diff --git a/translated/tech/20171015 Monitoring Slow SQL Queries via Slack.md b/translated/tech/20171015 Monitoring Slow SQL Queries via Slack.md
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--- a/translated/tech/20171015 Monitoring Slow SQL Queries via Slack.md	
+++ b/translated/tech/20171015 Monitoring Slow SQL Queries via Slack.md	
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-#通过 Slack 监视慢 SQL 查询 
+通过 Slack 监视慢 SQL 查询 
+==============
 
-### 一个获得关于慢查询、意外错误和其它重要日志通知的简单 Go recipe
+> 一个获得关于慢查询、意外错误和其它重要日志通知的简单 Go 秘诀。
+
+![](https://c1.staticflickr.com/5/4466/37053205213_2ee912141c_b.jpg)
 
 我的 Slack bot 提示我一个运行了很长时间 SQL 查询。我应该尽快解决它。
 
-我们不能管理我们无法去测量的东西。每个后台应用程序都需要我们去监视它在数据库上的性能。如果一个特定的查询随着数据量增长变慢，你必须在它变慢之前去优化它。
+**我们不能管理我们无法去测量的东西。**每个后台应用程序都需要我们去监视它在数据库上的性能。如果一个特定的查询随着数据量增长变慢，你必须在它变得太慢之前去优化它。
 
-由于 Slacks 已经成为我们工作的中心，它也在改变我们监视系统的方式。 虽然我们已经有非常不错的监视工具，如果在系统中任何东西有正在变坏的趋势，让 Slacks bot 告诉我们，也是非常棒的主意。比如，一个太长时间才完成的 SQL 查询，或者，在一个特定的 Go 包中发生一个致命的错误。
+由于 Slack 已经成为我们工作的中心，它也在改变我们监视系统的方式。 虽然我们已经有非常不错的监视工具，如果在系统中任何东西有正在恶化的趋势，让 Slack 机器人告诉我们，也是非常棒的主意。比如，一个太长时间才完成的 SQL 查询，或者，在一个特定的 Go 包中发生一个致命的错误。
 
-在这篇 blog 文章中，我们将告诉你，通过使用已经支持这些特性的 [一个简单的日志系统][8] 和 [一个已存在的数据库库（database library）][9] 怎么去设置来达到这个目的。
+在这篇博客文章中，我们将告诉你，通过使用已经支持这些特性的[一个简单的日志系统][8] 和 [一个已存在的数据库库（database library）][9] 怎么去设置来达到这个目的。
 
-使用记录器
-============================================================
+### 使用记录器
 
-[logger][10] 是一个为 Go 库（library）和应用程序使用设计的很小的库。在这个例子中我们使用了它的三个重要的特性：
+[logger][10] 是一个为 Go 库和应用程序使用设计的小型库。在这个例子中我们使用了它的三个重要的特性：
 
 *   它为测量性能提供了一个简单的定时器。
-
 *   支持复杂的输出过滤器，因此，你可以从指定的包中选择日志。例如，你可以告诉记录器仅从数据库包中输出，并且仅输出超过 500 ms 的定时器日志。
-
-*   它有一个 Slack hook，因此，你可以过滤并将流日志输入到 Slack。
+*   它有一个 Slack 钩子，因此，你可以过滤并将日志输入到 Slack。
 
 让我们看一下在这个例子中，怎么去使用定时器，稍后我们也将去使用过滤器：
 
@@ -51,7 +51,6 @@ func main () {
 
   fmt.Println("Bye.")
 }
-
 ```
 
 运行这个程序没有输出：
@@ -59,10 +58,9 @@ func main () {
 ```
 $ go run example-01.go
 Bye
-
 ```
 
-记录器是 [缺省静默的][11], 因此，它可以被内部库使用。我们简单地通过一个环境变量去查看日志：
+记录器是[缺省静默的][11]，因此，它可以在库的内部使用。我们简单地通过一个环境变量去查看日志：
 
 例如：
 
@@ -70,18 +68,14 @@ Bye
 $ LOG=database@timer go run example-01.go
 01:08:54.997 database(250.095587ms): Connected to database.
 Bye
-
 ```
 
 上面的示例我们使用了 `database@timer` 过滤器去查看 `database` 包中输出的定时器日志。你也可以试一下其它的过滤器，比如：
 
-*   `LOG=*`: enables all logs
-
-*   `LOG=users@error,database`: enables errors from `users`, all logs from `database`.
-
-*   `LOG=*@timer,database@info`: enables timer and error logs from all packages, any logs from `database`.
-
-*   `LOG=*,users@mute`: Enables all logs except from `users`.
+*   `LOG=*`: 所有日志
+*   `LOG=users@error,database`: 所有来自 `users` 的错误日志，所有来自 `database` 的所有日志
+*   `LOG=*@timer,database@info`: 来自所有包的定时器日志和错误日志，以及来自 `database` 的所有日志
+*   `LOG=*,users@mute`: 除了 `users` 之外的所有日志
 
 ### 发送日志到 Slack
 
@@ -108,21 +102,18 @@ func init () {
 
 我们来解释一下，在上面的示例中我们做了什么：
 
-*   行 #5: 设置入站 webhook url。你可以得到这个 URL [链接在这里][1]。
-
+*   行 #5: 设置入站 webhook url。这个 URL [链接在这里][1]。
 *   行 #6: 选择流日志的入口通道。
-
 *   行 #7: 显示的发送者的用户名。
-
 *   行 #11: 使用流过滤器，仅输出时间超过 200 ms 的定时器日志。
 
 希望这个示例能给你提供一个大概的思路。如果你有更多的问题，去看这个 [记录器][13]的文档。
 
-# 一个真实的示例： CRUD
+### 一个真实的示例： CRUD
 
-[crud][14] 的一个隐藏特性-一个 ORM-ish 为 Go 使用的数据库库（database library）- 使用 [logger][15] 的内部日志系统。 这允许我们很容易地去监视正在运行的 SQL 查询。
+[crud][14] 是一个用于 Go 的数据库的 ORM 式的类库，它有一个隐藏特性是内部日志系统使用 [logger][15] 。这可以让我们很容易地去监视正在运行的 SQL 查询。
 
-### 查询
+#### 查询
 
 这有一个通过给定的 e-mail 去返回用户名的简单查询：
 
@@ -135,7 +126,6 @@ func GetUserNameByEmail (email string) (string, error) {
 
   return name, nil
 }
-
 ```
 
 好吧，这个太短了， 感觉好像缺少了什么，让我们增加全部的上下文：
@@ -164,7 +154,6 @@ func main () {
 
   fmt.Println("Your username is: ", username)
 }
-
 ```
 
 因此，我们有一个通过环境变量 `DATABASE_URL` 连接到 MySQL 数据库的 [crud][16] 实例。如果我们运行这个程序，将看到有一行输出：
@@ -172,7 +161,6 @@ func main () {
 ```
 $ DATABASE_URL=root:123456@/testdb go run example.go
 Your username is: azer
-
 ```
 
 正如我前面提到的，日志是 [缺省静默的][17]。让我们看一下 crud 的内部日志：
@@ -181,12 +169,11 @@ Your username is: azer
 $ LOG=crud go run example.go
 22:56:29.691 crud(0): SQL Query Executed: SELECT username FROM user WHERE email='foo@bar.com'
 Your username is: azer
-
 ```
 
 这很简单，并且足够我们去查看在我们的开发环境中查询是怎么执行的。
 
-### CRUD 和 Slack 整合
+#### CRUD 和 Slack 整合
 
 记录器是为配置管理应用程序级的“内部日志系统”而设计的。这意味着，你可以通过在你的应用程序级配置记录器，让 crud 的日志流入 Slack ：
 
@@ -206,25 +193,20 @@ func init () {
     }
   })
 }
-
 ```
 
 在上面的代码中：
 
-*   我们导入了 [logger][2] 和 [logger-slack-hook][3] 的库。
-
-*   我们配置记录器日志流入 Slack。这个配置覆盖了代码库中 [记录器][4] 所有的用法， 包括依赖的第三方。
-
+*   我们导入了 [logger][2] 和 [logger-slack-hook][3] 库。
+*   我们配置记录器日志流入 Slack。这个配置覆盖了代码库中 [记录器][4] 所有的用法， 包括第三方依赖。
 *   我们使用了流过滤器，仅输出 MySQL 包中超过 250 ms 的定时器日志。
 
 这种使用方法可以被扩展，而不仅是慢查询报告。我个人使用它去跟踪指定包中的重要错误， 也用于统计一些类似新用户登入或生成支付的日志。
 
-### 在这篇文中提到的包：
+### 在这篇文章中提到的包
 
 *   [crud][5]
-
 *   [logger][6]
-
 *   [logger-slack-hook][7]
 
 [告诉我们][18] 如果你有任何的问题或建议。
@@ -233,9 +215,9 @@ func init () {
 
 via: http://azer.bike/journal/monitoring-slow-sql-queries-via-slack/
 
-作者：[Azer Koçulu ][a]
+作者：[Azer Koçulu][a]
 译者：[qhwdw](https://github.com/qhwdw)
-校对：[校对者ID](https://github.com/校对者ID)
+校对：[wxy](https://github.com/wxy)
 
 本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出