摘要:sql语句的优化是将性能低下的sql语句转换成目的相同的性能优异的sql语句。人工智能自动sql优化就是使用人工智能技术，自动对sql语句进行重写，从而找到性能最好的等效sql语句。
　　关键词:人工智能;自动优化;sql语句优化
　　
　　一个数据库系统的生命周期可以分成：设计、开发和成品三个阶段。在设计阶段进行数据库性能优化的成本最低，收益最大。在成品阶段进行数据库性能优化的成本最高，收益最小。数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。最常见的优化手段就是对硬件的升级。根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升，全部加起来只占数据库系统性能提升的40%左右，其余的60%系统性能提升来自对应用程序的优化。许多优化专家认为，对应用程序的优化可以得到80%的系统性能的提升。应用程序的优化通常可分为两个方面：源代码和sql语句。由于涉及到对程序逻辑的改变，源代码的优化在时间成本和风险上代价很高，而对数据库系统性能的提升收效有限。
　　1.1为什么要优化sql语句
　　第一、sql语句是对数据库进行操作的惟一途径，对数据库系统的性能起着决定性的作用。
　　第二、sql语句消耗了70%至90%的数据库资源。
　　第三、sql语句独立于程序设计逻辑，对sql语句进行优化不会影响程序逻辑。
　　第四、sql语句有不同的写法，在性能上的差异非常大。
　　第五、sql语句易学，但难精通。
　　优化sql语句的传统方法是通过手工重写来对sql语句进行优化。dba或资深程序员通过对sql语句执行计划的分析，依靠经验，尝试重写sql语句，然后对结果和性能进行比较，以试图找到性能较佳的sql语句。这种传统上的作法无法找出sql语句的所有可能写法，且依赖于人的经验，非常耗费时间。
　　1.2 sql优化技术的发展历程
　　第一代sql优化工具是执行计划分析工具。这类工具针对输入的sql语句，从数据库提取执行计划，并解释执行计划中关键字的含义。
　　第二代sql优化工具只能提供增加索引的建议，它通过对输入的sql语句的执行计划的分析，来产生是否要增加索引的建议。
　　第三代sql优化工具不仅分析输入sql语句的执行计划，还对输入的sql语句本身进行语法分析，经过分析产生写法上的改进建议。
　　1.3人工智能自动sql优化
　　
　　人工智能自动sql优化出现在90年代末。目前在商用数据库领域，lecco technology limited(灵高科研有限公司)拥有该技术，并提供使用该技术的自动优化产品lecco sql expert，它支持oracle、sybase、ms sql server和ibm db2数据库平台。该产品针对数据库应用的开发和维护阶段提供的模块有：sql语法优化器、pl/sql集成化开发调试环境(ide)、扫描器、数据库监视器等。其核心模块sql 语法优化器的工作原理为：①输入一条源sql语句；②“人工智能反馈式搜索引擎”对输入的sql语句，结合检测到的数据库结构和索引进行重写，产生n条等效的sql语句输出；③产生的n条等效sql语句再送入“人工智能反馈式搜索引擎”进行重写，直至无法产生新的输出或搜索限额满；④对输出的sql语句进行过滤，选出具有不同执行计划的sql语句；⑤对得到的sql语句进行批量测试，找出性能最好的sql语句。
　　2 lecco sql expert自动优化实例
　　2.1假设我们从源代码中抽取出这条sql语句(也可以通过内带的扫描器或监视器获得sql语句)：
　　select count(*)
　　 from employee
　　swheresexists (select 'x'
　　 from department
　　swheresemp_dept=dpt_id
　　 and dpt_name like 'ac%')
　　and emp_id in (select sal_emp_id
　　 from emp_sal_hist b
　　swheressal_salary ＞ 70000)
　　按下“优化”按钮后，经过10几秒，sql expert就完成了优化的过程，并在这10几秒的时间里重写产生了2267 条等价的sql语句，其中136条sql语句有不同的执行计划。

　　接下来，我们可以对自动重写产生的136条sql语句进行批运行测试，以选出性能最佳的等效sql语句。按下“批运行” 按钮，在“终止条件” 页选择“最佳运行时间sql语句”，按“确定”。
　　经过几分钟的测试运行后，我们可以发现sql124的运行时间和反应时间最短。运行速度约有22.75倍的提升(源sql语句运行时间为2.73秒，sql124运行时间为0.12秒)。现在我们就可以把sql124放入源代码中，结束一条sql语句的优化工作了。
　　2.2“边做边学式训练”提升sql开发水平
　　lecco sql expert不仅能够找到最佳的sql语句，它所提供的“边做边学式训练”还能够教开发人员和数据库管理员如何写出性能最好的sql语句。lecco sql expert的“sql比较器”可以标明源sql和待选sql间的不同之处。
　　以上面优化的结果为例，为了查看源sql语句和sql124在写法上有什么不同，我们可以按下“比较器” 按钮，对sql124和源sql语句进行比较。“sql 比较器”将sql124相对于源sql语句的不同之处以蓝颜色表示了出来。如果选择“双向比较”复选框，“sql 比较器”可以将两条sql语句的不同之处以蓝色表示。当然，我们也可以从源语句和重写后的sql 语句中任选两条进行比较。
　　从比较的结果可以看到，重写后的sql124把第一个exists改写成了in；在字段dpt_id上进行了合并空字符串的操作，以诱导数据库先执行子查询中的
　　(select dpt_id||''
　　from department
　　where dpt_name like 'ac%')
　　在子查询完成后，再与employee表进行嵌套循环连接(nested loop join)。
　　如果觉得对写法的改变难以理解，还可以点中“执行计划”复选框，通过比较两条sql语句的执行计划的不同，来了解其中的差异。在查看执行计划过程中，如果有什么不明白的地方，可以点中“sql信息按钮”，再点击执行计划看不明白的地方，lecco sql expert的上下文敏感帮助系统将提供执行计划该处的解释。
　　在“sql比较器”中，选中“统计信息”复选框后，可得到详细的两条sql语句运行时的统计信息比较，这对于学习不同的sql写法对数据库资源的消耗很有帮助。
　　2.3 lecco sql expert优化模块的特点
　　lecco sql expert优化模块的特点主要表现为：自动优化sql语句；以独家的人工智能知识库“反馈式搜索引擎”来重写性能优异的sql语句；找出所有等效的sql语句及可能的执行计划；保证产生相同的结果；先进的sql语法分析器能处理最复杂的sql语句；可以重写select、select into、update、insert和delete语句；通过测试运行，为应用程序和数据库自动找到性能最好的sql语句；提供微秒级的计时，能够优化web应用程序和有大量用户的在线事务处理中运行时间很短的sql语句；为开发人员提供“边做边学式训练”，迅速提高开发人员的sql编程技能；提供上下文敏感的执行计划帮助系统和sql运行状态帮助；不是猜测或建议，而是独一无二的sql重写解决方案。
　　2.4写出专家级的sql语句
　　lecco sql expert的出现，使sql的优化变得极其简单，只要能够写出sql语句，它就能帮用户找到最好性能的写法。lecco sql expert不仅能在很短的时间内找到所有可能的优化方案，而且能够通过实际测试，确定最有效的优化方案。同以往的数据库优化手段相比较，lecco sql expert将数据库优化技术带到了一个崭新的技术高度，依赖人的经验、耗费大量时间、受人的思维束缚的数据库优化手段已经被高效、省时且准确的自动优化软件所取代了。通过内建的“lecco小助手”的帮助，即使是sql的开发新手，也能快速且简单地写出专家级的sql语句。
　　
　　参考文献
　　1张孔倚．关于人工智能技术在情报检索中的应用．山西大学学报，2007（3）
　　2涂序彦．人工智能及其应用．北京：清华大学出版社，2006
　　3刘宁．用于情报检索的专家系统．现代图书情报技术，2005 （1）
　　4李明，沈红君．情报检索智能化．情报理论与实践，2005（6）