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用自然语言分析和优化 AWS Aurora MySQL 性能，并生成可执行报告建议
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"DB Assistant MCP Server" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请分析这套 AWS Aurora MySQL 数据库最近 7 天的性能表现，找出最慢的查询、CPU 与 I/O 瓶颈，并生成一份 HTML 报告，附上优化建议和优先级。
一份包含关键性能指标、慢查询分析、瓶颈定位及分级优化建议的 HTML 报告。
根据当前 Aurora MySQL 的查询模式与执行计划，识别缺失或低效索引，说明每项索引调整对查询延迟和资源消耗的潜在影响，并输出报告。
一份列出索引问题、影响评估和具体修改建议的结构化分析报告。
请结合 Aurora MySQL 的性能数据、负载趋势和历史知识库，给出可落地的调优方案，包括参数调整、查询优化方向和容量规划建议，并生成 HTML 汇总。
一份可直接用于评审或执行的 HTML 调优建议汇总，覆盖参数、SQL 与容量规划。
用自然语言连接并管理 PostgreSQL 与 MySQL 数据库，执行查询和查看结构。
帮助用户深入分析数据库结构、索引问题与查询计划，快速定位性能隐患。
用自然语言连接并管理 MySQL 数据库，执行查询、增删改查与性能监控。
通过自然语言连接并操作 MySQL 数据库，完成查询、结构探索与基础管理。
让 AI 通过自然语言安全连接并查询多种数据库，支持跨库分析与管理。
用自然语言统一管理多种数据库，完成查询、分析、备份与安全检查