DTCC 分享内容回顾 ｜用人工智能 “解锁” 数据库自动优化，告别人工焦虑

作者介绍：崔鹏，计算机学博士，专注 AI 与大数据管理领域研究，拥有十五年数据库、操作系统及存储领域实战经验，兼具 ORACLE OCM、MySQL OCP 等国际权威认证，PostgreSQL ACE，运营技术公众号 "CP 的 PostgreSQL 厨房"，持续输出数据库技术洞察与实践经验。作为全球领先专网通信公司核心技术专家，深耕数据库高可用、高性能架构设计，创新探索 AI 在数据库领域的应用落地，其技术方案有效提升企业级数据库系统稳定性与智能化水平。学术层面，已在AI方向发表2篇SCI论文,将理论研究与工程实践深度结合，形成独特的技术研发视角。

一、为什么数据库优化，现在必须 “靠 AI”？

在讲技术方案前，我们先理清一个核心问题：为什么传统优化方法越来越不够用了？

先看数据库的发展脉络：我们已经走过了三个阶段 —— 单机数据库（如 PostgreSQL）、数据库集群，再到当前主流的分布式 / 云原生数据库（如 Aurora）。无论架构如何变，“快” 永远是核心需求，但优化难度却在翻倍：

优化本身是 “NP-Hard 难题”：给表建索引、做分区、创物化视图，这些物理配置没有 “一键最优” 的解法，靠人工试错根本赶不上业务变化；

业务复杂度倒逼升级：数据量从 GB 级冲到 PB 级，查询从 “单表过滤” 变成 “多表关联 + 聚合 + 排序”，传统贪心算法要么忽略索引间的冗余影响，要么在动态负载下 “水土不服”；

人工调优天花板明显：资深 DBA 的经验很宝贵，但面对每秒上千次的动态查询、数十张表的关联场景，也很难快速给出最优方案。

而强化学习的出现，正好补上了这块短板。它的核心优势是 **“序贯决策”+“试错学习”**：就像训练机器人走迷宫，“代理（Agent）” 会在数据库环境里不断尝试动作（比如建索引），根据环境反馈的 “收益”（性能提升）调整策略，甚至能发现人类没注意到的非线性关系 —— 这比依赖经验的传统方法，更适配复杂多变的业务场景。

二、三大核心难题：用强化学习逐个 “破局”

数据库自动优化的核心，其实就是解决三件事：索引推荐、物化视图创建、分区设计。我们针对每个场景的痛点，设计了专属的强化学习方案，下面逐一拆解。

1. 索引推荐：从 “单表单列” 到 “多表多属性”，动态负载也能扛

传统索引推荐的坑：很多基于强化学习的方案，只能处理单表或单列索引，既不考虑存储上限（比如建太多索引占满磁盘），也不管索引间的相互影响（比如两个冗余索引反而拖慢写入）；遇到多表关联查询、或者业务高峰期的动态负载，直接 “失灵”。

我们的解决方案：用 DQN（深度 Q 网络）建模，分 “静态负载” 和 “动态负载” 两步走，核心是 “支持多属性、适配动态变化”。

静态负载下的 DQN 模型：

「状态」：直接编码当前的索引配置（比如备选索引集中，哪些已经创建）；

「动作」：从备选索引集里选一个创建（备选集会自动过滤无效列，还会考虑连接条件、等值条件，比如给多表关联的字段建联合索引）；

「收益」：用 “新配置与原配置的代价差 ÷ 初始代价” 算性能提升，直观反映索引的价值；

小优化：加了 “代价缓存”，避免重复调用数据库优化器，减少计算开销。

动态负载怎么适配？：

把动态负载拆成多个 “静态子负载”（比如按 1 小时切片），利用相邻负载的查询相似性，在上一周期模型的基础上 “增量学习”—— 新出现的索引直接追加到动作编码里，不用重新训练整个模型，效率提升 40% 以上。

实验结果说话：在 1GB TPC-H 数据集上，对比传统 ILP（整数规划）和 ISRM（贪心算法）：

单表 / 多表场景：我们的方法在不同存储约束下，性能都比 ISRM 好 15%-25%；

多索引访问单表：ILP 因假设 “一个查询最多用一个表的索引”，处理复杂负载时直接失效，而我们的方案能准确建模索引间的影响，性能优势明显。

2. 物化视图创建：动态更新 + 快速评估，不用真建视图也能算收益

物化视图的老大难：传统方案要么只支持静态负载，要么只能生成简单的 Inner Join 视图；更麻烦的是，很多数据库没有虚拟物化视图功能 —— 要评估一个视图的性能，必须真的创建它，在生产环境里又耗时又占资源。

我们的解法：核心是 “动态缓冲池”+“子查询改写快速评估”，不用建视图也能算收益。

快速代价评估：省下 “创建视图” 的时间：

我们提出了 “子查询改写算法”—— 把物化视图的逻辑重写成子查询，插入原查询里，再用数据库的优化器算代价。比如要评估视图 V 对查询 Q 的提升，就把 Q 改成 “SELECT ... FROM (V 的查询语句) AS sub ...”，不用真的创建 V，评估时间直接省了 60%。

动态物化视图模型：

维护一个固定大小的 “物化视图缓冲池”，根据负载变化动态增删：

「状态」：记录缓冲池里视图的近期 / 长期收益，还有未优化查询的比例；

「动作」：更新缓冲池（比如用新视图替换收益低的旧视图）；

「收益」：综合近期和长期提升，避免只看短期收益导致频繁替换。

实验验证：用星型模式的 SSB 数据集（5 张表 + 13 个查询模板）模拟动态负载：

快速评估的误差小于 5%，但训练时间比 “真创建视图” 少 40%；

我们的动态模型（DMVR）初期因积累经验性能略差，但处理 800 个查询后，累积耗时比传统贪心方法少 30%，还能自适应负载变化。

3. 分区创建：解决 MPP 数据库痛点，动态负载训练快 50%

MPP 数据库的分区痛点：像 Greenplum 这类 MPP 分布式库，分区操作本身就耗时；传统强化学习方案处理动态负载时，要么训练慢、难收敛，要么新查询一来就得重新训练整个模型。

我们的方案：借鉴 “代理委员会” 思想，分负载空间训练模型，再配合缓存优化。

静态负载模型：

还是用 DQN，但「状态」设计更细致 —— 不仅包含分区信息，还加了 “连接是否避免数据转移”“表大小占比”“查询频率”（比如某张表查询频繁，就优先分区）；「动作」是对表分区或复制（小规模表复制比分区更高效）。

动态负载：分空间训练，不用重训：

把负载空间按 “平均划分” 或 “聚类划分” 拆成子空间，每个子空间训一个 “典型负载模型”。新负载来了，找最像的典型模型做增量学习；新查询加入时，要么改模型输入层参数，要么归入相似类别更新，不用重训整个模型。

效率优化：

加了 “代价缓存”，存查询在不同分区组合下的代价；再用 “延迟分区”（只给必要的表分区）和 “分区探索”（扩展缓存覆盖更多场景），实际分区操作减少 50%，训练效率直接翻倍。

三、总结与展望：数据库 + AI 的下一站在哪？

这次研究的核心，是把强化学习真正落地到数据库三大物理优化场景，解决了 “多表多属性支持”“动态负载适配”“快速评估” 这三个关键问题。但数据库智能化还有很长的路要走，结合 2025 年的行业趋势，我认为有四个方向值得关注：

1. 当下技术趋势：这四件事正在发生

向量功能成标配：行业预测，未来 1-2 年里，75% 的传统数据库会加入向量功能，支持文本、图片的语义级检索（比如把数据转成向量，快速找相似结果）；

实时性要求再升级：在线推荐、动态定价等场景，需要数据库秒级处理海量数据，“实时优化” 会成为核心竞争力；

多模架构普及：单一关系模型不够用了，数据库要同时支持文档、时序、图、向量等多模型数据；

AI 运维落地：AI 不只是优化查询，还会实时监控数据库状态、预测故障，甚至自动调整资源（比如高峰期扩容索引缓存）。

2. 未来挑战：需要一起突破的难关

规模爆炸：数据量从 PB 级向 EB 级涨，优化模型怎么保持可扩展性？

SLA 更严苛：金融、医疗等领域要求数据库可用性达 99.999%，AI 优化如何兼顾性能和稳定性？

复杂度飙升：多模数据 + 动态负载，模型复杂度指数级上升，怎么降低训练和部署成本？

人机对齐：AI 给出的优化方案（比如删某个索引），怎么让人类理解逻辑？怎么确保符合业务伦理？

写在最后

数据库优化的本质，是在 “性能、成本、复杂度” 之间找平衡。强化学习不是 “银弹”，但它给我们提供了一种 “用数据驱动决策” 的新思路 —— 未来结合大模型（比如 Text2SQL 智能生成查询）、向量技术，才能真正实现 “全自动智能优化”。