Execution Context
本市场提供的解决方案，旨在帮助数据库管理员通过利用人工智能驱动的查询分析，提升系统吞吐量。该方案能够从生产数据库中采集原始执行日志，识别性能瓶颈，例如缺失索引或次优的连接策略，并自动生成修复方案。该工具与监控仪表盘直接集成，可减少手动故障排除的时间，同时确保符合企业治理标准。
人工智能代理持续监控查询执行时间，并与基准阈值进行比较，以识别可能表明性能下降的异常情况。
系统在检测到慢查询时，会将这些查询与模式变更、工作负载模式以及资源竞争情况进行关联，以确定根本原因。
最终，该平台会提供一份优先级排序的优化策略列表，其中包含可直接部署的索引创建脚本或查询重写建议。
Operating Checklist
配置AI智能体，输入数据库凭据，并定义用于异常检测的性能阈值参数。
启用生产数据库的实时日志流，以启动持续的监控流程。
请审查生成的报告，重点关注其中列出的执行缓慢的查询及其对应的执行计划。
通过集成的市场平台操作界面，可以直接执行已批准的优化脚本。
Integration Surfaces
查询日志导入
通过安全的API接口，自动收集数据库管理系统中的执行计划和性能指标。
异常检测引擎
机器学习模型分析历史性能数据，以识别表明查询速度较慢的异常情况。
优化仪表盘
为数据库管理员提供的可视化界面，用于展示根本原因分析结果以及建议的操作，以便其进行审查和执行。
