下面让我们正式进入《一问一实验:AI 版》第 62 期,看看 ChatDBA 最新效果以及与热门大模型 DeepSeek-R1 的故障诊断效果对比(结尾)。
在 OceanBase 主备集群关系搭建后,发现新建的备集群中存在一个租户,一直没有进行数据同步。
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将故障描述丢给 ChatDBA。
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第一轮思考后,ChatDBA 给出排查步骤,并在左侧生成“根因分析树”,展示 ChatDBA 对问题的排查逻辑,方便启发 DBA 快速定位问题。
根因分析树(左侧)
执行完第一轮 ChatDBA 给出的排查步骤,将租户同步状态信息、租户的分区状态信息以及在主备集群中租户的 unit 分配等情况提供给 ChatDBA。
ChatDBA 根据给定的信息不足以判断问题的根本原因,引导用户进一步调查问题,并给出具体步骤和执行命令。
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根据上一轮 ChatDBA 的提示,查询错误日志信息,并将查询到的信息提供给ChatDBA。
ChatDBA 根据错误日志信息得出初步结论,新增租户在备集群中没有分配资源池,系统资源不足,并给出下一步排查步骤以及解决方法。
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根据上一轮 ChatDBA 的提示,执行SQL:ALTER SYSTEM RELOAD UNIT; 后,租户同步状态正常。将情况返回给 ChatDBA,ChatDBA 对问题的产生原因与解决方案进行总结。
故障问题解决!
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OceanBase 备集群中存在无法同步租户可能由以下原因导致:
与 DeepSeek-R1 的效果相比,ChatDBA 的回答优势在于:
素材来源:https://www.deepseek.com/
当用户偏向于“快速定位并解决问题”时,ChatDBA 按照常见场景排序的排查思路,简明易懂的操作示例,大概率能帮助用户快速解决问题。
总体来说,ChatDBA 在提供深度分析、解决方案细节和优化步骤方面表现更为全面,是更适合处理复杂问题的模型。
[1]
OceanBase: https://www.oceanbase.com/
[2]
DeepSeek: https://www.deepseek.com/
[3]
ChatDBA: https://www.chatdba.com/
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