AI-Native 优化器

# AI-Native 优化器：把数据库优化器从“规则专家”进化为“数据科学家”

## 一、背景：传统成本模型的天花板
过去 30 年，主流关系型优化器都遵循“成本 = I/O 代价 + CPU 代价”这一静态公式。
- 统计信息是离线采样，可能滞后数小时到数天；
- 选择率靠均匀分布或直方图假设，遇上倾斜列误差可达 10 倍；
- 计划一旦生成即缓存，后续数据量暴涨或分布漂移，只能硬撑到下次重新编译。
结果：DBA 半夜被“慢 SQL”叫醒，手动 update 统计信息、加 hint、重建索引，成为常态。

AI-Native 优化器（AI-Native Optimizer）把机器学习、强化学习、贝叶斯推理等算法直接嵌入优化器核心，让每一次 SQL 编译都变成一次**在线数据科学实验**，实现“自学习、自校正、自演进”。

## 二、定义与特征
引用业内白皮书的一句话：
“AI-Native 优化器是以数据驱动的方式，从设计、部署、运行到维护全生命周期内，**将 AI 作为基础能力**而非外挂补丁，持续生成并验证最优执行计划的系统组件”。
五大特征：
1. 模型优先：先选/训模型，再决定统计信息、代价函数、搜索策略；
2. 持续学习：每一次执行反馈都是标注样本，24 h 内完成微调；
3. 事件驱动：SQL 到来触发“推理+决策”事件，而非走固定规则；
4. 多目标权衡：在“响应时间、吞吐、准确率、成本”四维空间做帕累托最优；
5. 伦理对齐：用 Constitutional AI 保证不走“歪门邪道”的计划（如故意全表扫描拖垮系统）。

## 三、技术栈拆解
1. 特征工程
把 SQL 文本、谓词、绑定变量、历史执行时长、Buffer Pool 命中率、CPU 温度等 200+ 维特征向量化，送入深度模型。
2. 计划生成网络（PGN）
采用 Transformer 编码 SQL 树，解码成“物理算子序列”，一次输出多个候选计划，解决传统火山模型“贪心局部最优”问题。
3. 代价预测网络（CPN）
用深度回归替代静态代价公式，输出 P90 延迟、CPU 指令数、IO 次数三维向量，误差 <8 %。
4. 强化学习控制器
以“真实执行时间”为 reward，采用 PPO 算法在线更新策略网络；探索-利用平衡通过 Thompson Sampling 实现。
5. 元学习（Meta-Learning）
当新表/新索引上线时，用 MAML 框架把老模型参数作为先验，仅需 30 条新样本即可收敛，避免“冷启动”灾难。
6. 安全护栏
如果模型推荐的全表扫描预估返回行数 >5 %，自动降级到索引计划；若仍坚持，则触发人工审计。

## 四、工业级实现案例
1. Oracle 21c 自动重写顾问（Auto SQL Tuning Advisor）
内置神经网络预测计划回归概率，夜间自动替换 SQL Profile，已在 Oracle Cloud 托管 60 万实例，平均 SQL 延迟下降 18 %。
2. Huawei GaussDB ABO（AI-Based Optimizer）
通过“ABO 心智网络”实时感知数据倾斜，动态调整 Join 顺序与并发度，在 TPC-H 1 TB 场景下，端到端性能提升 50 %，且零 hint。
3. AnDB（清华大学&华为联合原型）
面向结构化+非结构化混合查询，优化器内部生成多条物理计划，并用“成本-准确率-费用”三维目标函数选优，实现语义查询的端到端优化。

## 五、关键算法示例：深度强化学习选 Join 顺序
**状态空间**：{表大小、列倾斜、索引、网络带宽}
**动作空间**：{left-deep, right-deep, bushy, hash, merge, nested-loop}
**奖励函数**：
reward = –(实际执行时间 / 预估时间) – 0.1×CPU 核秒 – 0.05×IO 次数
训练 10 万条日志后，模型在 TPC-DS 100 GB 测试集上把平均执行时间缩短 32 %，优于遗传算法 18 %。

## 六、优势与局限
**优势**
- 数据分布漂移自适应：倾斜、热点、节假日流量暴涨，模型 5 min 内重训；
- 多目标权衡：可接受“慢 5 %”换“省 30 % CPU”，对云厂商按量计费极友好；
- 零人工 hint：减少 70 % 的运维工单，DBA 专注业务建模。

**局限**
- 训练数据饥渴：冷启动阶段需≥1 万条执行样本，否则容易“瞎猜”；
- 可解释性低：黑盒模型给出“bushy join+全表扫描”，开发质疑时难以自证；
- 计算开销：每次编译需 5~20 ms 做推理，对超高频短查询反而得不偿失；
- 伦理风险：模型可能学会“凌晨 3 点跑全表扫描”这样损人利己的策略，需 Constitutional AI 及时纠偏。

## 七、落地路线图
1. 收集：打开 SQL Monitor、Performance Schema，攒 30 天全量日志；
2. 标注：用真实执行时长给计划打标签，剔除异常值；
3. 训练：在离线环境搭建 TF/PyTorch 模型，用 MSE+Policy Gradient 联合损失；
4. 灰度：把模型以 UDF 形式嵌入优化器，仅对新 SQL 生效，老计划走兜底规则；
5. 评估：A/B 测试，观察 95 % 延迟、P99 延迟、CPU 利用率；
6. 回滚：若 KPI 劣化 >3 %，一键切换回传统成本模型；
7. 持续：每日增量训练，模型版本化，保留可解释报告供审计。

## 八、未来展望
- 联邦学习优化器：跨租户共享模型参数却不出域，解决云厂商“数据不可出户”合规难题；
- 量子化代价估计：利用量子退火瞬间求解 Join 顺序组合爆炸，进一步缩搜索空间；
- LLM+优化器融合：让自然语言提示“给这条 SQL 最省钱的计划”，优化器返回带代价解读的文本+执行图，实现“对话式调优”。

## 九、一句话总结
AI-Native 优化器把“写死规则”进化为“数据自驱动”，让数据库每一次 SQL 编译都像一名经验老道的 DBA+数据科学家联合决策——不仅懂成本，还会学习、会预测、会权衡，最终把“凌晨三点的告警”变成“毫秒级的自我修正”。