在数字化转型加速的时代，数据库作为企业数据管理的核心，其性能和稳定性对业务的影响至关重要。选择合适的数据库工具，不仅能够提升数据库的性能，还能有效预防和解决潜在的问题。

　　本文作为《数据库工具选型指南》系列的一部分，通过对话一线技术专家，旨在帮助用户了解选型的重要性和方法，提供关键因素和考虑要点。通过比较和评估不同工具，读者可以深入了解每种工具的性能和成本差异。

　　近日，我们有幸采访到了海信聚好看数据库负责人郑祥，就数据库工具选型、性能优化等问题进行了深入探讨。

　　▲海信聚好看数据库负责人 郑祥

　　嘉宾介绍：郑祥，海信聚好看数据库负责人。专注于数据库产品研发，负责数据库云化和数据库产品建设。数据库性能诊断产品DBdoctor负责人，该产品目前可在官网（https://www.dbdoctor.cn）免费下载使用。曾就职于阿里云数据库团队，主导数据库自治，连续多年作为核心作战成员保障双11，阿里集团数据库上云主要操刀者，主导设计RDS管控云原生新架构，实现了数十万规模实例的云原生纳管。

　　数据库工具选型的核心考量

　　在谈及数据库工具选型的关键考量因素时，郑祥表示：“性能问题实时监控能力、故障预测及快速优化能力、工具的易用性与安全性、能否适应多种数据库类型、成本效益是我们最看重的几点。”其中，性能作为首要因素，其重要性不言而喻。

　　郑祥提到，数据库性能问题占比最高，DBA和架构师在性能优化、故障处理、监控巡检上花费的时间最多，因此，性能问题的提前发现和规避对于数据库的稳定性至关重要。

　　此外，安全性、易用性、扩展性和成本也是企业在选型过程中不可忽视的因素。这些因素共同决定了数据库工具能否在企业的生产环境中真正落地并发挥作用。

　　值得一提的是，不同的业务场景对数据库工具的需求各异。郑祥指出，在特定应用场景下，开发者或DBA首先要考虑的是该工具的引入能否真正满足需求和彻底解决问题，其次再综合考虑扩展性、安全合规性、成本预算、技术支持服务和响应速度等。

　　优秀的数据库工具需要具备以技术深度驱动的产品能力，能够满足用户的多样化需求。同时，低消耗无侵入、大规模的可扩展性、安全性与可靠性、长期技术支持等也是必备特征。以数据库性能诊断工具为例，优秀的工具应能从根本上解决用户性能痛点问题，如SQL性能问题的提前发现与量化提升建议等。

　　DBdoctor：内核级性能诊断的创新实践

　　随着大量数据涌入数据库系统，并发冲突、资源抖动、响应时间延长等性能挑战随之而来。郑祥提到，传统的诊断方法如监控、系统表、视图、慢日志等，以及基于eBPF技术的数据库内核级诊断新方法，如DBdoctor，都是应对这些挑战的有效手段。

　　作为海信聚好看自主研发的一款内核级数据库性能诊断产品，DBdoctor致力于解决一切数据库性能问题，利用最新采集技术和数学量化模型重新定义数据库性能可观测性。与传统监控系统相比，DBdoctor能够快速定位问题、精确诊断根因、给出优化建议并提前发现隐患。

　　在分布式数据库环境中，性能瓶颈的诊断相较于单一数据库更为复杂。郑祥指出，分布式数据库需要考虑网络延迟、数据分片和分布、事务管理和并发控制等特有因素。因此，在分布式环境下，确保数据一致性的同时提升性能是一项艰巨的任务。

　　DBdoctor通过监控节点维度的性能实时监控和主动潜在问题分析，能够提前发现SQL性能问题并给出优化方案，从而在确保数据一致性的前提下实现性能的最优。

　　在数据库工具选型过程中，如何平衡通用性与专业性是一个难题。郑祥表示，市场上的数据库种类繁多，工具选型需要具备通用性以屏蔽差异降低门槛。同时，针对某些数据库引擎独有的特性需要具备专业性的深度能力。

　　DBdoctor在这方面做出了很好的尝试。它不仅能够满足日常巡检报告等通用性需求，还基于AI的实时预测分析能力，能够提前发现SQL性能问题并防止未来发生问题。

　　在实际应用中，DBdoctor已经服务于多个行业，包括金融、医疗、制造业、新零售、ISV厂商等。例如，针对某银行客户在开发测试阶段面临SQL性能无法真实评估的难题。DBdoctor利用其独有的SQL性能审核功能，帮助用户实现SQL闭环审核，有效规避数据库性能问题，助力业务系统性能提升10倍以上。

　　写在最后

　　谈及数据库工具市场的未来发展前景时，郑祥表示充满信心。随着数据库国产化、数字化转型、AI智能化等不断推进，数据库工具具有广阔的发展前景。

　　针对这些趋势，聚好看在DBdoctor产品上将继续适配更多引擎、融合更多前沿技术来进一步提升产品能力。未来，DBdoctor也将持续升级并拓展其基于函数的AI参数调优、AI SQL改写等功能，为用户提供更加智能、高效的数据库性能诊断与优化解决方案。