**：
   - 对于定位到的慢SQL，运行`EXPLAIN`（或`EXPLAIN ANALYZE`在某些数据库系统中）来获取其执行计划，观察是否使用了索引、是否存在全表扫描、JOIN操作的成本等。
   - 注意检查索引是否被正确利用，特别是对于复杂的查询，确保关联条件、排序、分组等关键部分都有对应的索引支持。

3. **检查索引有效性**：
   - 确认是否存在索引但未被使用的现象（索引失效），这可能是由于：
     - 索引选择性低（如索引列包含大量重复值，导致区分度不高）。
     - 查询条件中存在对索引列的函数操作、类型转换或表达式运算，导致无法直接使用索引。
     - 索引覆盖度不足，即查询所需数据不在索引中，导致需要额外的回表操作。
   - 如果有必要，考虑重新设计或添加合适的索引来改善查询性能。

4. **评估数据量与查询规模**：
   - 分析涉及的表数据量是否巨大，特别是对于全表扫描或范围查询，数据量的增长可能使原本高效的查询变得缓慢。
   - 考虑是否有过度返回数据的情况（如返回大量不必要的列或行），导致网络传输和应用程序处理开销增加。

5. **检查并发与锁争用**：
   - 观察是否存在高并发下的锁等待或死锁情况，这可能导致查询阻塞并显著延长执行时间。
   - 分析数据库的并发控制机制，如隔离级别设置、事务管理策略，以及是否有针对热点数据的特殊处理措施。

6. **硬件资源与系统配置检查**：
   - 确认数据库服务器的CPU、内存、磁盘I/O是否成为性能瓶颈，如CPU利用率过高、内存不足导致频繁 swapping、磁盘I/O饱和等。
   - 检查数据库配置参数是否合理，如缓冲池大小、日志写入策略、连接数限制等。

7. **SQL语句优化**：
   - 重构复杂的查询，减少不必要的JOIN、子查询或嵌套查询，考虑使用临时表、物化视图、窗口函数等优化手段。
   - 针对特定场景，如分页查询，采用更高效的方法（如使用`OFFSET/LIMIT`与`ROW_NUMBER()`结合，或使用索引来直接定位数据块）。

8. **应用层优化**：
   - 审查应用程序代码，确保正确使用ORM框架（如MyBatis Plus），避免无效的查询生成或数据加载策略。
   - 验证缓存策略是否有效，适当增加缓存层次（如数据库缓存、应用缓存如Redis）以减少对数据库的直接访问。

9. **实时监控与性能分析**：
   - 利用JProfiler等性能分析工具进行实时监控，识别内存泄漏、线程阻塞等问题，以及数据库连接池的使用情况。
   - 结合APM（Application Performance Management）工具，追踪端到端的请求链路，定位可能影响SQL执行效率的上下游依赖。

通过以上步骤的综合分析，可以深入挖掘慢SQL的根源，进而制定针对性的优化策略，包括但不限于调整索引结构、优化查询语句、改进应用程序逻辑、调整系统配置或硬件资源等。在实施优化后，应重新监控和评估性能，确保问题得到有效解决，并形成详细的优化报告供团队参考和持续改进。