大咖专栏 | AI 时代下,我们可以拥有怎样的数据库?

Hi,各位朋友们,我是 KaiwuDB 高级架构师赵衎衎。

KaiwuDB 始于万物互联时代下千万条数据洪流中,我们持续打磨构造了更加灵活兼容的分布式多模架构,实现了海量异构数据高性能、低成本的集中管理… …这些底层特性都在为后续提供更多功能和业务拓展奠定关键基础,也是赋能客户的有效支撑。但仅仅只是这些,真的够么?我想答案肯定是:No🚫

许是因我长期深耕 DB 与 AI 的核心研究工作,AI 时代下,我们究竟需要怎样的数据库令我不禁深思。KaiwuDB 前进的步伐没有止于思考,我们引入原生 AI,通过 KaiwuDB 与 AI 的双向“奔赴”,期望可以真正帮助用户减负增效。那本期,我想就 KaiwuDB 的 AI 应用思路和具体实践与大家探讨交流。

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首先和大家聊聊 KaiwuDB 在 AI for DB 及 DB for AI 的应用思路。

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👉AI for DB,其重点主要是利用 AI 实现数据库系统的自动化管理和运维。这里主要和大家分享一些比较常用的技术手段:

  • 数据监控调优:我们通过对数据库行为数据的采集,生成数据库本身的负载画像,基于此画像来辅助完成数据库参数自调优以及数据库设计;
  • 数据库参数自优化:数据库以及其涉及到的组件一般较为庞大复杂,单纯依靠 DBA 显然不堪重负,为了最大化发挥数据库在多样化工作负载和硬件环境下的自身性能,此时数据库系统需借助 AI 来实现自调优;
  • 数据库设计优化:通常在执行一条 SQL 语句时,可能还会涉及到其他信息的输入,包括统计信息、索引设计、数据分区等,这些都会影响数据库的性能。我们借助 AI 手段处理索引、统计信息、数据分区模式等,实现全局数据库优化,保证我们尽可能准确得到最优查询计划,提高查询效率。

👉区别于 AI for DB,DB for AI 重点是利用原生或集成的 AI 能力来提升以数据库为数据基座的 AI 应用生产力。其重点研究内容主要包括:基于数据库架构如何完成数据处理、模型训练、模型持久化、模型推理、模型监控等 AI 工作流的增强。

02

基于数据库与 AI 融合的不同维度,接下来想重点谈谈 K

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