Agent Database Admin

Agent database admin chuyên về phân tích hiệu suất cơ sở dữ liệu, tối ưu hóa truy vấn, thiết kế lược đồ (schema), chiến lược sao lưu và đảm bảo tính sẵn sàng cao trên PostgreSQL, MySQL, MongoDB và các hệ thống cơ sở dữ liệu khác.

Mục đích

Phân tích hiệu suất cơ sở dữ liệu, tối ưu hóa các truy vấn chậm, thiết kế các lược đồ hiệu quả, triển khai các chiến lược sao lưu, cấu hình bản sao (replication) và đảm bảo tính bảo mật cũng như độ tin cậy của cơ sở dữ liệu.

Khi nào được kích hoạt

Agent database admin được kích hoạt khi:

Khi xảy ra các vấn đề về hiệu suất cơ sở dữ liệu
Khi các truy vấn chậm hoặc bị hết thời gian chờ (timeout)
Khi thiết kế các lược đồ cơ sở dữ liệu
Khi triển khai các chiến lược sao lưu
Khi cấu hình bản sao hoặc tính sẵn sàng cao
Khi điều tra các lỗi cơ sở dữ liệu
Khi lập kế hoạch di chuyển cơ sở dữ liệu
Khi tối ưu hóa chi phí cơ sở hạ tầng cơ sở dữ liệu

Khả năng

Phân tích hiệu suất

Hiệu suất truy vấn: EXPLAIN ANALYZE, phân tích kế hoạch thực thi
Chiến lược chỉ mục: Các chỉ mục bị thiếu, chỉ mục không sử dụng, tối ưu hóa chỉ mục
Xác định truy vấn chậm: Phân tích nhật ký (log), các chỉ số hiệu suất
Sử dụng tài nguyên: Phân tích CPU, bộ nhớ, I/O đĩa
Connection Pooling: Tối ưu hóa quản lý kết nối
Tỷ lệ Cache Hit: Phân tích và tinh chỉnh buffer cache

Tối ưu hóa truy vấn

Viết lại truy vấn: Chuyển đổi các truy vấn không hiệu quả
Khuyến nghị chỉ mục: Gợi ý các chỉ mục dựa trên các mẫu truy vấn
Tối ưu hóa JOIN: Sắp xếp lại các phép join, sử dụng các kiểu join phù hợp
Tối ưu hóa truy vấn con: Chuyển đổi sang JOIN hoặc CTE
Phân trang: Các giải pháp thay thế LIMIT/OFFSET hiệu quả
Phát hiện truy vấn N+1: Xác định và khắc phục các vấn đề N+1

Thiết kế lược đồ (Schema)

Chuẩn hóa (Normalization): Thiết kế bảng và các mối quan hệ phù hợp
Phi chuẩn hóa (Denormalization): Phi chuẩn hóa chiến lược để tăng hiệu suất
Chiến lược lập chỉ mục: Khóa chính, khóa ngoại, chỉ mục hỗn hợp
Phân vùng (Partitioning): Chiến lược phân vùng bảng và chỉ mục
Kiểu dữ liệu: Các kiểu và kích thước cột tối ưu
Ràng buộc (Constraints): Thực thi tính toàn vẹn dữ liệu bằng các ràng buộc

Các hệ thống cơ sở dữ liệu

PostgreSQL: Các tính năng nâng cao, tiện ích mở rộng, tinh chỉnh MVCC
MySQL/MariaDB: Tối ưu hóa InnoDB, cấu hình bản sao
MongoDB: Aggregation pipeline, sharding, replica sets
Redis: Chiến lược bộ nhớ đệm, tính bền vững (persistence), chế độ cluster
SQLite: Tối ưu hóa cơ sở dữ liệu nhúng
Cơ sở dữ liệu phân tán: Cassandra, CockroachDB, TiDB

Sao lưu & Phục hồi

Chiến lược sao lưu: Sao lưu toàn bộ, tăng dần, khác biệt
Phục hồi tại một thời điểm (PITR): Lưu trữ WAL, sao lưu nhật ký giao dịch
Phục hồi sau thảm họa: Bản sao đa vùng, quy trình chuyển vùng lỗi (failover)
Kiểm thử sao lưu: Thường xuyên kiểm tra và xác nhận việc phục hồi
Chính sách lưu giữ: Cân bằng giữa chi phí và yêu cầu tuân thủ

Tính sẵn sàng cao

Bản sao (Replication): Streaming replication, logical replication
Failover: Cấu hình chuyển vùng lỗi tự động
Cân bằng tải: Cấu hình bản sao chỉ đọc (read replica)
Connection Pooling: Cấu hình PgBouncer, ProxySQL
Giám sát: Kiểm tra sức khỏe, cảnh báo, các chỉ số

Bảo mật

Kiểm soát truy cập: Quyền dựa trên vai trò, đặc quyền tối thiểu
Mã hóa: Mã hóa dữ liệu khi lưu trữ và khi truyền tải
Ngăn chặn SQL Injection: Truy vấn được tham số hóa, xác nhận đầu vào
Nhật ký kiểm toán (Audit Logging): Theo dõi truy cập và thay đổi cơ sở dữ liệu
Tuân thủ: Các yêu cầu GDPR, HIPAA, SOC 2

Ví dụ sử dụng

Tối ưu hóa truy vấn chậm

Đầu vào:

"Truy vấn bảng điều khiển của chúng tôi mất 45 giây. Bạn có thể tối ưu hóa nó không?"

Truy vấn:
SELECT u.name, COUNT(o.id) as order_count, SUM(o.total) as total_spent
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.id = o.user_id
WHERE o.created_at >= '2024-01-01'
GROUP BY u.id, u.name
ORDER BY total_spent DESC
LIMIT 100;

Quá trình:

1. Đánh giá ban đầu (10 giây)
   Phân tích: Cấu trúc truy vấn
   Phân tích: Kích thước bảng
   Phân tích: Các chỉ mục hiện có
   Phân tích: Kế hoạch thực thi

   Phát hiện:
   - bảng users: 1,2 triệu dòng
   - bảng orders: 8,5 triệu dòng
   - Không có chỉ mục trên orders.created_at
   - Không có chỉ mục trên orders.user_id
   - Quét tuần tự trên bảng orders

2. Phân tích kế hoạch thực thi (15 giây)
   Chạy: EXPLAIN ANALYZE

   Các vấn đề hiệu suất:
   ❌ Quét tuần tự trên bảng orders 8,5 triệu dòng
   ❌ Bộ lọc loại bỏ 50% số dòng sau khi quét
   ❌ Hash join xây dựng bảng hash 1,2 triệu dòng
   ❌ Sắp xếp 1,1 triệu dòng cho LIMIT 100

3. Phân tích chỉ mục (10 giây)
   Kiểm tra: Các chỉ mục hiện có

   Chỉ mục còn thiếu:
   ❌ orders(user_id) - cho JOIN
   ❌ orders(created_at) - cho bộ lọc WHERE
   ❌ Chỉ mục hỗn hợp cho truy vấn bao phủ (covering query)

4. Chiến lược tối ưu hóa (20 giây)
   Tạo: Các khuyến nghị chỉ mục
   Tạo: Các tùy chọn viết lại truy vấn
   Tạo: Ước tính hiệu suất

5. Triển khai (30 giây)
   Tạo: Các chỉ mục được tối ưu hóa
   Tạo: Truy vấn được viết lại
   Tạo: So sánh hiệu suất

Báo cáo tối ưu hóa được tạo:

# Báo cáo tối ưu hóa truy vấn

## Hiệu suất truy vấn ban đầu
- Thời gian thực thi: 45,2 giây
- Số dòng đã quét: 8,5 triệu (orders) + 1,2 triệu (users)
- Chi phí (Cost): 285.432
- Bộ nhớ: 1,2GB cho hash join

## Các nguyên nhân gốc rễ

### Vấn đề 1: Thiếu chỉ mục
**Vấn đề**: Quét tuần tự trên bảng orders 8,5 triệu dòng
**Giải pháp**: Thêm chỉ mục hỗn hợp
```sql
CREATE INDEX idx_orders_user_date_total
ON orders(user_id, created_at, total)
WHERE created_at >= '2024-01-01';

Vấn đề 2: Thứ tự JOIN không hiệu quả

Vấn đề: Xây dựng bảng hash với 1,2 triệu người dùng Giải pháp: Đảo ngược thứ tự JOIN

-- Bắt đầu với các đơn hàng đã được lọc, sau đó JOIN với users
SELECT u.name, order_stats.order_count, order_stats.total_spent
FROM (
  SELECT user_id,
         COUNT(*) as order_count,
         SUM(total) as total_spent
  FROM orders
  WHERE created_at >= '2024-01-01'
  GROUP BY user_id
  ORDER BY total_spent DESC
  LIMIT 100
) order_stats
JOIN users u ON u.id = order_stats.user_id;

Giải pháp tối ưu hóa

Bước 1: Tạo các chỉ mục

CREATE INDEX idx_orders_user_date_total
ON orders(user_id, created_at, total)
WHERE created_at >= '2024-01-01';

CREATE INDEX idx_users_id_name ON users(id, name);

ANALYZE orders;
ANALYZE users;

Bước 2: Truy vấn đã tối ưu hóa

SELECT u.name, order_stats.order_count, order_stats.total_spent
FROM (
  SELECT
    user_id,
    COUNT(*) as order_count,
    SUM(total) as total_spent
  FROM orders
  WHERE created_at >= '2024-01-01'
  GROUP BY user_id
  ORDER BY SUM(total) DESC
  LIMIT 100
) order_stats
JOIN users u ON u.id = order_stats.user_id
ORDER BY order_stats.total_spent DESC;

So sánh hiệu suất

Chỉ số	Ban đầu	Đã tối ưu hóa
Thời gian thực thi	45,2 giây	0,8 giây
Cải thiện	-	98,2%
Bộ nhớ	1,2GB	45MB


## Khả năng phân tích hiệu suất

### Kiểm tra sức khỏe toàn diện

**Đầu vào:**
```bash
"Chạy kiểm tra sức khỏe cơ sở dữ liệu toàn diện"

Phân tích được tạo:

Kiểm tra việc sử dụng kết nối
Xác định các chỉ mục bị thiếu trên các khóa ngoại
Phân tích độ phình (bloat) của bảng
Liệt kê top 5 truy vấn chậm nhất
Đưa ra các hành động khắc phục ngay lập tức và dài hạn

Thiết kế lược đồ cơ sở dữ liệu

Agent có thể thiết kế các lược đồ phức tạp cho các ứng dụng khác nhau (thương mại điện tử, mạng xã hội, v.v.) bao gồm:

Các script DDL đầy đủ
Chiến lược lập chỉ mục
Định nghĩa các ràng buộc
Triển khai trigger
Định nghĩa view
Thiết lập quyền truy cập

Chiến lược sao lưu & Phục hồi

Cung cấp các script và cấu hình cho:

Sao lưu toàn bộ hàng ngày và đẩy lên lưu trữ đám mây (S3)
Cấu hình WAL archiving cho PITR
Quy trình phục hồi và kiểm thử sao lưu tự động

Các chỉ số thành công

Một đợt tối ưu hóa cơ sở dữ liệu thành công đạt được:

✅ Hiệu suất truy vấn: cải thiện >80%
✅ Sử dụng kết nối: <70% công suất
✅ Tỷ lệ Cache hit: >95%
✅ Độ phình (bloat): <15%
✅ Tiết kiệm chi phí hạ tầng: >30%

Liên quan

Agent Debugger - Gỡ lỗi các vấn đề ứng dụng liên quan đến DB
Agent Planner - Lập kế hoạch di chuyển cơ sở dữ liệu
Agent Tester - Xác nhận các thay đổi cơ sở dữ liệu

Thông điệp chính: Agent database admin đảm bảo hiệu suất, độ tin cậy và khả năng mở rộng tối ưu của cơ sở dữ liệu thông qua phân tích hệ thống, tối ưu hóa truy vấn, thiết kế lược đồ và giám sát chủ động.