[方案评测] 利用 AI 实现 SQL 性能优化范式的转变，Openmade Consulting “Query Medic”

“超越人力中心调优的局限，消除数据库运营的‘盲区’”

【IT日报】韩国工业界目前正面临一个重大转折点：人工智能（AI）技术的广泛应用及其在所有业务流程中的普及。各公司竞相扩展其人工智能基础设施以获得竞争优势。然而，矛盾的是，这却导致关键芯片短缺和价格飙升，加剧了企业创新投资的成本。

如今，企业面临着复杂的危机：外部压力如“基础设施膨胀”，加上交易量和数据爆炸式增长带来的沉重负担，以及依赖人工的 SQL 性能优化带来的内部局限性。

现有的SQL性能管理方法仅依赖专业人员，导致95%的SQL语句处于管理盲区。加之成本飙升，这犹如一颗“定时炸弹”，随时可能引发数据库故障。因此，为了同时克服服务器无序扩张和人为局限性的双重挑战，亟需一种利用人工智能进行快速、全面的SQL性能优化策略，以降低运营成本并确保系统稳定性。

根据 Openmade Consulting 最近的一份报告，企业目前正面临着一场复杂的危机，硬件供需失衡和商业数据库的生命周期结束 (EOS) 加剧了这一危机。本文分析了基于人工智能的 SQL 自动调优解决方案 Query Medic 如何能够帮助企业在这场危机中取得突破。

2026 年人工智能基础设施通胀与数据库环境的复杂危机

尽管企业投入巨资扩展基础设施，但性能瓶颈依然存在，其中一个根本原因在于缺乏对应用程序核心 SQL 的预先优化。当前的 IT 环境面临三重危机：

① 人工智能服务器扩张竞争加剧及硬件供需失衡：全球人工智能服务器市场的快速扩张带动了GPU和HBM3E需求的激增。因此，随着DRAM价格预计同比上涨超过40%，寻求扩大服务器规模以巩固人工智能领域领先地位的公司正面临着巨大的成本压力。

② 数据库停止支持 (EOS) 带来的运营风险：随着主要商业数据库停止支持的临近，系统升级正迅速成为一项关键任务。然而，数据的爆炸式增长正使现有 SQL 性能接近极限，导致系统整体速度下降。这带来了一个严重的业务风险：“性能下降意味着服务中断”。

③ 迁移到云端时出现的“成本陷阱”：即使迁移到云端的目的是降低成本，但未经优化的 SQL 查询会消耗过多资源，导致预算超支。据 IDC 称，大约 10% 到 30% 的支出浪费在低效查询上，这是按需付费系统中成本增加的主要驱动因素。

Openmade Consulting 提出“在扩展服务器资源之前优化 SQL 性能”是企业生存的首要原则。规范化低效 SQL 不必要消耗的系统资源是收回高昂基础设施部署成本的最可靠方法。因此，通过 Query Medic 优化运行中的 SQL 是下一代关键的财务防御系统，能够从战略上延缓基础设施扩张并降低云运营成本 (OPEX)。

降低生产力的人力资源调整

数据表明，当今IT领域最大的瓶颈，看似矛盾地源于“专业人才”的局限性。根据《数据库现状报告》和一项开发者调查，基于人工的数据库/SQL调优系统存在三个关键缺陷：

⓵ 数据库管理员工作量过大且缺乏创新（75% 的工作成果流失）：统计数据显示，超过 75% 的数据库管理员时间都花费在简单的维护和重复性的故障排除上。多数据库环境的日益普及极大地增加了管理难度，但由于手动方法的局限性，数据库管理员的大部分时间都花在了“编辑一行 SQL 语句”上，而不是战略设计或高价值任务上。

⓶ 开发人员生产力下降（损失 33% 的时间）：开发人员还浪费超过 33% 的时间来应对性能问题和修复低效的 SQL。难以找到熟练的调优人员（45.5%）以及调优所需的大量时间（36.4%）是导致项目延期和整体软件质量下降的长期原因。

⓷ 管理盲点存在于前 5% 的查询中：一位专家每月只能手动调整 50-100 条 SQL 查询。因此，企业只能管理负载最重的 1-5% 的“恶意查询”，而其余 95% 的查询则处于管理盲区。这 95% 的 SQL 查询通常看似无害，但一旦数据量达到临界值或流量激增，就可能成为导致服务故障或中断的定时炸弹。最终，数据表明，在以人为中心的系统中，全面管理 SQL 查询是不可能的。