近年来，国内外在数据库智能化（AI for DB）方向有哪些进展？

简单介绍一些相关信息， 可供参考阅读：

AI原生数据库发展历程简介：

近年来，随着AI(人工智能)技术的成熟和发展,AI与数据库的结合越来越紧密。为了提高数据库系统的智能化程度,使数据库系统能够更加智能地运行、维护、管理,不断有研究者采用人工智能方法来解决数据库管理、优化等问题。

2019年初,谷歌联合麻省理工学院、布朗大学的研究人员共同推出了新型数据库系统SageDB,并撰写了一篇论文详述SageDB的设计原理和性能表现。论文中提出学习模型可以渗透到数据库系统的各个方面,提供了一种构建数据库系统的全新方法。清华大学利用AI技术来支持数据库的自调优、基于AI的代价估计器、基于AI的优化器、基于AI的物化视图技术以及库内AI推理技术。

2019年5月,华为公司发布了全球首款AI原生(AI-Native)数据库——GaussDB,该数据库实现了两大革命性突破:

(1) 该数据库首次将人工智能技术融入分布式数据库的全生命周期,实现自运维、自管理、自调优、故障自诊断和自愈。

(2) 该数据库通过异构计算创新框架充分发挥x86、ARM、GPU、NPU 多种算力优势。

GaussDB的出现，标志着数据库产业将全面进入人工智能时代。虽然AI原生数据库具有很多优势,但是AI原生数据库处于起步阶段,面临很多挑战,需要研究者投入更多的精力进行开发和研究。

到目前为止,随着计算机应用领域的不断发展,数据库技术与计算机网络技术、人工智能技术和并行计算技术等相互渗透、互相结合,成为当前数据库技术发展的主要特征之一,呈现了下一代数据库的潜在发展方向。

openGauss 数据库 AI的一些能力：

1. AI4DB：包括参数智能调优与诊断、慢SQL发现、索引推荐、时序预测、异常检测等，能够为用户提供更便捷的运维操作和性能提升，实现自调优、自监控、自诊断等功能。

2. DB4AI：兼容MADlib生态，支持70+算法，性能相比MADlib on PostgreSQL 具有数倍提升。新增XGBoost、prophet、GBDT等高级且常用的算法套件，补充MADlib生态的不足。统一SQL到机器学习的技术栈，实现从数据管理到模型训练的SQL语句“一键驱动”。