时间真快，2025年已经成为历史，2026来了几天，回忆过去的一年，2025年底说忙，真不忙，说不忙，乱七八糟的事一堆，说说2025年底参加2025年底参达梦-加AI驱动数据库的智能化探索与生态讲座感悟
首先李总介绍了达梦全栈数据产品与解决方案：
特别是AI应用方面-数据库智能运维：通过自然语音与达梦AI数据库平台交互，轻松完成智能问答，根因诊断、故障巡检、预测调优等核心任务全面覆盖数据库开发与运维全生命周期
达梦数据提出的AI智能运维，其核心是利用大语言模型（LLM）作为“智能大脑”，将自然语言作为人机交互的通用接口。用户只需用口语化的方式提出问题或下达指令，AI平台便能理解意图，自动调用后台的监控、诊断、优化工具，并整合知识库信息，最终生成结构化的、可执行的解决方案。这标志着数据库运维从“人适应工具”的被动模式，向“工具理解人”的主动、智能服务模式的根本性转变。
达梦数据通过其智能运维等产品，将AI能力深度融入数据库运维的各个环节，实现了对您所提及核心任务的全面覆盖。
1、系统能力:
基于NL交付管理启云实例、慢SQL根因定位于调优、平台故障分析、平台故障分析、平台时序数据智能问答，智能预测，SQL改写与推荐
2、MCP中间层
性能监控：库资源监控、平台资源监控、会话监控、指标预测
平台运维：服务管理、快照管理、告警监控、日志提取
慢SQL:慢SQL获取、慢SQL日志、查询计划、索引检测
3、启云底座：
指标监控，日志采集、日志解析、容器管理、服务分发、动态伸缩、容灾备份、Prometheus、dmPython、kubernetes
1.智能问答：降低使用门槛，构建专属知识库
l功能描述：用户可以直接用自然语言提问，例如“如何优化这个慢查询？”或“昨天数据库的CPU使用率峰值是多少？”，AI助手能够理解问题，并从产品文档、社区资料、运维手册等构建的私域知识库中检索相关信息，生成准确、易懂的回答。
l技术实现：这背后通常采用 RAG（检索增强生成） 技术框架。当用户提问时，系统首先从向量化的知识库中检索出最相关的文档片段，然后将这些片段与问题一同提交给大模型，生成最终答案。这有效解决了大模型可能存在的“幻觉”（编造信息）和知识过时问题，确保回答的专业性和准确性。达梦的智能问答能力正是基于用大模型进行微调实现的。
2.根因诊断与故障预警：从“事后救火”到“事前预测”
l功能描述：这是AI智能运维最具价值的场景之一。系统能通过对数据库指标、慢SQL、日志等时序数据的持续监控和分析，建立预测模型，提前预警可能出现的故障。一旦发生故障，AI能自动进行根因分析，回溯故障前后的数据、日志和调用链，建立“故障树”，快速定位问题源头并提出修复建议。
l技术实现：达梦的实践表明，其通过建立时序模型来预测故障，并通过对故障的回溯分析建立算法模型。则以LLM为决策核心，具备多步推理、计划编排和工具调用的能力。它能根据故障现象，从“运维案例记忆库”中召回相似案例，自动编排诊断步骤（如检查CPU、内存、锁、慢SQL），依次调用相应的诊断工具API，最终生成包含完整分析流程和根因结论的报告。这极大缩短了平均故障修复时间（MTTR）。
达梦的“全栈大数据底座”核心数据库产品家族：关系型与非关系型并举，关系型数据库基石：达梦数据库管理系统（DM8）。这是达梦体系的基石，是国内首个通过国家信息安全等级保护四级认证的关系型数据库。它支持SQL标准及主流接口，具备行列融合存储、多核并行处理、智能查询优化等企业级特性，可稳定支撑TB至PB级数据存储与高并发交易处理。
应对新兴数据场景。针对图、时序、缓存、文档等非结构化数据管理需求，展现了其技术的前瞻性：
梦图数据库（GDMBASE）：原生属性图模型，支持Cypher & Gremlin双语言，用于反欺诈、知识图谱等场景。
达梦时序数据库（DMTDM）：面向工业物联网高频数据采集，支持千万点/秒写入与自动降采样。
达梦缓存数据库（DMCDM）：类Redis协议，提供毫秒级响应的缓存服务。
达梦文档数据库（DMDDM）：类MongoDB的BSON存储，支持地理位置索引。
高可用与集群方案：保障核心业务连续性
达梦基于自主研发的“数据守护（Data Watch）”技术内核，构建了四类核心集群方案，满足不同场景下的高可用与扩展性需求：
实时主备集群（DMDataWatch）：1主多备，支持RPO=0、RTO<30秒的强一致容灾，适配金融核心交易。
共享存储集群（DMDSC）：支持多节点共享存储，实现多活部署与存储容错。这是国产数据库领域首推的支持8节点的共享存储集群解决方案，技术达到国际先进水平，实现了该领域核心技术“零的突破”。
分布式集群（DMDPC）：节点独立主备组设计，支撑PB级数据仓库分析。例如，在福建移动O域大数据分析系统中，完全替代了原有的国外分布式数据库，在95%以上的应用场景下运行效率更高。
读写分离集群：自动分流读写请求，吞吐量可提升35倍，适配读多写少场景。
全流程生态工具链：涵盖数据迁移（DTS）、复制（DMDRS）、集成（DMDIS）、校验（DMDVS）等工具。其中，DTS迁移平台支持从Oracle、MySQL等源的一键迁移，官方数据显示Oracle到DM8的平均兼容度达98%，显著降低了国产化替代成本。
云原生与大数据产品：面向未来的架构
面向云原生和大数据时代，达梦推出了“启云”系列云服务和大数据平台：
云数据库服务（DMCDB）：实现资源按需分配，提供备份、监控、弹性伸缩等服务，已在30+省级政务云落地。
大数据平台（DMQYCDP）：集成Flink、Spark、Hive等组件，支持湖仓一体，用于政务数据共享交换、企业数据中台建设
梁敬彬老师介绍数据库三融解决方案
查询数据库中的大索引信息
SELECT objname AS "对象名",
objtype as "对象类型", TABLESPACE_NAME AS "表空间", to_char(round(TOT_BLOCKS/1024.0/1024.0*page(),2)) AS "大小(MB)"
from
(
SELECT objname,objtype,TABLESPACE_NAME,SUM(page_used) TOT_BLOCKS
FROM
(select * from
/*(select owner||'.'||table_name objname,
'TABLE/TABLE PART' objtype,TABLESPACE_NAME,
TABLE_USED_PAGES(owner,table_name) page_used
from dba_tables
where tablespace_name not in ('TEMP','ROLL','SYSTEM')
and owner not in ('SYS','SYSAUDITOR','SYSSSO','SCHEDULER') and temporary='N'
and TABLE_USED_PAGES(owner,table_name)> (select sum(TOTAL_SIZE)*0.0001 from v$datafile)
order by table_used_space(owner,table_name) desc
limit 10)
union all*/
(select owner||'.'||index_name objname, 'INDEX/INDEX PART' objtype, TABLESPACE_NAME,
INDEX_USED_PAGES(owner,index_name) page_used
from dba_indexes
where tablespace_name not in ('TEMP','ROLL','SYSTEM')
and owner not in ('SYS','SYSAUDITOR','SYSSSO','SCHEDULER') and temporary='N' and INDEX_TYPE != 'CLUSTER'
and INDEX_USED_PAGES(owner,index_name)> (select sum(TOTAL_SIZE)* 0 from v$datafile)
order by index_used_space(owner,table_name) desc)
order by page_used desc
limit 10
)
GROUP BY objname,objtype,TABLESPACE_NAME order by TOT_BLOCKS DESC limit 10)
查询数据库中正在运行的慢SQL
select *from ( SELECT DATEDIFF(MS,LAST_RECV_TIME,SYSDATE) EXEC_TIME,
DBMS_LOB.SUBSTR(SF_GET_SESSION_SQL(SESS_ID))SLOW_SQL,
SESS_ID,
CURR_SCH,
THRD_ID,
LAST_RECV_TIME,
SUBSTR(CLNT_IP,8,13)CONN_IP
FROMV$SESSIONS
WHERE1=1
andSTATE='ACTIVE'
ORDERBY 1 DESC)
whereEXEC_TIME >= ? and LAST_RECV_TIME > TO_TIMESTAMP('2000-01-01 00:00:00', 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
LIMIT ?
总结
在当前数据安全监管越来越严格的背景下，达梦公司生产、OA、财务等各系统的数据数据为基础、构建统一的数据平台、利用先进的OLAP技术金额数据挖掘技术，建立各类业务分析模型。帮助企业的发展的发现其优势和劣势，预测未来发展态势，有效地帮助银行、政府、医疗、教育等大客户满足最严苛的合规要求，并且已经有很多成功案例
