openGauss训练营学习心得—OpenGauss的AI特性

2019年我参与了2019年华为技术有限公司教育部产学合作协同育人项目（新工科建设）项目，通过数据库的教学和该项目的申报、建设，一直关注华为数据库的发展，在安装使用GaussDB 100、 GaussDB 200的过程中，对华为数据库有了一定了解。计划后面的教学中向学生介绍和使用openGauss数据库。通过华为老师的推荐，加入了Gauss松鼠会，看到了要举办云和恩墨联合组织的《8小时玩转openGauss训练营》直播课程，于是毫不犹豫地报名参加了这次直播课程。
面对国家的需求，华为推出的openGauss将人工智能技术（AI）融入分布式数据库的生命周期，实现自运维、自管理、自调优、故障自诊断和自愈，提高系统的可用性和系统性能。openGauss的这些特点更适合中国信息化发展的实际需求，兼顾了云产品以及离线产品。但由于国产数据库起步晚，产品的成熟度不仅仅与研发测试有关，更与产品应用的广度有关，还需在在实际应用场景中不断发现问题，才能革新技术，实现突破。
从这次直播课程对OpenGauss与AI的结合技术有所了解也很好奇。通过老师的讲解和在墨天轮网站上有关文章的学习，对数据库的AI方案有了深刻认识。
（1）AI的数据库调优

openGauss开发了自己的数据库参数调优框架X-Tuner, 相比于传统方法，X-Tuner具有如下的功能特点：鲁棒性强，有一定的容错性;灵活部署，使用方便；理解解容易，便于二次开发：
（2）SQLDiag: SQL语句智能识别
SQLDiag着眼于数据库的历史SQL语句，可以从历史数据中检测出相似SQL语句，并基于SQL向量化技术和时序预测算法预测SQL语句执行时长，进而识别出潜在慢SQL。该框架有的优点是：不需要SQL语句的执行计划，对数据库性能不会有任何的影响；使用场景广泛，经过改造甚至可以应用于NoSQL中；
（3）智能优化器：数据库执行代价预测
openGauss为数据库用户推出基于在线深度学习的查询性能预测功能。openGauss针对SQL性能评估这一场景一站式整合了数据收集、数据清洗、数据预处理、数据编码、训练监控等流程。用户只需要根据推荐为模型配置少量参数，并在模型训练完成后调用模型预测接口直接得到性能预测结果。
希望自己在AI与数据库结合的事业中，能做些力所能及的研究工作，为国产数据库的发展尽绵薄之力。