数据库运维平台以“操作闭环”为核心，实现申请→审批→执行→校验→记录→告警全链路管理，将DBA经验编码为规则，支持协同、沙箱预演与SQL粒度可观测性。
数据库运维平台不是把命令行搬上网页，而是让重复、高危、依赖经验的操作变得可沉淀、可审计、可协同、可度量。
以“操作闭环”为设计原点
运维动作必须形成完整链路：申请 → 审批 → 执行 → 校验 → 记录 → 告警。比如SQL上线流程，不能只做“执行”按钮，要内置语法检查（如避免全表更新无WHERE）、影响行数预估（基于采样或统计信息）、执行前锁表检测、执行后自动比对前后数据量/主键范围变化。审批环节需支持多级（DBA+业务方）、多策略（按库级白名单、按SQL类型分级、按时间窗口控制）。
把“人”的经验转化为“系统”规则
将DBA日常判断逻辑编码进平台： - 慢查询自动归因：结合执行计划、锁等待、IO分布，标记是索引缺失、统计信息过期，还是并发争用； - 变更风险评分：对ALTER TABLE操作，根据表大小、在线状态（ALGORITHM）、是否含默认值、是否触发重建等维度加权打分； - 巡检项可配置：CPU使用率、复制延迟、连接数趋势等指标阈值和恢复建议，由资深DBA定义并版本化管理。
面向协同而非单点工具
开发、测试、DBA、SRE在同一个上下文里工作： - SQL提交时自动关联业务系统（如通过Git commit ID或Jira工单号），变更可追溯到需求源头； - 执行记录带完整上下文：谁、何时、在哪套环境、用什么账号、基于哪个分支SQL文件、执行耗时、返回结果摘要； - 支持“沙箱模式”：开发可在隔离副本上预演DDL/DML，平台自动生成回滚语句并验证可行性。
可观测性必须深入到SQL粒度
不只看QPS、TPS，还要回答这些具体问题： - 哪条SQL导致了最近一次主从延迟尖刺？ - 这个库的TOP 10慢查询中，有几条来自同一微服务？调用链路是什么？ - 某个表被哪些应用、哪些定时任务高频访问？是否存在未授权访问？ 平台需打通数据库日志、APM链路追踪、服务注册中心，用统一标签（如service_name、env、team）聚合分析。
不复杂但容易忽略：工程化的本质不是堆功能，而是让每一次数据库操作都留下结构化痕迹，并让痕迹能反哺下一次决策。
