RDSAI-CLI - 用AI重塑数据库终端CLI体验

RDSAI-CLI基于命令行界面（CLI）架构，采用Agent驱动的设计理念，支持SQL与自然语言混合输入、智能路由与上下文感知。开发者无需记忆复杂SQL语法或查阅冗长文档，即可通过自然语言描述业务意图，无论是查询生成、慢查询诊断、Schema分析、性能优化还是配置调优，AI Agent都能基于当前数据库上下文，自动生成SQL、执行诊断工具、分析执行结果，并提供可落地的优化建议，整个过程无需出域，在CLI界面即可完成。从查询到诊断，从分析到优化，全程无需手写SQL，让数据库真正"听得懂人话"。

目前，RDSAI-CLI 已正式开源，详情可直达下文 "如何快速体验" 章节。

即便在云原生与可视化工具已是主流的今天，mysql、psql、pgcli 等传统命令行客户端依然是众多资深 DBA 和 SRE 在终端环境中的首选。为什么？因为它们具备无可替代的核心优势：

• 确定性：每一条命令的输出清晰、可复现，无黑盒逻辑；

• 低开销：无需 GUI 渲染，资源占用极低，适合远程 SSH 或容器环境；

• 可编排性：天然支持管道（pipe）、脚本自动化与 CI/CD 集成；

• 全栈可见：直接对接数据库内核，能访问系统视图（如： information_schema、pg_stat_statements、performance_schema）获取底层状态。

然而，这种“专业级掌控感”的代价也同样明显：

🔹 SQL 门槛高：不仅要写对语法，还需理解执行计划（EXPLAIN）、索引选择、统计信息等深层机制；

🔹 诊断链路长：定位一个性能问题，往往需要依次执行 SHOW PROCESSLIST、EXPLAIN ANALYZE、查 slow_query_log、比对 wait_event，甚至手动拼接多张系统表；

🔹 交互非自然：你想表达的是“业务意图”，但工具强制你转换为“机器指令”

换句话说：它足够可靠，却不够智能；足够透明，却不够高效。

在AI时代的浪潮下，我们也在重新思考数据库的CLI工具应该长成什么样子？

场景1：慢查询已现，根因难辨

你在 slow_log 表中捕获到一条高频慢 SQL：

SELECT u.name, o.amount, p.title FROM users u JOIN orders o ON u.id = o.user_id JOIN products p ON o.product_id = p.id WHERE u.created_at > '2024-01-01' AND p.category = 'electronics';

成功执行并获取了结果集 —— 但真正的挑战才刚刚开始：

• 性能瓶颈究竟在哪？ 是多表 JOIN 导致的笛卡尔积风险？是 users(created_at) 或 products(category) 缺失高效索引？还是因数据分布不均（如某 category 占比过高）引发的数据倾斜？

• 执行计划晦涩难解：EXPLAIN 输出中 type=ALL 暗示全表扫描，但具体是哪张表？哪些谓词未命中索引？是否因隐式类型转换导致索引失效？

• 优化不敢下手：即便你推测应添加复合索引 (category, id)，也担心线上变更引发锁表、统计信息滞后或查询改写副作用。

传统 CLI 能让你"看到"问题，却无法帮你"理解"问题背后的数据库行为逻辑。

场景2：Schema 体检无从下手

接手一个历史项目，面对的是：

• 表命名缺乏规范（如 t_user_info_v2_final_bak）；

• 字段冗余、类型不统一（user_id 有时是 INT，有时是 VARCHAR）；

• 索引数量爆炸，却无使用率统计，部分甚至从未被命中；

• 外键缺失，引用完整性靠应用层“约定”。

你想做一次全面的 Schema 健康度评估，但手动遍历数十张表的 CREATE TABLE 语句、逐个检查 information_schema.statistics 和 columns 视图？效率低下且极易遗漏关键隐患。结构即契约，而混沌的 Schema 很难提升系统的可维护性与扩展性。

场景3：自然语言 vs SQL 语法

你真正想问的是：

“最近一周下单金额 Top 10 的用户是谁？”

但在传统 CLI 中也许你的SQL“翻译”为：

SELECT user_id, SUM(amount) AS total FROM orders WHERE order_time >= DATE_SUB(NOW(), INTERVAL 7 DAY) GROUP BY user_id ORDER BY total DESC LIMIT 10;

这不仅要求你精准掌握日期函数、聚合逻辑和排序语法，还需预知表结构与字段语义。人类思考以业务意图为中心，而数据库交互却以语法正确性为门槛。

场景4：性能压测流程割裂 

性能压测是数据库使用中高频场景，无论是你想验证一次 InnoDB buffer pool 调优效果，还是上云前的数据库实例性能摸底，通常会采用启动 sysbench工具：

1. 手动编写或修改 Lua 脚本定义 workload；

2. 依次执行 sysbench ... prepare → run → cleanup；

3. 将终端输出的日志复制粘贴到 Excel，人工对比 TPS、Latency、95% 分位等指标；

4. 再结合 SHOW ENGINE INNODB STATUS、performance_schema.events_waits_summary_* 等视图，凭经验推测 I/O 瓶颈或锁竞争点。

整个过程工具链分散、上下文频繁切换、分析高度依赖个人经验。追求“自动化压测”，却陷入“手工拼接报告”的怪圈；效率低、易出错、难沉淀。

传统 CLI 工具将“操作权”交给了用户，却未提供“决策支持”。

它们假设使用者既是 SQL 专家，又是性能调优师、Schema 架构师和日志分析师，而现实是，绝大多数开发者只是希望快速、安全、准确地完成任务。

这正是数据库 CLI融入AI能力希望解决的：在保留原生 CLI 的确定性与高效性的前提下，深度融合AI的理解力、诊断力、信息整合能力与自然语言交互能力。

RDSAI-CLI 的目标是希望构建"最自然的数据库终端工具"，在这个背景下，我们围绕"智能识别、即时解释、深度分析"方向做了基础能力构建，其中有这几个新特性可以关注：

过去用传统 CLI 需要明确区分 SQL 和自然语言，而 RDSAI-CLI 推出的智能混合构建了智能混合的输入方式，只需输入你的意图，工具自动识别并路由到合适的处理引擎。

以"查询用户订单"为例：

# 方式1：直接写 SQL（传统方式，依然支持）mysql> SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%john%';[返回100行]
# 方式2：用自然语言（AI 自动生成并执行 SQL）mysql> 分析 users 表的索引使用情况AI：[自动生成并执行 SQL，返回分析结果]
# 方式3：混合使用，上下文感知mysql> SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE status = 'pending'mysql> 这些订单的平均金额是多少？AI：[结合上下文，给出精准优化建议]

其背后的逻辑是标准化的路由策略：输入检测→SQL/自然语言识别→分别路由给数据库引擎或 AI Agent→执行并返回结果。另外这个循环基于上下文感知机制，具备Database上下文会话记忆能力。

核心特性：

• 自动识别：输入 SELECT * FROM users → 直接执行；输入"分析 users 表" → Agent 处理；

• 无缝切换：同一会话中，SQL 和自然语言自由交替；

• 上下文感知：Agent 记得你上一条查的是什么，下一句问"为什么这么慢？" 能立刻知道你在说哪条查询；

▶️ [Demo：SQL 与自然语言混合使用的体验]

很多开发者在使用传统CLI也会吐槽"查询结果看不懂、错误信息太晦涩、慢查询根因难找"，RDSAI-CLI 新增的 Ctrl+E 快捷键解决了这个问题。通过"一键解释"机制，允许你在任意查询后立即获取 AI 驱动的深度分析：

结果解释模式：查询成功执行后，AI 分析结果集的业务含义、数据分布、异常值识别；

错误诊断模式：查询执行失败时，AI 不仅告诉你错在哪，还提供修复建议（如权限不足、类型不匹配、字段不存在等）；

性能诊断模式：慢查询自动触发性能分析，指出潜在瓶颈（全表扫描、锁等待、临时表溢出等），并给出可落地的优化建议。

如果你有特殊需求，还能通过自然语言追问，AI 会结合当前会话上下文给出更详细的解释。

▶️ Demo：Ctrl+E 快捷键的魔法时刻

再也不用纠结：主键用啥？字段长度多少？要不要加索引？会不会撑不住百万数据？

RDSAI-CLI 内置的 AI 建表助手，只需用自然语言描述业务需求，AI 自动生成符合最佳实践的 DDL 语句

核心特性：

• 自然语言生成 DDL：说出业务需求（如"用户下单要关联商品"），AI 自动生成合规、高效的建表语句

• 智能字段建议：自动推荐合适的数据类型（如金额用 DECIMAL、ID 用 BIGINT）、合理长度与默认值

• 索引策略优化：根据查询场景（如"按用户查订单"）预置联合索引，避免后期慢查询

• 规范与扩展提醒：提示缺失字段（如 created_at）、潜在瓶颈（如未分区的大表），并说明设计理由

• 安全合规操作：基于Agent的Human in the loop机制，DDL变更需要人工确认后才能执行

▶️ [Demo：表结构的设计流程]

在前面提到的几个关键功能是"快速上手的基础能力"，那接下来的功能就是"深度定制的专业场景化"，主要聚焦于解决数据库管理使用场景下落地的核心痛点，尤其适合复杂、长周期的运维场景。

上线前、交接时、复盘中；一键生成专业级数据库体检报告。

AI Agent 会自动扫描表 Schema 结构、索引使用率、配置合规性（基于阿里巴巴数据库最佳实践），输出包含风险评级、优化路径与改写建议的结构化报告。

核心特性：

• 合规性评分：基于阿里巴巴数据库开发规范，自动评分（0-100分）

• 问题分级：P0/P1/P2 问题分级，优先处理高危项

• 可执行建议：提供具体的 SQL 语句和优化路径，而非空泛的理论

▶️ [Demo：使用dify库作为样例，/research 生成完整库分析报告]

配置调优后，效果到底好不好？让数据说话。

RDSAI-CLI 内置 sysbench 集成模块，支持通过自然语言指令或 /benchmark 命令，一键执行完整的性能测试流程：

1. 自动生成 workload 脚本：根据你的需求（如"对 orders 表做读写混合压测"）生成适配的 Lua 脚本

2. 执行全流程：自动执行 prepare → run → cleanup

3. 聚合指标：自动提取 TPS、Latency、95% 分位等关键指标

4. AI 诊断报告：结合 InnoDB 状态与 wait events，输出包含配置分析、瓶颈定位、优化建议的综合报告

▶️ [Demo：完整的性能测试与 AI 分析流程]

不只是本地数据库——你的 CLI 连接云端！

RDSAI-CLI 可通过 MCP（Model Context Protocol）协议连接阿里云 RDS OpenAPI，实现云端 RDS 实例的统一管理。也可自定义接入任意外部服务（SuperBase、Neon等等），实现"一个 CLI，管理一切"。

核心特性：

• 云端实例管理：查看实例列表、监控指标、执行重启/备份等操作

• 插件化架构：支持自定义 MCP 服务器，扩展能力边界

• 统一操作界面：本地数据库和云端实例，使用相同的自然语言交互方式

▶️ [Demo：MCP 集成 + 云端 RDS 管理]

RDSAI-CLI 安装步骤非常简单：使用 uv（推荐）：

# 安装 RDSAI-CLIuv tool install --python 3.13 rdsai-cli
# 或使用 pippip install rdsai-cli
# 直接运行rdsai

RDSAI-CLI 已在 GitHub 全面开源，致力于打造开放、透明、可协作的智能数据库工具生态。

🔗 项目地址：https://github.com/aliyun/rdsai-cli

欢迎大家：

• 📚 阅读文档，快速掌握核心功能；

• 🐞 提交 Issue，反馈问题或建议；

• 💡 发起 Pull Request，贡献代码或体验优化；

• ⭐️ 点亮 Star，支持项目成长，您的认可将帮助更多开发者发现 RDSAI-CLI。

接下来我们还会持续围绕交互体验，on DB场景拓展，工具链简化三个维度去持续打磨CLI的体验和能力，除此以外还会去探索以下两个方向：

1. 深度对接云上 RDS AI 助手：让 CLI 具备更专业的“数据库专家能力”

当前 CLI 主要依赖本地上下文+通用模型进行推理。我们计划打通 RDSAI-CLI 与阿里云 RDS AI 助手 的云端能力，它是一个在数百万生产级数据库实例上持续演进的领域专家，内嵌了RDS团队多年积累的经验与最佳实践，这样可以实现：

• 更专业的能力：不再依赖通用模型对数据库问题的“泛化理解”，而是由专精于 RDS 的领域模型提供更准确的能力，例：识别隐式类型转换、字符集/排序序列冲突，锁等待热点、复制延迟、索引冗余等 DBA 级深度问题；即使你是自建的DB也都可以快速拥有一个"云原生DBA"。

• 跨会话知识继承：CLI 也可访问用户在 RDS 控制台中AI助手已有的历史诊断记录、优化建议与性能基线；

• 实例级语义理解：AI 不仅理解当前查询，更能结合实例负载特征、业务高峰规律、历史故障模式，提供更具上下文感知的建议；

2. 赋能 AI 编程工具：让主流的编程工具能真正“看懂”你的数据库

能把 RDSAI-CLI 为 AI 编程生态的“数据库上下文提供者”。通过类似标准化接口（如：Skills，CLI 子命令，ACP协议，轻量 API），RDSAI-CLI 可被集成到AI编程工具链中，实现：

• 实时元数据注入：当 Claude 或 Gemini 正在为你生成一段用户查询逻辑时，RDSAI-CLI 自动提供 users 表的最新字段定义、主键、外键关系、索引列表及注释；

• 语义对齐建议：若模型试图用 user_name 字段，但实际表中为 full_name，系统可即时纠正并解释命名规范；

• 安全与性能兜底：检测生成的 DELETE/UPDATE 是否缺少 WHERE 条件，或 SELECT 是否可能引发全表扫描，并建议改写方案；

• 方言自适应输出：根据目标数据库类型（MySQL / PostgreSQL 等），自动调整生成的 SQL 语法与函数调用。