AI 分析
痛点：数据库查询性能回归（如索引失效、表膨胀导致全表扫描）只能被动响应，缺少常驻监控与自动诊断，问题往往在一夜之间爆发。
目标用户：DBA、后端/平台工程师、使用 PostgreSQL/MySQL 的中小型 SaaS 团队
证据：One of our users's checkout page went from loading instantly to taking 11 seconds in a single night with no code change. ... their order table grew by 40M rows because BI team had injected historical data and suddenly postgres started doing full table scans.
变现：开源核心 + 云端托管/团队版订阅（多实例监控、告警、审计日志、自动索引建议），或按数据库实例数收费的 SaaS。
MVP：两周内做一个只读本地 agent：定时抓取 pg_stat_statements/慢查询日志，按查询指纹记录耗时基线，检测偏离后本地告警并给出缺失索引建议，先支持 Postgres 单机。
竞品：pganalyze、Datadog Database Monitoring、Percona Monitoring and Management、pgMustard、AWS Performance Insights
摘要：RDST 是一款本地桌面 agent，只读连接 PostgreSQL/MySQL，每分钟对比每条查询的历史性能以捕捉查询回归。团队以用户 checkout 页面一夜之间从秒开变成 11 秒、订单表因 BI 注入历史数据暴涨 4000 万行导致全表扫描为案例说明痛点。HN 发布仅 5 points、1 条评论，热度很低，且该赛道已有 pganalyze、Datadog DBM 等成熟竞品。