database-health-monitor

name	database-health-monitor
description	Monitors database health, performs automatic maintenance, cleans expired data, and generates health reports. Triggers weekly or on-demand. Integrates with existing database scripts in scripts/database/ and scripts/maintenance/. Prevents data accumulation issues.

Database Health Monitor

数据库健康监控器 - 自动维护和健康检查

🎯 核心功能

1. 定期健康检查
2. 自动清理过期数据
3. 性能监控
4. 生成维护报告

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触发条件

自动触发

1. 定期触发

   • 每周一自动运行
   • 每月 1 号生成月度报告

2. 阈值触发

   • 数据库大小 > 1GB → 触发清理
   • 匹配记录 > 10000 条 → 触发清理
   • 查询响应时间 > 1s → 触发性能检查

手动触发

用户可以手动请求：

• "检查数据库健康状态"
• "清理过期数据"
• "生成数据库报告"

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执行流程

步骤 1: 健康检查

检查项目：

1. 数据库连接状态
2. 数据库大小
3. 表记录数量
4. 索引健康状态
5. 查询性能
6. 磁盘空间

检查脚本：

# 使用现有脚本
node scripts/database/check_match_records.js

检查结果：

{
  "timestamp": "2026-02-15T12:00:00Z",
  "status": "healthy",
  "checks": {
    "connection": { "status": "ok", "responseTime": "50ms" },
    "databaseSize": { "status": "warning", "size": "1.2GB", "threshold": "1GB" },
    "matchRecords": { "status": "ok", "count": 8500, "threshold": 10000 },
    "queryPerformance": { "status": "ok", "avgResponseTime": "250ms" },
    "diskSpace": { "status": "ok", "available": "50GB" }
  }
}

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步骤 2: 自动清理

清理策略：

1. 删除 30 天前的匹配记录
2. 删除失败的上传记录
3. 清理临时文件
4. 优化数据库表

清理脚本：

# 使用现有脚本
node scripts/database/delete_old_matches.js
node scripts/maintenance/cleanup_duplicates.js
bash scripts/maintenance/clear_cache.sh

清理结果：

{
  "timestamp": "2026-02-15T12:00:00Z",
  "cleanupActions": [
    {
      "action": "delete_old_matches",
      "deletedRecords": 1250,
      "freedSpace": "150MB"
    },
    {
      "action": "cleanup_duplicates",
      "deletedRecords": 50,
      "freedSpace": "5MB"
    },
    {
      "action": "clear_cache",
      "freedSpace": "200MB"
    }
  ],
  "totalFreedSpace": "355MB"
}

---

步骤 3: 性能监控

监控指标：

1. 查询响应时间
2. 数据库连接数
3. 慢查询日志
4. 索引使用率

性能分析：

interface PerformanceMetrics {
  avgQueryTime: number;
  slowQueries: Query[];
  connectionPoolUsage: number;
  indexUsage: {
    tableName: string;
    indexName: string;
    usageRate: number;
  }[];
}

性能优化建议：

如果发现慢查询 → 建议添加索引
如果连接池满 → 建议增加连接数
如果索引未使用 → 建议删除索引

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步骤 4: 生成报告

报告格式：

# 数据库健康报告

**检查时间**: 2026-02-15 12:00:00
**数据库**: job-decision-system (Supabase PostgreSQL)
**总体状态**: ✅ 健康 / ⚠️ 警告 / ❌ 异常

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## 📊 健康检查结果

| 检查项 | 状态 | 详情 |
|--------|------|------|
| 数据库连接 | ✅ | 响应时间 50ms |
| 数据库大小 | ⚠️ | 1.2GB (超过阈值 1GB) |
| 匹配记录数 | ✅ | 8,500 条 |
| 查询性能 | ✅ | 平均响应 250ms |
| 磁盘空间 | ✅ | 可用 50GB |

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## 🧹 清理操作

### 已执行的清理
1. **删除过期匹配记录**
   - 删除记录: 1,250 条
   - 释放空间: 150MB
   - 清理范围: 30 天前的数据

2. **清理重复记录**
   - 删除记录: 50 条
   - 释放空间: 5MB

3. **清理缓存**
   - 释放空间: 200MB

**总计释放空间**: 355MB

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## 📈 性能分析

### 查询性能
- 平均查询时间: 250ms
- 最慢查询: 850ms (匹配算法查询)
- 慢查询数量: 3

### 慢查询详情
1. **匹配算法查询** (850ms)
   ```sql
   SELECT * FROM match_results WHERE created_at > ...

建议: 在 created_at 字段添加索引

2. 简历搜索查询 (650ms)

   SELECT * FROM resumes WHERE skills LIKE '%React%'
   

   建议: 使用全文搜索索引

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📊 数据统计

表名	记录数	大小	增长率
match_results	8,500	800MB	+5%/周
resumes	1,200	300MB	+2%/周
job_descriptions	500	100MB	+1%/周

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💡 优化建议

立即处理 (P0)

1. 数据库大小超过阈值，建议增加清理频率
2. 为 match_results.created_at 添加索引

后续优化 (P1)

1. 考虑归档 90 天前的数据
2. 优化匹配算法查询
3. 实施全文搜索索引

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📅 下次维护

建议时间: 2026-02-22 (下周一) 预计操作:

• 清理过期数据
• 性能检查
• 索引优化

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📎 相关脚本

• 检查脚本: check_match_records.js
• 清理脚本: delete_old_matches.js
• 维护脚本: cleanup_duplicates.js

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## 维护脚本集成

### 现有脚本

**数据库脚本** (`scripts/database/`):

• check_match_records.js # 检查匹配记录
• delete_old_matches.js # 删除过期记录

**维护脚本** (`scripts/maintenance/`):

• cleanup_duplicates.js # 清理重复记录
• clear_cache.sh # 清理缓存

### 集成方式

**统一调用接口**：
```typescript
interface MaintenanceScript {
  name: string;
  path: string;
  execute(): Promise<MaintenanceResult>;
}

const scripts: MaintenanceScript[] = [
  {
    name: "check_match_records",
    path: "scripts/database/check_match_records.js",
    execute: async () => {
      const result = await runScript("node", [this.path]);
      return parseResult(result);
    }
  },
  // ... 更多脚本
];

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自动化维护计划

每日维护 (自动)

- 检查数据库连接
- 监控查询性能
- 记录性能指标

每周维护 (自动)

- 完整健康检查
- 清理 30 天前的数据
- 生成周报告
- 性能优化建议

每月维护 (自动)

- 深度健康检查
- 归档 90 天前的数据
- 生成月度报告
- 容量规划建议

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告警机制

告警级别

P0 (紧急):

• 数据库连接失败
• 磁盘空间 < 10%
• 查询响应时间 > 5s

P1 (警告):

• 数据库大小 > 阈值
• 记录数 > 阈值
• 慢查询数量 > 10

P2 (提示):

• 建议清理数据
• 建议优化索引

告警方式

检测到告警
  ↓
生成告警报告
  ↓
保存到 docs/05-问题排查/数据库告警-YYYY-MM-DD.md
  ↓
通知用户

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数据归档策略

归档规则

匹配记录:

- 保留 30 天内的数据（热数据）
- 归档 30-90 天的数据（温数据）
- 删除 90 天前的数据（冷数据）

简历数据:

- 保留所有简历（不删除）
- 归档 180 天未使用的简历

JD 数据:

- 保留所有 JD（不删除）
- 归档 180 天未使用的 JD

归档实现

interface ArchiveStrategy {
  tableName: string;
  retentionDays: number;
  archiveTable: string;
  
  async archive() {
    // 1. 复制数据到归档表
    await copyToArchive();
    
    // 2. 删除原表数据
    await deleteFromSource();
    
    // 3. 记录归档日志
    await logArchive();
  }
}

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容量规划

增长预测

基于历史数据预测：

当前数据量: 1.2GB
每周增长: 60MB
预计 6 个月后: 2.6GB
预计 1 年后: 4.3GB

容量建议：

如果增长率 > 10%/月 → 建议增加存储
如果预计 6 个月内达到上限 → 建议扩容

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与其他 Skills 的协作

1. documentation-enforcer-v2

• 自动保存健康报告
• 维护文档规范

2. systematic-debugging

• 数据库问题调试
• 性能问题分析

3. health-checker

• 整体系统健康检查
• 数据库是其中一部分

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配置选项

配置文件: scripts/database/db-monitor-config.json

{
  "schedule": {
    "daily": "00:00",
    "weekly": "Monday 00:00",
    "monthly": "1st 00:00"
  },
  "thresholds": {
    "databaseSize": "1GB",
    "recordCount": 10000,
    "queryTime": "1s",
    "diskSpace": "10%"
  },
  "retention": {
    "matchRecords": 30,
    "archiveRecords": 90
  },
  "cleanup": {
    "autoCleanup": true,
    "cleanupAge": 30
  },
  "reporting": {
    "savePath": "docs/05-问题排查/",
    "format": "markdown"
  }
}

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使用示例

示例 1: 每周自动维护

周一 00:00 自动触发
  ↓
执行健康检查
  ├─ 数据库连接: ✅
  ├─ 数据库大小: ⚠️ 1.2GB
  ├─ 记录数量: ✅ 8,500
  └─ 查询性能: ✅ 250ms
  ↓
执行清理操作
  ├─ 删除 30 天前的记录: 1,250 条
  ├─ 清理重复记录: 50 条
  └─ 清理缓存: 200MB
  ↓
生成报告
  ↓
保存到 docs/05-问题排查/数据库健康报告-2026-02-15.md
  ↓
通知用户: "数据库维护完成，释放 355MB 空间"

示例 2: 手动触发

用户: "检查数据库健康状态"
  ↓
database-health-monitor 执行
  ↓
运行所有检查脚本
  ↓
生成实时报告
  ↓
通知用户: "数据库状态健康，查看报告"

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Skill Version: v1.0 Created: 2026-02-15 Compatibility: Claude Code 2.0+