数据库资源管理
集中管理 MySQL、Redis、MongoDB 服务、集群、实例与元数据。
从资源接入，到查询与变更，
用一套规则贯穿。
资源管理可独立运行；查询与变更能力在权限、限制和审计框架内完成。AI 可提供建议，但规则与人工确认仍是执行门槛。
受控数据查询
提供超时、最大行数、导出配额、脱敏与查询记录等控制。
库表权限
按用户与资源维护访问范围，使查询能力建立在明确授权之上。
结构变更治理
DDL 进入预检、风险判断、确认与状态流转，避免绕过流程执行。
数据变更治理
DML 任务保留执行过程与回滚相关信息，为关键变更提供完整记录。
全过程审计
资源、权限、查询与变更共享身份、角色和审计基础能力。
查询工作台，
把效率与边界放在一起。
真实 MySQL 查询界面展示数据源选择、结果行数限制、SQL 编辑、结构查看、查询历史与收藏入口。
查询范围先确定先选择集群、数据库与表，再进入查询工作。
结果规模可限制界面明确提供最大返回行数控制。
工作过程可复用查询历史、收藏与窗口管理减少重复操作。
规则是门，AI 是顾问。
自动分析可以帮助理解风险，但不能替代授权、预检、人工确认与审计。
确认权限
校验用户对目标资源的访问或变更范围。
执行预检
依据确定性规则识别语句与影响范围。
风险确认
高风险动作进入明确的人工确认环节。
留存记录
任务状态、执行结果与操作人员可追踪。
把数据库操作纳入治理。
从资源盘点或一条真实查询流程开始验证。