Tony が解決する問題
データベースのパフォーマンスは静かに劣化します。成長するテーブルのインデックス欠落は、P95 レイテンシがスパイクしてエンジニアが深夜 2 時に起こされるまで見えません。コネクションプールの枯渇は、誰かがデータベースを確認するまでアプリケーションのバグに見えます。スロークエリは 1 日に何百回も実行されながらデータベース CPU の 80% を消費しています — クエリ分析とインフラコストを結びつけるシステムがないため、誰も気づきません。 これらの問題を診断・修正するには通常以下が必要です:pg_stat_statementsのクエリや MySQL スロークエリログの有効化- 実行プラン(EXPLAIN ANALYZE 出力)の読み取りと解釈
- クエリパターンと現在のインデックスの照合
- PostgreSQL/MySQL の設定パラメーターとそのトレードオフの理解
他のツールが見逃すこと
Tony は監視を超えた存在です。実行プランを読み取り、スキーマのコンテキストを理解し、作成すべき具体的なインデックス、書き直すべきクエリ、行うべき設定変更を平易な言葉で正確に伝えます。
Tony の仕組み
- データベースへの接続 — 読み取りアクセス経由。
pg_stat_statements、MySQL Performance Schema、RDS Performance Insights、Aurora、MongoDB プロファイラーに対応 - スロークエリの特定 — 実行時間、呼び出し頻度、リソース消費を分析し、最も影響度の高いターゲットを自動的に発見
- 実行プランの読み取り — EXPLAIN ANALYZE 出力を解釈し、テーブルスキャン、インデックスミス、結合の非効率を把握
- 精度の高い推奨 — 具体的な
CREATE INDEXステートメント、クエリの書き換え、設定変更を前後の影響見積もりとともに生成 - トレードオフの理解 — 新しいインデックスの書き込みオーバーヘッド、設定変更のメモリへの影響、スキーマ変更のダウンタイム要件を考慮
機能
対応プラットフォーム
プロンプトパターン
クエリ分析
パフォーマンス最適化
データベースヘルス
バックアップとリカバリ
ツールの使い方
ツールを使った例
効果的なプロンプト
ヒント:メトリクスを含める接続要件
Tony はパフォーマンスメトリクスへのアクセスを持つデータベース接続を必要とします:代表的なワークフロー
パフォーマンス危機対応
プロアクティブな最適化
キャパシティプランニング
次のステップ
PostgreSQL 接続
Tony を PostgreSQL データベースに接続する
MySQL 接続
Tony を MySQL データベースに接続する
Deep Response Engine
Tony がデータベース関連インシデントを自動調査する方法
Anna
インフラ + データベースのコスト最適化に向けて Tony と Alex を連携させる