基于开发者空间GaussDB完成AI智能索引和参数自调优实践

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原创 2025-08-20 10:50:49 1.3k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

1 概述

1.1 案例介绍

ORACLE公司提出让数据库自动化运维，即数据库中常见的问题，且存在统一规范的处理解决方案的场景，应该让数据库在检测到此类问题自动处理解决，以减少运维工作人员人力的参与（因为Oracle的运维人力相对昂贵）。

通过实际操作，让大家深入了解如何利用 GaussDB开发并优化项目中业务应用的SQL语句等功能。在这个过程中，大家将学习到从AI函数的引用、AI功能的原理以及分析AI能力等一系列关键步骤，从而掌握 GaussDB-AI的基本使用方法，体验其在应用开发中的优势。

1.2 适用对象

企业
个人开发者
高校学生

1.3 案例时间

本案例总时长预计30分钟。

1.4 案例流程

说明：

领取华为云开发者空间GaussDB云数据库；
在云数据库GaussDB，通过DAS工具登录并进入SQL界面；
在SQL界面进行GaussDB数据库之AI特性功能使用；

1.5 资源总览

资源名称	规格	单价（元）	时长（分钟）
开发者空间-云数据库GaussDB	鲲鹏通用计算增强型 kc1 \| 2vCPUs \| 4G \| HCE2.0	免费	30

详细案例操作请阅读👉️👉️👉️基于开发者空间GaussDB完成AI智能索引和参数自调优实践

2 鲲鹏和GaussDB架构融合与AI特性

2.1 开发者空间云数据库GaussDB的领取与登录

面向广大开发者群体，华为开发者空间提供一个生态版的GaussDB云数据库，可快速体验华为根技术和资源。

关于开发者空间云数据库GaussDB的领取和开通，参考如下案例内容。链接如下：
华为开发者空间-GaussDB云数据库领取与实践

2.2 鲲鹏CPU与GaussDB面临的问题

事务处理时锁冲突的比例会大幅增加。
事务处理的时延将在比较大的范围内波动，无法很好地满足面向客户的SLA。
处理器内部以及处理器核间通信能力提供了新的线程间同步机制。

面向鲲鹏处理器的GaussDB系统的架构

2.3 GaussDB在昇腾AI芯片的技术应用

GaussDB内核除了具备传统数据库SQL能力，同时还能将 AI 推理、训练等操作集成到数据库内完成，通过扩展SQL语法来实现数据库内AI的训练和推理，结合昇腾 AI 芯片对训练和推理过程的加速释放昇腾 AI 计算能力，降低 AI 开发成本，实现训练、推理和管理数据一体化。DB4AI 有如下特点：

库内集成 TensorFlow/MindSpore 机器学习深度框架，在数据库内部实现 CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）、DNN（Deep Neural Network，深度神经网络）等算法，并探索基于昇腾芯片的对接与加速。
基于具体行业领域（如电信、智能驾驶业务场景）实现数据库的内置行业AI算法包，数据分析由“DB + BI”向“DB + AI”转变。
数据库充分利用昇腾AI芯片对 Vector、Cube 等计算模型的加速能力，实现传统数据库内聚集操作（Aggregation）、关联操作（Join）的加速。

GaussDB与昇腾结合的AI加速与计算加速架构如图所示：

GaussDB计算加速

2.4 GaussDB-AI特性简介

GaussDB数据库在AI领域主要发为两个方向：

AI4DB（AI For DataBase）

指用AI使能数据库，从而获得数据库更好的执行表现，实现数据库系统的自治、免运维等，主要包括自调优、自诊断、自安全、自运维、自愈等子领域。
DB4AI（DataBase For AI）

指打通数据库到 AI 应用的端到端流程，统一 AI 技术栈，达到AI应用的开箱即用、高性能、低成本等目的。

3 AI For GaussDB功能

3.1 索引智能推荐

数据库的索引管理是一期非常普遍且重要的事情，任何数据库的性能优化都需要考虑索引的选择。GaussDB支持原生的索引推荐功能，可以通过系统函数等形式进行使用。

3.1.1 使用场景

GaussDB的智能索引推荐功能可覆盖多种任务级别和使用场景，具体包含以下三个特性。

单条查询语句的索引推荐。
虚拟索引。
基于工作负载的索引推荐。

3.1.2 实现原理

3.1.2.1 针对单条查询语句的索引推荐

单条查询语句的索引推荐是以数据库的系统函数形式提供的，用户可以通过调用gs_index_advise()命令使用。
其原理是利用在SQL引擎、优化器等处获取到的信息，使用启发式算法进行推荐。
该功能可以用来对因索引配置不当而导致的慢SQL进行优化。

单条查询语句的索引推荐流程图如下

对给定的查询语句进行词法和语法解析，得到解析树。
依次对解析树中的单个或多个查询子句的结构进行分析
整理查询条件，分析各个子句中的谓词。
解析from子句，提取其中的表信息，如果其中含有join子句，则解析并保存join关系。
解析where子句，如果是谓词表达式，则计算各谓词的选择度，并将各谓词根据选择度的大小进行倒序排列，依据最左匹配原则添加候选索引，如果是join关系，则解析并保存join关系。
如果是多表查询，即该语句中含有join关系，则将结果集最小的表作为驱动表，根据前述过程中保存的join关系和连接谓词为其他被驱动表添加候选索引。
解析group和order子句，判断其中的谓词是否有效，如果有效则插入候选索引的合适位置，group子句中的谓词优于order子句，且两者只能同时存在一个。
检查该索引是否在数据库中已存在，若存在则不再重复推荐。
输出最终的索引推荐建议。

3.1.2.2 基于工作负载的索引推荐

基于工作负载的索引推荐功能的主要模块如图所示

对于给定的工作负载，首先对工作负载进行压缩。
对压缩后的工作负载，调用单条查询语句的索引推荐功能为每条语句生成推荐索引，作为候选索引集合。
对候选索引集合中的每个索引，在数据库中创建对应的虚拟索引，根据优化器的代价估计来计算该索引对整个负载的收益。
在候选索引集合的基础上，基于索引代价和收益进行索引的选择。
输出最终的索引推荐建议。

3.1.3 使用示例

单条SQL的索引推荐

单条查询语句的索引推荐功能支持用户在数据库中直接进行操作，本功能基于查询语句的语义信息和数据库的统计信息，对面用户输入的单条查询语句生成推荐的索引。

函数名	参数	返回值	功能
gs_index_advise	SQL语句字符串	无	针对单条查询语句生成推荐索引（只支持B树索引）

创建测试表结构：

drop table if exists partsupp;
create table partsupp (
    ps_partkey integer not null,
    ps_suppkey integer not null,
    ps_availqty integer not null,
    ps_supplycost decimal(15,2) not null,
    ps_comment varchar(199) not null);

drop table if exists supplier;
create table supplier (
    s_suppkey integer not null,
    s_name char(25) not null,
    s_address varchar(40) not null,
    s_nationkey integer not null,
    s_phone char(15) not null,
    s_acctbal decimal(15,2) not null,
    s_comment varchar(101) not null);

drop table if exists nation;
create table nation (
    n_nationkey integer not null,
    n_name char(25) not null,
    n_regionkey integer not null,
    n_comment varchar(152));

表数据文件（CSV），将3个表的csv文件放在$GAUSSHOME/bin目录下：

CSV数据文件从云主机浏览器中访问下面三个链接下载到本地。

https://dtse-mirrors.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/case/0043/nation.csv

https://dtse-mirrors.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/case/0043/partsupp.csv

https://dtse-mirrors.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/case/0043/supplier.csv

在GaussDB的DAS工具上面任务栏中 导入.导出 点击进入数据导入界面。

然后在新窗口中点击新建任务：

在新任务窗口中，选择数据库为刚才创建表nation,partsupp,supplier所在的数据库，导入类型选择CSV。
上传文件时需要先创建OBS桶，只需要创建一次OBS即可

检查对应表数据的导入结果：

select count(*) from partsupp;
select count(*) from supplier;
select count(*) from nation;

执行要测试的SQL查询语句：

select
	ps_partkey,
	sum(ps_supplycost * ps_availqty) as value
from
	partsupp,
	supplier,
	nation
where
	ps_suppkey = s_suppkey
	and s_nationkey = n_nationkey
	and n_name = 'GERMANY'
group by
	ps_partkey having
		sum(ps_supplycost * ps_availqty) > (
			select
				sum(ps_supplycost * ps_availqty) * 0.0001000000
			from
				partsupp,
				supplier,
				nation
			where
				ps_suppkey = s_suppkey
				and s_nationkey = n_nationkey
				and n_name = 'GERMANY'
		)
order by
	value desc;

执行结果耗时如下所示

使用gs_index_advise()智能推荐索引。

select * from gs_index_advise('select
	ps_partkey,
	sum(ps_supplycost * ps_availqty) as value
from
	partsupp,
	supplier,
	nation
where
	ps_suppkey = s_suppkey
	and s_nationkey = n_nationkey
	and n_name = ''GERMANY''
group by
	ps_partkey having
		sum(ps_supplycost * ps_availqty) > (
			select
				sum(ps_supplycost * ps_availqty) * 0.0001000000
			from
				partsupp,
				supplier,
				nation
			where
				ps_suppkey = s_suppkey
				and s_nationkey = n_nationkey
				and n_name = ''GERMANY''
		)
order by
	value desc');

结果如下：

根据索引推荐的结果，创建对应的索引

create index ps_suppkey_index on partsupp(ps_suppkey);
create index sl_suppkey_nationkey_index on supplier(s_suppkey, s_nationkey);

再执行上面的查询，查看耗时结果

可以明显看出SQL执行时间从594ms降到了164ms，速度提升了接近73%。

再删除刚才创建的索引：

drop index ps_suppkey_index;
drop index sl_suppkey_nationkey_index;

创建虚拟索引：

select * from hypopg_create_index(' create index ps_suppkey_index on partsupp(ps_suppkey)');
select * from hypopg_create_index('create index sl_suppkey_nationkey_index on supplier(s_suppkey, s_nationkey)');

查看虚拟索引列：

select * from hypopg_display_index();

再删除该虚拟索引：

select * from hypopg_drop_index(22313);
select * from hypopg_display_index();

删除索引虚拟列：

select * from hypopg_drop_index(indexrelid);

根据本案例在上面的查询结果，indexrelid是 22313, 22314。

select * from hypopg_drop_index(22314);

再创建之前的虚拟索引：

select * from hypopg_create_index(' create index ps_suppkey_index on partsupp(ps_suppkey)');

获取索引虚拟列大小结果:

select * from hypopg_estimate_size(indexrelid);

根据上面返回的indexrelid结果，则为

select * from hypopg_estimate_size(16404);

重新创建的虚拟索引OID为22317:

删除所有索引虚拟列：

select * from hypopg_reset_index();

再查看虚拟列索引，确认所有虚拟列索引都已经被删除了。

select * from hypopg_display_index();

4 反馈改进建议

如您在案例实操过程中遇到问题或有改进建议，可以到论坛帖评论区反馈即可，我们会及时响应处理，谢谢！

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标签

#gaussdb #人工智能