中国联通 ChatDBA 升级向量数据库，Milvus、Elasticsearch、OceanBase实测对比

一、背景：数据库产品及运维体系建设

在核心技术自主可靠的大背景下，中国联通率先开启了内部系统可靠战略，计划在 2027 年完成全部的架构改造，旨在通过采用国产、自主可靠的技术和产品，提高信息系统的安全性和可靠性，减少对外部技术的依赖。

（一）自研 + 商用数据库产品体系

在以上背景下，同时为了应对 MySQL 5.7 停服风险、降低商用依赖以及提升软研院软实力等几方面综合考虑，早在三年前，中国联通选定基于 OceanBase 社区版打造自研分布式 CUDB 产品，同时补齐数据库产品生态能力。随后，中国联通 引进多款商用数据库产品，形成了自研+商用的数据库产品体系，解决了数据库核心技术问题，助力集团架构升级，完成内部系统可靠战略。

在数据库产品生态能力的建设中，为屏蔽底层数据库差异、提高运营效能，中国联通建立了泛数据库 CDAS（Cloud Database Autonomous System）工具体系，提供统一操作与运维视图，自研打造跨产品融合、全场景驾驭的数据库自治服务工具，实现数据库的全生命周期自治化管理，减少人工干预，提高数据库性能、稳定性和安全性。

（二）数据库平台智能运维建设—— ChatDBA

为了更好地服务于应用，降低数据库的使用门槛，提升运维效率，中国联通将目光聚焦于数据库 DevOps 全生命周期管理，将 AI 大模型与数据库专家经验结合，建设了数据库智能专家 ChatDBA。

ChatDBA 以大模型和微调模型为基础，构建多 Agent 编排调度引擎，集成各类成熟工具，赋能数据库的全生命周期。

• 在设计阶段，ChatDBA 规划了模型设计、结构设计，以及智能化建库建表的能力；
• 在开发策略阶段，ChatDBA 优先关注 SQL 的生成补全、SQL 转代码、异构 SQL 转化的能力；
• 在上线阶段，ChatDBA 优先关注 SQL 审核、索引检查优化等能力；
• 在运维阶段，ChatDBA 通过日志、监控等手段，实现根因定位和快速恢复的能力；
• 在后期运营阶段，ChatDBA 优先实现 SQL 调优功能。

上述能力可以使数据库更好地服务于应用，具体以数据库开发、数据库运维排障、DBA知识问答这三个场景为例，详细介绍。

场景一：数据库开发。

在数据库开发阶段，应用可能面临很多问题，如：手写 SQL 不仅耗时长还容易出错，新数据库的使用门槛高、SQL 质量参差不齐。为此，中国联通将大模型和 Agent 能力结合，构建了 Text2SQL、SQL 转代码、异构 SQL 转换等能力，以及通过不断调试提升生成结果