大模型VS小模型：论国产数据库运维AI Agent的正确打开方式

作者：孙鹏，大衍（北京）科技有限公司研发工程师

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暴论：通用满血大模型“不适合”用于赋能国产数据库智能诊断运维

在传统数据库运维领域，长期面临三大核心挑战：

• 数据量的迅猛增长：随着现代应用程序的数据量迅速增加，数据库实例的数量也随之增多，监控指标变得更为复杂。面对海量的数据库实例，人工进行运维诊断变得越发吃力。
  
• 过度依赖经验：数据库类型的多样化导致专家的经验难以迅速普及与传承，在故障定位上平均需要耗费数十分钟的时间。
  
• 传统技术的局限性：基于规则（RBO）或成本（CBO）的静态优化器难以适应复杂的查询场景变化，同时处理非结构化数据的能力也较为薄弱。
  

随着AI大模型的应用，这些问题得到了全新的解决方案。AI大模型通过其动态优化能力，突破了传统静态优化器的限制，能够实时生成高效的执行计划；借助自然语言交互能力，大大降低了复杂查询的技术门槛，从SQL语法简化为自然语言描述即可完成操作；并且具备多模态分析能力，可以统一处理如日志、性能指标等异构数据。这些进步促使数据库运维模式实现了质的飞跃，从以往的被动响应转向主动防御，由依赖经验转变为依靠智能决策。但是而我们在使用大模型赋能数据库运维的过程中，却发现两个问题。
1. 通用大模型对国产数据库的认知不足，生产环境难利用。
在使用大模型对传统数据库（如 Oracle、MySQL）进行问题诊断时，通常能够取得较好的效果。然而，当我们将同样的技术应用于国产数据库时，诊断结果往往不尽如人意。我们推测，这主要源于当前通用大模型在训练过程中所接触的国产数据库相关知识相对匮乏，导致其对该类系统的理解存在明显短板。
此外，出于企业数据安全与合规性的考虑，生产环境中的运维数据无法上传至外部网络，也就无法为“满血版”大模型提供实时参考。因此，即便我们清楚大模型具备强大的推理能力，在面对线上复杂问题时，仍因缺乏针对性知识和可用数据而束手无策，只能“望洋兴叹”。
2. 数据库运维数据的可观测性、准确性不足。
在实际应用中，即便使用的是功能完备的“满血版”大模型，其产生幻觉的概率依然较高。例如，在分析数据库负载问题时，如果我们仅提供总数据量等粗粒度信息，大模型往往难以准确还原特定时间段内的负载变化趋势。这种不精确的分析不仅无法带来有价值的洞察，反而可能误导后续判断与决策。
通过上述问题可以看出：即便是性能强大的通用大模型，也存在数据库领域知识覆盖不足的问题；而在运维数据可观测性差、准确性低的情况下，模型的幻觉现象将显著加剧，严重影响其在关键场景下的可靠性与实用性。
以小模型取代满血大模型的可行性探索

许多企业在落地AI能力时面临现实挑战：受限于高端显卡难以获取或高昂的算力成本，无法在内网部署功能完整的“满血版”大模型。出于成本和部署条件的考量，企业往往只能选择更为经济的私有化小模型方案。然而，这种折中方式通常会导致分析效率和准确率显著下降。
那么，我们是否可以在资源受限的生产环境中，部署一个成本更低的小模型，却使其具备接近大模型的能力呢？
这一设想面临两个关键挑战：

• 一是如何使小模型复现大模型强大的推理与泛化能力；
  
• 二是如何弥补大模型在国产数据库知识覆盖不足的问题。
  

在长时间探索未果后，我们回溯到2020年发表的一篇重要论文《Language Models are Few-Shot Learners》，这篇论文为我们带来了关键启发。文中提出了一种“上下文学习”（in-context learning）机制，表明大模型可以通过输入上下文信息，在不更新参数的前提下实现在线学习，从而突破传统静态模型的能力边界。
受此启发，我们在使用小模型进行具体问题分析时，尝试将该问题相关的背景知识、指标数据、实时运行状态以及精心设计的提示词（prompt）一并输入模型，借助上下文增强其推理能力。经过多轮测试验证，我们惊喜地发现，小模型的回答准确率已接近“满血版”大模型的表现，这进一步验证了该方法论的有效性。
基于这一思路，我们开始系统性地推进小模型在数据库运维场景中的实际应用落地，逐步构建起一套适用于资源受限环境下的高效智能运维体系。
落地方案：基于小模型实现三种运维AI Agent
（一）高质量数据是小模型落地的核心基础

在将小模型应用于数据库智能运维的过程中，通常需要满足三个关键前提。
第一，具备强大的系统可观测能力。 这包括提供丰富且准确的运行指标与统计信息，如系统性能指标、等待事件分析、完整的日志记录与 TRACE 数据，以及宏观层面的 AWR 报告与微观层面的 ASH 信息。这些数据构成了问题诊断和趋势预测的基础。
第二，沉淀高质量的运维知识体系。 该体系涵盖两个维度：运维理论知识与运维实践经验。

• 运维理论知识主要来源于权威的原厂文档、第三方技术书籍等结构化知识资源；
  
• 运维实践经验则包括专家经验总结、用户故障案例库等非结构化或半结构化经验资产。
  

在实验过程中我们发现，相比理论知识，大模型更容易理解和吸收来自实际场景的运维经验。因此，在小模型训练和推理过程中，注入真实业务场景下的经验数据尤为重要。
第三，依托强大的推理模型能力。 我们期望推理模型具备更高的泛化能力和理解深度。当高质量的数据与强大的推理能力相结合时，即使是在资源受限的私有化部署环境下，小模型也能够实现接近大模型的准确性和稳定性，从而为数据库智能运维提供切实可行的技术支撑。
（二）智能化指标加工，为数据库构建强大的可观测能力

通过智能化指标加工可以为数据库构建强大的可观测能力。如下图所示，首先从数据库、中间件等各种 IT 运维对象中采集数据，比如运行数据、日志数据，以及从数据中台获取加工数据等，从而得到指标集，即原始数值。其次基于原始数值进行二次加工，得到时间段的增量差值、平均值、单次平均值等统计分析值。然后在统计分析值的基础上再进行加工，可以得到平均值、稳定性、趋势评估值、风险评估值等相关数值。总而言之，我们可以通过对指标的原始数值进行二次统计分析值及后续加工，为数据库建立强大的可观测性。

与此同时，我们还需构建知识图谱。因为运维知识图谱建设是数字化能力的基础，通过知识梳理形成了初始化的运维知识图谱，并根据实际应用案例不断提炼和丰富知识图谱，使其分析能力不断提升。基于运维知识图谱可以实现智能化推理，获得超越专家的能力。

（三）数据库智能运维诊断架构设计

我们尝试的数据库智能诊断分析流程主要包括以下几个关键步骤。

• 数据采集与加工 从 OceanBase 数据库中采集并加工关键性能指标，构建全面、细粒度的可观测能力，为后续故障诊断和优化提供坚实的数据基础。
  
• 数据存储 将采集和加工后的指标数据统一存储至数据仓库，确保数据的完整性、时效性和可追溯性，为智能分析提供高效支撑。
  
• 故障模型触发与分析 当某一故障模型被触发时，系统将自动启动异常检测智能体（AI Agent），并执行以下流程：
  

• 从知识图谱中提取与该故障模型相关的背景知识，包括模型本身的定义信息以及相关指标的历史与上下文数据。
  
• 同步从数据仓库中获取当前数据库的实时运行指标。
  
• 结合预设提示词（Prompt）模板，将上述信息整合后输入大模型。
  
• 大模型进一步从向量数据库中检索相关案例、专家经验及场景化信息，进行综合推理分析，最终输出一份逻辑清晰、内容准确的诊断分析报告。
  

目前，我们已成功构建并部署了三类智能体（AI Agent），以满足不同场景下的数据库运维与优化需求。
一是告警分析智能体：

• 当数据库产生告警时，该智能体可自动调用大模型进行深度分析。
  
• 分析完成后生成结构化的诊断报告，并通过邮件等方式推送给相关人员。
  
• 实现告警发现、分析、通知、闭环的全流程自动化管理。
  

二是SQL 优化智能体：

• 可自动识别数据库中的 Top SQL（如高频执行或资源消耗高的语句）。
  
• 借助小模型对这些 SQL 进行智能优化，生成优化建议及诊断报告。
  
• 报告可通过邮件、钉钉、微信等多种方式推送至指定群组或个人，形成完整的 SQL 性能优化闭环。
  

三是巡检智能体：

• 用户可根据需要设定特定时间段，由巡检智能体对该时段内的数据库健康状态进行全面检查。
  
• 智能体根据巡检结果生成详尽的健康报告，帮助用户及时掌握数据库运行状态，预防潜在风险。
  
• 巡检报告支持多种渠道推送，便于团队协作与问题跟踪。
  

目前，以上三类智能体均已上线并稳定运行，在实际业务中发挥了重要作用，显著提升了数据库运维的智能化水平和效率。

我们以下面两个场景为例，说明上述智能体的工作原理及效果。
1.小模型分析锁冲突场景。
首先需要把 OceanBase 的锁冲突的阻塞数据和被阻塞数据的背景知识一起发给小模型，小模型就可以通过阻塞数据和背景知识找到每个根阻塞，提示终止相关会话以解决阻塞场景，同时给出原因分析，并提出诊断建议，以及罗列相关的问题 SQL。

2.小模型 SQL 优化。
在小模型进行 SQL 性能优化的过程中，首先会深入分析 SQL 的执行计划，识别其中最主要的性能瓶颈，并结合具体执行路径给出判断依据。

例如，在执行计划中若发现某张分区表（part 表）作为驱动表，使用了 Nested Loop（嵌套循环）连接方式，且该连接过程包含两个层级的循环：外层为主循环，内层为子循环。这意味着 part 表中的每一条记录都会触发一次对被驱动表的完整扫描或查找操作，造成数据访问次数成倍增长，从而显著提升查询成本，导致整体性能下降。 在这种情况下，小模型不仅能够精准识别出问题根源，还会基于数据库优化原理，提供相应的优化建议和背后的理论支撑。

• 优化建议：将 Nested Loop 改为 Hash Join 或 Merge Join，避免多轮驱动带来的高成本；
  
• 优化原理：Hash Join 在处理大数据量时具有更高的效率，通过构建哈希表一次性完成匹配，避免逐条遍历；而 Merge Join 则适用于有序数据，利用排序合并提高连接效率；
  
• 附加建议：考虑对被驱动表的相关字段建立索引，或调整分区策略以减少扫描范围，进一步提升执行效率。
  

通过这种“问题定位 + 原理分析 + 优化建议”的结构化输出方式，小模型能够在资源受限的私有化部署环境下，实现接近大模型的 SQL 智能优化能力，为数据库性能调优提供高效、实用的解决方案。
实践表明：AI Agent 诊断推理水平已具备实战能力

为了验证 AI Agent 的诊断推理能力，我们选择了实验室环境中的四个典型故障模型进行了测试，包括 Oracle 数据库的日志同步延时异常和热块冲突问题，以及 OceanBase 数据库的阻塞会话数过多和活跃会话数过多问题。测试过程中，我们对比了满血大模型与私有化部署的小模型在这些场景下的表现。

测试结果令人鼓舞：无论是使用满血大模型还是私有化部署的小模型，其分析准确率均达到了90%以上，这一成绩超越了当前内部专业运维人员结合专家工具所能达到的准确率水平。
这表明，基于小模型的智能体不仅能够在资源受限的环境下高效运行，而且其诊断推理水平已经具备了应对实际生产环境挑战的能力。通过此次实验，我们确认了小模型在数据库智能运维领域的实用价值，证明其能够为企业提供可靠、高效的自动化故障诊断与性能优化支持。
同时，在实验室环境中，不管使用满血大模型还是用私有化部署的小模型分析，包括分析 SQL、优化 SQL、分析告警，耗时一般在3～5分钟之内（通义千问 Qwen 3 系列的模型分析速度在两分钟左右）。未来，随着分析速度的加快，故障诊断报告能够在更短时间内生成。而传统的专家分析，经过收集指标数据、根据诊断路径分析原因，时间已经消耗3小时左右，甚至可能达到半天或一天。相较之下，基于AI的智能诊断效率远远高于运维专家，提升了50倍以上。

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