导语 | 腾讯云原生数据库团队最新研究成果入选国际顶会SIGMOD，数据库结合AI形成自治大脑，并在2022年智能调优人机大赛中战绩不菲，标志着腾讯云在数据库自治领域取得重大突破，实现性能领先。
加入AI技术，形成数据库自治大脑
—— 周可/华中科技大学教授
周可教授表示，在海量数据的大背景下，DBA（人工运维）的增长远远跟不上数据的增长，且用户负载具有多样性和动态性，一成不变的运维方式已不能够满足用户的需求。把AI加入到数据库，形成数据库的自治大脑，符合数据库自治的发展方向。
实现数据库自治的基本框架包括观察、分析、决策三个方面。用更低的成本收集负载数据，根据收集到的数据选择合适的方法进行分析，最后决策部分解决何时部署，量化操作以便于模型处理，进行反馈操作使模型能够进行自学习，自优化，从而使自治数据库可以在不需要人工辅助的前提下，针对特定的数据和负载自动地进行配置、管理和优化。
未来，数据库自治面临的挑战有三方面：
- 数据库负载动态多样，需要保证数据库的高效适应性；
- 用更少的资源，保证数据库的性能稳定性；
- 数据库自治操作具有可解释性，以便帮助系统管理员从中学习，还可以促进系统的优化发展。
以尽可能少的时间，获得较好的调优效果
—— 邢家树/TEG数据库研发部/云原生数据库研发中心/高级工程师
数据库的参数多，调优难度大，运维人时成本高；现存工具功能有限，耗时久且效果一般；部分用户没有专职运维团队，参数调优更是难以实现。针对种种困难，腾讯云数据库团队推出参数调优服务，端到端地自动调优数据库参数。相比于现存方法，CDBTune（腾讯云MySQL混合调优系统）无需细分负载类型，无需积累大量样本，可智能学习参数调优过程，获得较好的参数调优效果 。
原理上采用深度强化学习模型。通过对数据库进行压测，记录数据库的内外部指标，生成样本进行学习。使用遗传算法和专家经验进行快速预热，通过并行架构显著提升调优速度。实行端到端的设计，简单、高效且易于训练，易于实现服务化，能够在尽可能少的时间里，为用户找到最佳调优方向。
落地到工程实践应用层面。分离服务调度和任务执行工作，由worker执行具体的任务。Learner任务负责抽取样本，计算网络梯度，更新神经网络，为Actor推荐数据库参数。Actor则负责与训练实例交互，设置参数，回放流量，并收集性能数据；每完成一轮，从Learner获取新的参数推荐，形成闭环。整体上实现为并行架构，具备高可用、可扩展、任务自动恢复等能力。
数据库自治“监控-诊断-解决”AI技术实践
—— 张远/TEG数据库研发部/云原生数据库研发中心/专家工程师
在数据库服务中，数据库资源包括内存/IO/CPU，资源的监控，异常的识别、检测非常重要，只有合理地使用数据库资源，才能保持数据库服务的稳定高效。腾讯云MySQL的异常检测能力，可自动发现异常（内存分析、内核埋点、io延迟硬件资源统计），对异常进行识别，实现异常检测内部闭环，降低运维压力。
腾讯云MySQL可设置SQL限流功能，在发现异常请求之后，对异常业务SQL进行限流，从而保证正常SQL语句能够运行；改进MySQL官方原有直方图，推出Compressed直方图，避免了因数据倾斜导致统计信息不准，选错计划而导致的问题；推出Statment Outline功能，将用户需要的查询计划固化下来，不需要修改SQL语句，从Outlint表中即可查询到对应的计划，从而提升用户使用体验；对新建索引进行并行优化，推出并行排序优化，并行构建btree，与官方mysql对比，性能更好（加速比最高可到15，是官方mysql的5倍），功能更全；优化器自治方面，跟踪业务SQL性能数据 (SQL标签,性能埋点,变化跟踪)，自动产生优化策略(统计信息,虚拟索引,计划干预)，验证优化策略并灰度生效，实现SQL调优闭环，降低规模化运营压力。
针对特定业务场景性能问题，对死锁场景优化，设置死锁检测开关，丰富死锁信息，对事务锁优化，降低发生死锁的概率同时减少了锁资源占用；对电商业务的秒杀场景，动态一键开启热点更新保护功能，使业务无感知，秒杀场景性能提升50倍；迁移切换场景优化，通过主备缓存同步优化解决HA预热时间长等问题，使HA业务平滑过度，减少抖动。
数据库“智能化”，以适应任何业务场景构
—— 程昌明/CSIG云产品一部/数据库中心/高级产品经理
由于业务系统的千差万别，针对业务的参数调优是令数据库管理者头痛的难题，往往需要借助经验去构筑一套相对“有效”的参数模版，往往模板无法应对所有情况。“智能”以适应任何业务场景。
腾讯云MySQL在2019和2022年发表2篇SIGMOD顶级论文：
- 2019年，腾讯云数据库产品团队首度提出基于深度强化学习(DRL)的端到端云数据库参数调优系统CDBTune，该研究论文“An End-to-End Automatic Cloud Database Tuning System Using Deep Reinforcement Learning”入选SIGMOD Research Full Paper（研究类长文）
- 2022年，腾讯云数据库产品团队最新研究成果入选 SIGMOD Research Full Paper（研究类长文），论文题目为“HUNTER: An Online Cloud Database Hybrid Tuning System for Personalized Requirements”，标志着腾讯云数据库团队在数据库AI智能化上取得进一步突破，实现性能领先。
通过AI智能分析的方式，能够获得最佳的调参效果；通过“一键”方式，完成复杂的调参过程，获得最佳参数设置建议。根据业务情况，业务每个阶段需要的特性是不一样的。腾讯云MySQL的最佳实践可对应到业务的以下三个阶段：
实例新购阶段：针对每一种场景训练最优配置，尽可能匹配业务特征，不同的工作负载上有15%-50%的提升。
业务快速迭代阶段：确定业务类型，不同的场景根据自身情况完全自定义，预估优化结果，一键快速应用到实例。以游戏为例，开局时玩家疯狂涌入；以电商为例，购物峰值的产生；有预见性地提前设置好最佳参数以应对即将到来的数据库峰值压力。
业务稳定运行阶段：通过对数据库的工作负载特征捕获、重放，对监控指标、SQL运行状态进行监控分析，不断通过深度学习调整参数值以最终输出最佳参数值。
数据库自治未来的“智能”展望 ，除了数据库参数，还有各种各样的因素影响着数据库的高效运行，SQL执行效率、索引是否合理、锁、资源配置等都可以通过“AI”的方式得到解决。
腾讯云MySQL“智能调参”将于5月份对外发出公测邀请，敬请期待！
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