論文の概要: GaussMaster: An LLM-based Database Copilot System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.23322v1
• Date: Sun, 29 Jun 2025 16:39:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-01 21:27:53.829985
• Title: GaussMaster: An LLM-based Database Copilot System
• Title（参考訳）: GaussMaster: LLMベースのデータベースコパイロットシステム
• Authors: Wei Zhou, Ji Sun, Xuanhe Zhou, Guoliang Li, Luyang Liu, Hao Wu, Tianyuan Wang,
• Abstract要約: GaussMaster は LLM ベースのデータベース協調システムを導入することで、ランドスケープに革命をもたらすことを目指している。 データベースインスタンスが異常な振る舞いを示す場合、GussMasterはメンテナンスプロセス全体を自動でオーケストレーションすることができる。 我々は、銀行業界のような現実のシナリオにおいて、GussMasterをうまく実装し、人間の介入をゼロにしました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.737948669992626
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In the financial industry, data is the lifeblood of operations, and DBAs shoulder significant responsibilities for SQL tuning, database deployment, diagnosis, and service repair. In recent years, both database vendors and customers have increasingly turned to autonomous database platforms in an effort to alleviate the heavy workload of DBAs. However, existing autonomous database platforms are limited in their capabilities, primarily addressing single-point issues such as NL2SQL, anomaly detection, and SQL tuning. Manual intervention remains a necessity for comprehensive database maintenance. GaussMaster aims to revolutionize this landscape by introducing an LLM-based database copilot system. This innovative solution is designed not only to assist developers in writing efficient SQL queries but also to provide comprehensive care for database services. When database instances exhibit abnormal behavior, GaussMaster is capable of orchestrating the entire maintenance process automatically. It achieves this by analyzing hundreds of metrics and logs, employing a Tree-of-thought approach to identify root causes, and invoking appropriate tools to resolve issues. We have successfully implemented GaussMaster in real-world scenarios, such as the banking industry, where it has achieved zero human intervention for over 34 database maintenance scenarios. In this paper, we present significant improvements in these tasks with code at https://gitcode.com/opengauss/openGauss-GaussMaster.
• Abstract（参考訳）: 金融業界では、データはオペレーションの活力であり、DBAはSQLチューニング、データベースデプロイメント、診断、サービス修復の重大な責任を負っています。 近年、データベースベンダと顧客はDBAの負荷を軽減すべく、自律的なデータベースプラットフォームに移行している。 しかし、既存の自律データベースプラットフォームはその機能に制限があり、主にNL2SQL、異常検出、SQLチューニングといった単一ポイントの問題に対処している。 手動の介入は、包括的なデータベースのメンテナンスには依然として必要である。 GaussMasterは、LLMベースのデータベースパトロールシステムを導入することで、この状況に革命をもたらすことを目指している。 この革新的なソリューションは、開発者が効率的なSQLクエリを書くのを助けるだけでなく、データベースサービスの包括的なケアを提供するために設計されています。 データベースインスタンスが異常な振る舞いを示す場合、GussMasterはメンテナンスプロセス全体を自動でオーケストレーションすることができる。 数百のメトリクスとログを分析し、根本原因を特定するためにTree-of-thinktアプローチを採用し、問題を解決するための適切なツールを呼び出し、これを実現する。 私たちは、34以上のデータベースメンテナンスシナリオに対して、人間の介入をゼロにする銀行業界のような現実のシナリオで、GussMasterをうまく実装しました。 本稿では、これらのタスクをhttps://gitcode.com/opengauss/openGauss-GaussMasterでコードすることで大幅に改善する。

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