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数据库性能诊断领域的创新突破，DBdoctor引领智能数据库诊断新趋势。

核心内容：
1. DBdoctor基于大语言模型的数据库性能诊断范式转变
2. 诊断智能体架构与MCP Server的深度集成
3. DBdoctor SQL优化引擎的技术实现与功能展示

杨芳贤

53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

引言：数据库性能诊断的范式转变

数据库性能问题一直是企业IT系统中最棘手的问题之一，DBdoctor早期用ebpf技术重构数据库监控，实现了用数学模型精确诊断数据库性能，解决了传统诊断方法高度依赖DBA经验，存在诊断门槛高、效率低下等问题。在大模型时代，DBdoctor再次重构数据库性能诊断与优化，通过大语言模型与DBdoctor MCP Server的深度结合，实现了数据库性能诊断的范式转变。本文将深入介绍DBdoctor如何利用大模型提升诊断与优化能力，特别聚焦于智能体架构如何将大模型与DBdoctor的核心诊断能力无缝集成。

诊断智能体架构

DBdoctor 平台同时也发布了MCP Server 能力，提供给大模型使用，将大模型作为决策中枢，DBdoctor为大模型决策提供相关的数据与操作支撑，诊断智能体整体流程如下：

这种架构设计实现了大模型与专业诊断工具的优势互补，大模型主要负责用户问题的语义理解、流程编排与报告生成，DBdoctor 平台主要通过MCP Server的形式作为大模型的工具 ，提供相关的API与数据支撑。

DBdoctor MCP Server：数据库运维的 “智能管家”

DBdoctor 支持通过MCP进行交互，主要体现在以下三个方面：

1.知识库交互

DBdoctor MCP Service 提供知识库检索能力，MCP服务器允许每个用户访问自己的知识库与数据集，MCP 服务器的使用方法多种多样，不仅可以将其与LLM集成，也可以将其作为独立工具使用。

2.@数据库实例ID，快速完成数据库健康检查、巡检等操作

只需@一下，真正做到数据库诊断跟日常聊天一样简单。通过口语化的操作请求，例如用户仅需要告诉数据库智能小助手 “当前哪些实例存在性能问题”，DBdoctor 诊断智能体即可快速查看线上实例状态并告诉其当前服务不可用或存在性能问题的数据库实例。

3.基于DeepSeek+Cost优化器的AI SQL优化与AI 索引推荐

用户只需要告诉数据库智能小助手 “帮我在xx数据库下优化xxxSQL”，即可快速调用SQL优化智能体完成SQL优化。

核心功能的技术实现举例

SQL优化引擎

DBdoctor的SQL改写引擎采用分层优化策略：

1. 首先经过 DBdoctor SQL审核，对当前SQL进行问题审核
2. DBdoctor 独家知识库检索，减少大模型幻觉、提升优化与改写效果
3. AI SQL改写与AI 索引推荐
4. 改写后的SQL语句会经过DBdoctor平台进行等价验证与自研Cost优化器改写效果验证

产品功能展示

1.DBdoctor智能小助手：全方位的数据库智能伙伴

• 实时风险洞察：一句话便可精准把握数据库健康状况

在实例运行状态与风险检查方面，DBdoctor智能小助手如同一位经验丰富的医生，能迅速诊断数据库的“健康状况”。通过与平台数据的紧密交互，用户仅需一句“有哪些数据库存在性能瓶颈？”，它就能依据大模型对系统数据的实时分析，精准筛选出存在性能异常或风险的实例列表。

@实例ID  指定实例详细诊断

更进一步，你还可以指定某个实例，比如输入“@mysql-8moy47c2”，详细的运行状态、风险因素即刻呈现，还能一键跳转至根因诊断页面。

根因诊断中给出跟因SQL分析和修复建议，并且可以查看语法和性能问题。

还可以点击查看AI-SQL改写建议进一步进行分析优化。

• 自动化巡检：一句话便可完成专业操作，提升运维效率的利器

以往，编写复杂的SQL脚本或使用第三方工具进行巡检是一项繁重的任务。现在，智能小助手调用DBdoctor巡检引擎，实现一键自动化巡检。这一过程基于大模型对各类数据库参数和运行状态的理解，能够全面检查参数配置、实例负载、SQL执行效率、锁分析等关键指标，并以可视化报告呈现结果。这种智能化的巡检方式，不仅减少了人工操作的失误，还提高了巡检的频率和准确性，确保数据库始终处于最佳运行状态。

• SQL优化：一句话精确优化疑难SQL,代码质量与性能的双重提升

SQL优化与智能改写功能，是智能小助手帮助用户提升数据库性能的重要手段。用户粘贴SQL语句后，智能小助手给出通用的SQL优化方案，如果提供数据库相关信息，小助手会结合大模型和SQL审核引擎，深入分析语句中的潜在问题，如全表扫描、索引缺失等，并给出针对性的优化建议和优化改写SQL。这一功能体现了大模型在代码理解和优化方面的能力，通过智能体的分析和决策，让SQL代码执行得更加高效，减少资源浪费。

• 智能问答：一句话拥有数据库老司机所有功力，知识获取新突破
  

智能小助手的数据库知识问答功能，突破了传统知识获取的局限。以往，数据库管理员和开发人员在面对问题时，需在海量文档和搜索引擎中艰难查找答案。如今，借助大模型的自然语言理解能力，用户只需像与同事交流一样提出问题，如“如何查看 MySQL 锁等待？”，智能小助手就能迅速给出专业解答。这背后是大模型对大量数据库知识的学习和理解，它能将复杂的技术知识转化为通俗易懂的回答，大大缩短了问题解决的时间。

小助手全屏展示，并进一步询问如何在DBdoctor平台上查看锁等待问题。

2. AI SQL改写：复杂场景下的智能优化方案

对于复杂的SQL语句存在明显的性能瓶颈问题，AI SQL改写引擎发挥了关键作用。它结合大语言模型能力，能够深入理解业务语义和执行上下文，准确把握SQL的应用场景和目标。内嵌的自研SQL审核引擎，依据规则进行严格的合规与性能审查，确保改写后的SQL既符合最佳实践，又能提升性能。接入的自研Cost优化器，从成本效益的角度出发，自动评估并选择成本最优的SQL写法。

目前AI SQL改写引擎能够支持近20种常见数据库类型，这种多技术融合的智能体应用，为各种复杂的数据库环境提供高效的优化方案。

3. 个性化大模型配置，释放无限可能

在DBdoctor平台，用户拥有高度的自主性，可以自由配置心仪的大模型地址。无论是选择行业内主流的大模型，还是根据特定业务需求接入定制化模型，都能轻松实现。同时，在智能小助手和AI-SQL改写功能中，还能灵活配置生成模型和判别模型。生成模型如同创意无限的“工匠”，基于对海量数据的学习，能够生成贴合需求的SQL语句；判别模型则像严格的“质检官”，精准判断SQL的合规性与性能表现，两者协同工作，为用户提供更贴合业务场景的智能化服务。

写在最后

DBdoctor以DeepSeek大模型为决策中枢，通过创新的"诊断智能体"架构重构数据库性能管理范式。它不仅实现了从SQL优化到系统调优的全链路智能诊断，更将AI深度融入运维流程——通过经验沉淀形成系统化能力，让企业轻松获得专家级数据库管理体验。随着产品AI能力的持续进化，DBdoctor也将推动数据库运维从"人工干预"向"智能预判"跨越，加速迈进"数据库智能自治"的新时代。

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