通过新的 Grafana Assistant 集成更快排查数据库性能问题

标题：通过新的 Grafana 助手集成，更快地排查数据库性能问题

URL 来源：http://grafana.com/blog/troubleshoot-performance-issues-faster-with-the-new-grafana-assistant-integration-for-database-observability/

发布时间：2026-05-06

Markdown 内容： 所以你的数据库变慢了。接下来该怎么办？

Grafana Cloud 数据库可观测性 已经为你提供了对 SQL 查询的全面可见性，包括 RED 指标、单个执行样本、等待事件分解、表结构以及可视化执行计划。但可见性只是起点。

你可以看到某个查询的 P99 延迟出现了飙升，但接下来该怎么做？你可能会看到诸如 wait/synch/mutex/innodb 这样的等待事件被触发，但这究竟意味着什么？

幸运的是，你现在可以使用全新的 Grafana 助手 集成功能，比以往更轻松、更快地找到这些问题的答案。你将获得 AI 的强大能力，并结合 Grafana Cloud 可观测性的深度功能，在每次分析查询时都能立即使用。

最棒的部分是：你无需再费心整理上下文、解释表结构或描述时间范围。助手并不是基于你粘贴到独立 AI 工具中的 SQL 副本进行工作。相反，它会直接在你当前查看的时间窗口内，针对你真实的 Prometheus 和 Loki 数据源运行查询，并已加载你实际的表结构、索引和执行计划。

每个标签页都配备了由数据库工程师设计的专用分析操作，而非通用提示。每一次分析都基于来自你数据库的真实数据，并提供具体建议。你的查询文本和表结构元数据仅用于当前分析，不会被存储或用于模型训练。

应对常见数据库问题的提示

为了展示此集成的强大效果，我们来看几个示例，说明助手如何帮助你快速解决一些常见问题。

当然，你仍然可以在助手聊天框中自由输入问题，就像平常一样。但我们还内置了开箱即用的 AI 按钮，为处理缓慢或退化的查询、获取优化建议等场景提供引导式体验。

为什么这个查询很慢？

你已经找到了罪魁祸首——那个查询出现在概览中，持续时间正在飙升，错误率也在上升。点击进入后，你会看到具体的时序性能数据。

数据都在那里，但诊断并不明显。是糟糕的连接（join）还是锁竞争？还是直到数据量增长后才成为问题的全表扫描？

只需点击一个按钮，使用预设提示打开助手。

助手便会开始工作，利用 Loki 和 Prometheus 查询所选时间窗口内的数据，并将其综合成一份统一的健康评估报告。结果显示：持续时间飙升的原因是检查的行数是返回行数的 50 倍，这意味着大部分工作都浪费在了过滤上；P99 是中位数的 12 倍，说明问题是间歇性的，而非持续存在；CPU 时间正常，但等待事件占用了 40% 的执行时间。

最后一点至关重要。等待事件的名称如 wait/synch/mutex/innodb 或 io/table/sql/handler 并不直观易懂，但助手能够理解它们，并告诉你：

“在此等待期间，数据库正从磁盘物理读取数据，因为请求的行不在缓冲池中。这发生的原因是该查询对包含 120 万行的 orders 表执行了顺序扫描，而 order_date 列上没有索引。”

助手在一个回复中，就将指标（40% 等待时间）、原因（顺序扫描、缺少索引）、涉及的表（orders）和列（order_date）全部关联起来，且完全基于你真实的表结构和执行计划。你因此节省了大量时间，避免陷入无谓的排查陷阱。

在下面的视频中，你将看到另一个实际应用的例子。

我到底应该做哪些修改？

有时候你并不确定该问什么。为此，助手会生成具体且可测试的 SQL 语句，例如一条 CREATE INDEX 语句，其中包含：

• 正确顺序的列

• 解释为何该列顺序对查询的 WHERE 子句和 JOIN 条件很重要

• 关于写入性能权衡的说明

这些建议是特定于数据库方言的。对于 PostgreSQL 查询，助手可能会建议在过滤子集上创建部分索引；而对于 MySQL 中的相同模式，则可能建议带有适当键长度的前缀索引。此外，文档链接会指向正确的厂商文档，而非通用的 SQL 参考资料。

_注意：_ _我们建议先在预发布环境中审查建议的更改，再将其应用于生产环境。_

当修复方式是重写查询而非修改索引时，助手会分析数据库处理查询的逐步分解过程（即 EXPLAIN 执行计划），并识别出成本最高的操作。

例如，它可能会发现应改为哈希连接的嵌套循环连接、可通过复合索引消除的排序操作，或更适合改写为 CTE 的子查询。每个瓶颈都附带一个修复方案，每个修复方案又包含一个验证步骤：你可以后续运行的 EXPLAIN 命令，以确认执行计划确实发生了变化。

这些建议基于你的表结构。助手知道你的表上已有的索引、已定义的外键关系（以及缺失的关系），以及数据库当前如何使用这些基础设施制定执行计划。如果你的索引设计已经很合理，它也会如实指出，而不会凭空制造问题。

情况是否正在恶化？

有些查询并未完全“损坏”，而是在逐渐退化。今天的 P50 持续时间尚可，但比上周慢了 20%。没人注意到，因为没有单一的重大事件，只有缓慢的性能下滑。

助手会分析单个执行样本并揭示其中的模式。它会直接比较极端情况：在一次调查中，最快的一次执行耗时 12 毫秒，检查了 200 行；而最慢的一次耗时 3.4 秒，检查了 180,000 行。相同的查询和表结构，执行时间相差 280 倍。

助手会突出显示快速与慢速执行之间的差异：检查的行数、等待事件分解和时间分布。由此，它可以识别出可能的原因。

例如，它能识别出命中更大数据分区的参数值、仅在高负载下出现的锁竞争，或由过时统计信息触发的执行计划变更。最终结果是基于事实数据的完整诊断，而非仅凭查询文本做出的猜测。

整个团队共享的上下文，集中一处

助手还能帮助整个团队协作。每一段对话都可以与团队成员共享，因此开发人员可以在应用索引更改前，将助手的分析结果发送给 DBA 审核，或将分析结果附加到拉取请求（pull request）或事故工单中作为支持证据。

而且它始终触手可及。在任意标签页点击按钮即可使用。获得基于你实时指标的诊断、针对你表结构定制的修复方案，并能将对话分享给团队成员。

立即开始使用

AI 助手现已在 Grafana Cloud 数据库可观测性 中全面上线。对于在预览阶段使用过早期 AI Helper 的用户，你会发现这个新的助手集成更加全面。除了查询辅助外，新助手集成还能帮助你理解执行计划、表结构，并支持后续对话及与团队共享对话。

要开始使用，请导航至查询详情视图，在查询性能、查询样本、等待事件、表结构或执行计划标签页上查找助手按钮。

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