人工智能（AI）将如何影响复杂查询优化？

人工智能通过自动识别复杂数据库查询（例如多连接、大型聚合）的高效执行计划，改变了复杂的查询优化。人工智能，特别是机器学习（ML），用学习到的模型取代了僵化的规则，使优化器能够适应独特的数据分布、不断变化的工作负载和特定的硬件配置。随着数据量和复杂性超过手动调优能力，这种自动化至关重要，它提高了性能和资源利用率。 核心进展包括机器学习模型能够比传统估计器更准确地预测执行成本和基数（行数）。强化学习通过模拟发现更优的优化策略，而自然语言处理（NLP）则从结构不太规范的查询中解读用户意图。这种自适应智能减少了查询延迟，能够根据工作负载模式进行主动调整，并显著减少了以前复杂系统调优所需的人工开销。 人工智能驱动的优化使自治数据库能够自我调优和自我管理，无需数据库管理员持续干预即可提供一致的高性能。主要数据库供应商都集成了这些功能，例如使用人工智能进行索引推荐或计划缓存。这直接转化为业务价值：更快的分析洞察、更高效的资源消耗、成本降低，以及让数据库专家从常规优化转向战略任务。