AI+达梦，引领国产数据库迈向智能化

达梦数据 2024-03-14

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2024 年全国两会期间，人工智能成为热议话题。与以往相比，人工智能在《政府工作报告》中的重要性显著提升。《报告》提出，深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。适度超前建设数字基础设施，加快形成全国一体化算力体系。

《报告》释放了一个重要信号，我国正在为从“互联网时代”跨入到“人工智能时代”，人工智能是驱动新质生产力的重要引擎，算力是人工智能产业发展的基座。“人工智能+”行动将推动在各领域的创新应用，以产业高质量发展带动生产力深层次变革。在政策上要超前发力，加大对数字基础设施领域的支持。

随着人工智能研究和应用的一路狂飙，人工智能技术在各行业领域得到广泛应用，其在赋能数据库开发运维管理方面提供了丰富的可能性。为了提升数据库开发管理效率，降低运维成本，基于人工智能的数据库智能运维应运而生。

AI与数据库的融合

加速数字化智能运维

当前众多数据库厂商，在管理运维方面都存在诸多痛点，例如：数据库设计仍然基于经验方法和人工规则，需要大量的人员参与，问题复杂时可能需要一个或众多 DBA 来调整和维护数据库，时间和成本耗费巨大。

达梦数据库结合 AI for DB、DB for AI 理念，使用机器学习相关技术和相关算法，实现数据库自治运维和管理，从而帮助数据库运维人员减少运维工作量；建立算法模型库和知识库，解决不同场景下的数据库管理需求，解决 SQL 优化、故障预测预警、根因分析、自动缩扩容等需求；提供数据库智能运维平台，使得用户可以更方便、快捷管理数据库，拥有更高性能、智能化、自主的数据库智能化服务解决方案。

人工智能技术

赋能数据库能力增益

借助人工智能技术，数据库能够自动分析和优化数据库参数，提高数据库的性能和稳定性。基于 AI 的 SQL 生成、SQL 优化、数据库诊断等，有助于解决用户在管理大量数据库实例时遇到的效率低下、数据库性能下降、服务稳定和安全等问题，极大提升复杂场景大规模数据库管理的效率和准确性。

此外，人工智能技术还可应用于数据库的性能优化、自动缩扩容，如：基于学习模型的优化器、索引推荐、自动视图生成、机器学习索引等。

通过收集和分析数据库运行数据，基于AI 的模型，能够预测潜在故障并提前进行干预，避免业务中断；
通过对历史数据的分析和学习，人工智能和机器学习能够优化数据库性能，提高查询速度和吞吐量，根据业务需求自动调整数据库资源分配，实现动态扩容和缩容，提高资源利用效率；
通过机器学习算法，数据库能不断学习和适应业务的变化，自动调整参数配置，以满足不同业务场景的需求，极大降低数据库运维成本，提高业务运行效率。

如今，人工智能技术正以惊人的速度发展，大模型、大数据、大算力技术……这些关键词背后是对工业世界的改变也是产业数字化转型的推动。《数据库发展研究报告（2023年）》指出，作为数据库技术发展趋势之一，人工智能与数据库融合迸发无限潜力，现在正是利用 AI 进行创新的大好时机，达梦数据正在持续推进人工智能技术与数据库的融合创新，在落地层面，数据难题、模型效能上进一步发力和完善。