AI 赋能国产数据库全生命周期智能化管理研究

中图分类号：TP311.13 文献标识码：A

0 引言

在数字化浪潮中，数据已成为驱动行业创新与发展的核心资源。数据库作为数据存储、管理与分析的基础平台，其作用至关重要。当前，在国内数据库的全生命周期管理过程中，仍广泛依赖人工经验与简易估算方法，导致管理效率低下，难以应对复杂多变的应用需求。与此同时，人工智能技术迅速发展，展现出卓越的数据感知、解析与智能决策能力，可自动挖掘数据深层价值，支撑精准决策。基于此，本研究聚焦于将 AI 技术应用于国产数据库的全生命周期管理，推动其向自动化与智能化转型，最大限度减少对人力的依赖，全面提升运营管理效能。

1 国产数据库全生命周期管理现状

一般来说，数据库的全生命周期管理涵盖了从规划、部署、运维到优化调整的完整过程[1]，每个环节都紧密相连，共同决定着整体管理性能。然而，当前国产数据库在全生命周期管理过程中面临诸多挑战。在国产数据库规划阶段，传统方法主要依赖人工收集和分析业务需求，难以客观准确地预测业务量的急剧变化，导致容量规划不足，进而使数据库性能急剧下降。在国产数据库部署阶段，传统资源分配方式往往是静态的，难以根据实际业务复杂度进行动态调整，导致业务高峰期数据库面临巨大访问压力，出现卡顿甚至崩溃现象，而业务低谷期数据库大量资源处于闲置状态，造成浪费。在国产数据库运维阶段，传统方式主要依赖人工监控和故障排查，面对日益增长的数据库规模，难以快速发现潜在异常，从而造成损失。在国产数据库的优化调整阶段，传统方法往往缺乏系统性的性能调优和适应未来业务发展的策略，可能导致数据库在面对新业务需求或数据量激增时，性能无法及时调整至最佳状态，影响业务连续性和用户体验。因此，国产数据库在全生命周期管理中存在诸多问题，亟需深入研究智能化管理策略。

2AI 赋能国产数据库全生命周期智能化管理策略设计

2.1 规划阶段

在 AI 赋能下，为了解决国产数据库规划阶段管理策略存在的不足，本文结合自然语言处理（NLP）技术和知识图谱技术进行数据库容量规划[2]。首先，NLP 技术（自然语言处理）因其具备强大的语言理解和处理能力，在国产数据库规划过程中，可以深入剖析业务需求文档并提取关键信息，具体流程如下图所示：

根据上图所示流程，NPL 技术可以自动对业务文档进行解析，识别出与国产数据库容量相关的关键实体和关系，为后续容量规划提供数据支撑。例如，在医疗行业的数据库规划中，NLP 技术可以从病历文档中提取患者的基本信息、诊断结果、治疗方案等信息。然后，将 NLP 技术提取的信息以结构化的方式输入到知识图谱中，即通过知识图谱技术将业务需求与国产数据库的各项指标进行深度关联，挖掘出隐藏在数据背后的规律和关系，为容量规划提供更准确的预测和决策支持。例如，将上述医院患者信息输入到知识图谱中，知识图谱则可以将这些信息与数据库的存储结构、查询频率等指标进行关联，预测出随着患者数量的增加，数据库在存储容量和查询性能方面的需求变化。因此，NLP与知识图谱的协同作用可以实现国产数据库容量的动态规划。

2.2 部署阶段

在国产数据库的部署阶段，为了合理且高效地分配计算、存储、网络等资源，本文引入 AI 技术中的强化学习技术，进行资源动态分配。强化学习作为机器学习领域的重要分支，其核心思想在于智能体通过与环境进行交互，依据环境反馈的奖励信号不断调整自身行为策略，以最大化长期累积奖励。在国产数据库资源分配场景中，强化学习模型结构如下图所示[3]：

图 2 基于强化学习的数据库资源分配图

如上图所示，在本研究采用强化学习实现国产数据资源动态分配的过程中，智能体首先全面感知数据库环境的当前状态，包括计算、存储及网络等资源的使用与需求状况，并基于已学习的策略，生成并执行最优的资源分配动作。这些动作包括增加或减少计算资源的分配量、调整存储资源的分配比例、优化网络带宽的分配等。执行资源分配动作后，环境会发生相应的变化，并反馈给智能体一个奖励信号。奖励信号直接引导智能体学习到最优的资源分配策略。若资源分配后数据库的性能得到显著提升，如查询响应时间缩短、吞吐量增加，同时资源利用率也更加合理，那么智能体将获得正奖励；反之，若资源分配不当导致数据库性能下降或资源浪费，智能体则会收到负奖励。通过不断地试错与学习，智能体逐渐优化自身的资源分配策略，以实现长期累积奖励的最大化。总之，通过上述流程，在国产数据库的部署阶段，可以实现资源动态分配，确保数据库在业务高峰期稳定运行，并在业务低谷期降低闲置率。

2.3 运维阶段

在国产数据库的运维阶段，关键在于保障敏感数据的安全性，所以本文借助 AI 分类引擎自动标记数据库内日益增多的敏感数据[4]。AI 分类引擎基于先进的机器学习和深度学习算法，能够自动学习和理解数据的特征和模式，从而实现对敏感数据的精准识别和分类，示意图如下图所示：

图 3 AI 分类引擎自动标记敏感数据流程图

如上图所示，当国产数据库内数据一一输入到 AI 分类引擎中，AI 分类引擎会对原始数据进行清洗和转换等预处理，去除噪声数据和冗余信息，将数据转换为适合模型处理的格式，并提取出能够反映数据敏感性的特征。然后，使用已标记的敏感数据样本训练机器学习和深度学习等模型，调整模型参数以提高准确性。与此同时，将特征提取模块输出的特征向量输入到已经训练好的分类模型中，模型根据学习到的规则和参数对输入数据进行分类预测，输出每个数据样本属于“敏感”或“非敏感”类别的概率或直接给出分类结果。最后，将模型预测的敏感数据结果返回数据库，并进行相应标记，根据上述流程完成敏感数据的自动标记后，即可在国产数据日常运维中展开一系列管理工作[5]。例如，通过敏感数据标记，国产数据库可以实施更精细的访问控制策略；当数据库出现故障或性能问题时，敏感数据标记可以帮助运维人员快速定位故障位置；根据敏感数据的重要性和敏感级别，国产数据库可以制定针对性的灾难恢复策略。

2.4 优化调整阶段

在国产数据库的优化调整阶段，为确保数据库能够持续高效运行并适应未来业务发展的需求，本文引入 AI 驱动的自适应优化机制。该机制通过持续监控数据库的运行状态和性能指标，如查询响应时间、系统吞吐量、资源利用率等，结合机器学习算法自动识别性能瓶颈和优化点。例如，利用时间序列分析预测数据库未来的负载变化，提前调整资源分配策略以避免潜在的性能问题。具体而言，可收集数据库在不同时间段的历史负载数据，运用 ARIMA 等模型进行训练和预测，精准预估未来业务高峰与低谷，动态调配计算、存储和网络资源。

通过聚类分析识别出相似的工作负载模式，为这些模式定制优化的查询执行计划。将具有相同查询特征和访问频率的工作负载归为一类，针对每类模式设计专门的索引策略、连接顺序等，提升查询执行效率。此外，AI 驱动的自适应优化机制还能根据业务需求的变化，自动调整数据库的架构和配置参数。当业务对实时性要求提高时，自动增加索引以加速数据检索；依据数据访问热度，智能调整缓存大小，将热点数据优先缓存，减少磁盘 I/O 操作，确保数据库始终保持在最佳运行状态，为国产数据库的稳定运行和业务发展提供有力支撑。

3 结束语

本研究针对国产数据库全生命周期管理的现状与挑战，提出基于 AI 技术的智能化管理策略，覆盖了规划、部署、运维及优化调整等各个环节。通过引入 NLP 与知识图谱技术，实现了数据库容量的精准动态规划；借助强化学习技术，在部署阶段实现了资源的灵活高效分配；利用 AI 分类引擎，显著提升了运维阶段敏感数据的识别与保护能力；同时，通过 AI 驱动的自适应优化机制，确保了数据库在优化调整阶段的持续高效运行。这些策略的应用，不仅极大地提高了国产数据库的管理效率与智能化水平，还有效降低了对人工经验的依赖，为国产数据库在复杂多变环境下的稳定运行与业务发展提供了有力保障。未来，将继续深化 AI 算法模型的研究与优化，提升其泛化能力与适应性，同时积极探索更多 AI 技术在数据库管理领域的创新应用。

参考文献

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[2]陈永生,任珊珊,刘晓怡.近代广东海关档案数据库建设需求与策略研究[J].档案学研究,2023,(6):93-101.

[3]张延松,韩瑞琛,刘专,等.一种基于管算存分离的内存数据库实现技术[J].计算机学报,2023,46(4):761-779.

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[5]杨婷,莫若玉,张秀娟,等.轻量级缓存策略的关系型数据库全文搜索加强与扩展[J].计算机应用,2023,43(8):2431-2438.

[6]吴晗,周树功,李娟,等.区块链下工业数据库访问多级安全控制仿真[J].计算机仿真,2024,41(11):422-426.

作者介绍：刘宝（ 1995.9.6-⋅ ）；男；河南省驻马店市；汉族；硕士研究生；网络质量管理中级；网管系统维护；数据库；单位名称：。