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23-03-DBdoctor:基于DeepSeek的数据库性能诊断与优化落地实践V2.pdf

上传人: 探** 编号:711776 2025-06-04 45页 12.74MB

1、DBdoctor:基于DeepSeek的数据库性能诊断与优化落地海信聚好看 郑祥性能痛点Sore Poi n t02产品优势St re n g t h s03使用场景U s ag e Sce n ari o04客户案例U s ag e Sce n ari o用DeepSeek能真正解决数据库问题吗?开发/DBA这个结果是乱说的吗?知识库档数量和质量RAG检索的向量本段相关性Promt的约束定位范围缩回答结果的校验和修正你是否遇到以下SQL问题?基模能CPU打满了,怀疑是某条SQL,借助大模型问一下?看起来很有道理开发SQL质量问题如何把关?你是否遇到以下SQL问题?系统研发流程质量控制开发/D

2、BASQL这么写应该没问题吧?DBA问题根因SQL如何定位?CPU飙磁盘IO乎打满IO写突增QPS正常系统卡顿了没什么写入量,空间竟然写满了OOM满屏慢SQLSQL怎么这么慢索引失效了CPU打爆了内存使用率怎么这么高这个表怎么会有死锁DDL执行卡住了开发/DBA如何定位?看监控?分析慢日志?资源抖动是这条SQL导致的吗?SQL审核是否存在问题?关联更新、删除隐式转换改写能否提升性能?混合排序Limit语句条件下推Exists语句提前缩小范围中间结果集下推业内基于DBA经验规则进SQL审核、SQL改写的传统案开发/DBA如何优化?问题SQL如何优化?加个索引?业务做下SQL改写?真的有效果吗?结

3、论:传统的规则审核和改写不能评估性能提升效果,DeepSeek本身也不行SQL审核和索引分析SQL改写SQL性能如何真实评估?缺乏代替规则的优化措施缺乏诊断性能的数学模型阈值缺乏更细粒度的监控数据现象1.关键重要节点掉链子2.没故障则认为没问题原因1.未达到告警阈值的隐患2.缺少日常的细粒度巡检现象1出现问题定位时间长2.传统监控浮于表面原因1.缺乏更深层的监控数据2.缺乏更精准的根因诊断现象1.强依赖难以传承的经验2.现象明确但无解决方案原因1.没有把经验与现象关联2.没有给出问题优化建议故障经验故障经验故障经验定时采样10秒的慢日志告警数据根因开发阶段没有有效SQL审核手段现象1.SQL审

4、核通过了上线后还是有性能问题2.审核规则不适用原因1.无法评估未来上线后的性能2.规则审核只能适应部分场景DBA经验Sql规则审核已有SQL审核和监控系统为什么不能解决上述问题?直接用DeepSeek依然也会存在这些问题0.20.40.60.80.100.DBA架构师性能优化故障处理监控巡检性能优化、故障处理、监控巡检花费时间最多非常紧急,整日忙于救火出现故障互相推责扯皮大促、放假就出问题以前不慢的,现在慢了平时很好,关键时候掉链子监控和日志没找到根因门槛高,依赖专业DBA出现问题,定位时间长平时不重视,故障驱动故障后不知道如何处理需要大量故障经验沉淀故障后,没有解决方案急责错开发阶段按规范修

5、改,上线出问题开发阶段数据少,无法识别慢SQLSQL审核通过,上线出问题不在审核规范中,不做优化难经验规则故障规则故障经验事前事中事后数据库性能诊断过程中的挑战l 利用最新采集技术,基于DeepSeek+数学量化模型重新定义数据库可观测l 打破基于经验、规则、阈值的传统,彻底解决数据库性能问题传统监控传统SQL优化传统监控无法解决数据库性能诊断痛点规则经验精确性无保证无法量化打破传统重新定义传统SQL审核开发阶段传统SQL审核无法识别SQL性能问题DBdoctor重新定义数据库可观测DBdoctor致力于实现DB AGI(数据库的高度自主系统)精确的数学模型代替传统经验极度降低数据库性能分析门

6、槛智能巡检SQL审核提前发现研发全流程管控规避故障发生大模型SQL改写和索引推荐快速解决问题提升业务稳定性eBPF深入内核函数采集指标一分钟定位问题提升工作效率DBdoctor内核级数据库性能诊断快速定位问题精确诊断根因 给出优化建议提前发现隐患DBdoctor是一款面向企业级应用的一体化智能数据库管理平台,深度融合性能调优、SQL治理与数据防护三大核心模块,提供实时诊断分析到智能优化加固的全生命周期数据库解决方案。开源数据库库 商业数据库 国产数据库 云数据库eBPFDeepSeekCost01性能痛点Sore Poi n t产品优势St re n g t h s03使用场景U s ag e

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全文主要内容是介绍了一种名为DBdoctor的数据库性能诊断与优化解决方案。以下是关键点: 1. DBdoctor针对数据库性能痛点,提供深度诊断与优化,解决了传统规则审核和改写的局限性。 2. 产品具有七大技术创新,包括eBPF数据库探测、精准数学模型识别根因SQL、基于Cost的SQL审核等。 3. 使用场景覆盖SQL全生命周期管理、提前发现隐患、疑难问题定点排雷、根因诊断深度透视等。 4. 客户案例显示,DBdoctor帮助金融、能源、制造、券商和电商等行业解决了性能问题,提升了系统稳定性和用户体验。 5. DBdoctor由海信集团旗下聚好看科技研发,其技术负责人郑祥具有丰富的数据库管理经验,曾主导阿里云数据库的自治和云原生架构设计。 核心数据引用: - DBdoctor实现了对超过1亿互联网电视用户的数据库性能管理。 - 郑祥在阿里云数据库团队期间,主导的数据库自治项目连续多年保障双11,实现了数十万规模实例的云原生纳管。
"DBdoctor如何规避性能问题?" "DeepSeek技术真的能解决数据库问题吗?" "数据库性能诊断,DBdoctor有哪些独到之处?"
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