北京
傳統(tǒng)查詢優(yōu)化器有個老毛病：它一直在"猜"。
猜這張表有多少行，猜那個條件能過濾掉多少數(shù)據(jù)，猜來猜去，猜錯是常態(tài)。更麻煩的是，HTAP 場景下并行計算、向量執(zhí)行把執(zhí)行計劃搞得越來越復雜，優(yōu)化器那點經(jīng)驗公式根本不夠用。
騰訊云的 TDSQL-C 換了個思路——讓混元大模型來當"助教"。
這個 AI 優(yōu)化器的邏輯不復雜：LLM 讀 SQL、讀歷史執(zhí)行數(shù)據(jù)、讀表結構，然后給出調優(yōu)建議，甚至直接接管計劃管理。相當于給數(shù)據(jù)庫配了個 7×24 小時在線的 DBA，不用喝咖啡也不會寫錯配置。
當然，大模型也不是萬能藥。延遲、成本、幻覺問題都需要工程上的兜底。但方向很明確：既然優(yōu)化器本質上是個決策問題，而決策正是 LLM 的舒適區(qū)，那為什么不試試？
據(jù)現(xiàn)場反饋，有開發(fā)者聽完直接問："我們公司的 Oracle 能裝這個嗎？"——答案暫時是否定的。但那個追問的語氣，說明痛點確實被戳中了。
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