移動互聯(lián)網(wǎng)時代，幾乎每一位做過中大型應用的程序員，都經(jīng)歷過海量數(shù)據(jù) + 高并發(fā)帶來的折磨。

記得之前做過一個中型的互聯(lián)網(wǎng)應用，為了應付海量數(shù)據(jù)和高并發(fā)，不得不硬著頭皮做了分庫分表，雖然技術成熟，但是運維非常復雜，按需擴展能力很差，尤其是當數(shù)據(jù)的規(guī)模和查詢需求與之前的規(guī)劃不一樣的時候，調整起來非常的痛苦。比如按商戶id做了拆分，但是卻想從另外一個維度（如用戶id）進查詢，處理起來非常麻煩。

海量數(shù)據(jù)再加上復雜的數(shù)據(jù)庫表結構，讓DBA每天都戰(zhàn)戰(zhàn)兢兢，因為數(shù)據(jù)庫對程序員來說就是“黑盒子”，不定哪天就在代碼里寫了一條會觸發(fā)全表掃描的SQL，讓整個系統(tǒng)掛掉。特別是對于一些分析和查詢的場景，查詢耗時可能達到分鐘級別，嚴重影響用戶體驗。

在那時候沒啥好辦法，出了問題只有靠人力撲上去做分析，加索引，半夜被叫醒都是家常便飯，非?？啾?。

我時常想，就沒有一種強大的云數(shù)據(jù)庫把這些問題都解決了，讓數(shù)據(jù)庫更好用、更高效，讓程序員的生活更加輕松一點嗎？

前幾天參加了騰訊全球數(shù)字生態(tài)大會，發(fā)現(xiàn)騰訊推出了一個叫做TDSQL Boundless（簡稱TDSQL-B）的分布式數(shù)據(jù)庫，它的幾個特性不由得讓人眼前一亮，讓我覺得騰訊云真是瞄準了互聯(lián)網(wǎng)時代的數(shù)據(jù)庫痛點問題，并且提供了漂亮的解決方案。

01

和單機MySQL一樣好用的分布式數(shù)據(jù)庫

TDSQL Boundless（簡稱TDSQL-B）是騰訊云推出的最新一代超高性能分布式數(shù)據(jù)庫，我覺得它最大的亮點就是：“看起來/用起來”像個單機MySQL，但是性能和拓展性卻達到了分布式級別。

無需分片，彈性擴容

就拿最讓人頭疼的數(shù)據(jù)分片來說，傳統(tǒng)的方式需要程序員手工指定分片鍵（shard key），一旦分片選錯，或者之后需要改動，后果極為嚴重。

但是在TSQL-B中，系統(tǒng)會根據(jù)數(shù)據(jù)量自動完成分片和調度，當業(yè)務增長需要擴容時，僅需新增節(jié)點，數(shù)據(jù)會自動遷移至新節(jié)點，傳統(tǒng)的分布式數(shù)據(jù)庫擴容可能得“按月計算”，在TSQL-B這里縮減到了分鐘級，整個過程上層業(yè)務無感知，非常方便。

這比傳統(tǒng)分庫分表強太多了，程序員無需提前“絞盡腦汁”規(guī)劃分片策略，業(yè)務發(fā)展怎么變，無論數(shù)據(jù)從GB級增長到PB級，還是并發(fā)從萬級提升到十萬級，數(shù)據(jù)庫都能自動適應。

百萬級QPS

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的“主從模式”，只有主節(jié)點能寫，其他節(jié)點只讀，都在“打下手”。TDSQL-B 不一樣，它采用多主模式，每個節(jié)點都能又讀又寫，就像多開了好幾個高速窗口，同時處理請求。并發(fā)能力直接拉滿，一個實例就能頂住百萬級QPS，突發(fā)流量來了也不慌。

存儲這塊兒，TDSQL-B 用上了高壓縮比引擎，對比 InnoDB，壓縮率最高能做到 20 倍。存儲成本直接砍下來，業(yè)務規(guī)模再大也能玩得起。

金融級可靠

TDSQL-B 天生就帶著金融級可靠性，系統(tǒng)會自動把數(shù)據(jù)拷貝成3份，放在不同機房或者機架里。就算一個機房斷電、硬盤壞了，其他副本馬上頂上，數(shù)據(jù)一條都不會丟（RPO=0）。哪怕是銀行轉賬、證券交易這種最嚴苛的場景，也能穩(wěn)穩(wěn)撐住。

如果遇到硬盤壞了、整機掛了，系統(tǒng)會在 30 秒內自動切換到備用節(jié)點，全程不用人工操作，用戶完全無感知。對金融、政務這種對“零中斷”要求極高的行業(yè)來說，簡直不要太省心。

TDSQL-B 還有個“數(shù)據(jù)親和性調度”的黑科技，會把主鍵、索引和相關表的數(shù)據(jù)安排在同一個節(jié)點上。這樣原本復雜的分布式事務就變成了單機事務，避免了數(shù)據(jù)不一致的問題。賬單計算、余額更新這種關鍵操作，結果都能做到精準無誤。

由于100%兼容MySQL語法，支持存儲過程、觸發(fā)器等MySQL核心功能，同時支持原生的Online DDL操作，現(xiàn)有MySQL業(yè)務無需改動一行代碼，即可無損遷移到TSQL-B，非常方便。

TSQL-B的這些能力不但讓它適合高并發(fā)的互聯(lián)網(wǎng)用戶，還適合要求“零中斷、零丟失”的金融行業(yè)用戶，例如銀行、證券、保險等核心交易系統(tǒng)。

比如某游戲中臺系統(tǒng)，原來是8 * 一主3備分庫分表老架構，替換成TSQL-B以后，不但可以像單機MySQL那樣使用，資源成本還降低了60%，擴容從月降到了分鐘。

02

TDAI：程序員的SQL守護神

相信不少人都有這樣的經(jīng)歷，上線的功能中包含了一個不起眼的SQL，結果把整個系統(tǒng)都搞掛掉。

在大會上我就看到了一個券商的案例，一個工程師在優(yōu)化債券交易模塊時，隨手添加了一條看似普通的SQL清理語句。這個SQL本來計劃在凌晨執(zhí)行，但是由于沒有正確利用索引，引發(fā)了核心交易表的全網(wǎng)掃描，數(shù)據(jù)庫性能持續(xù)惡化。

等到上午開市，大量高頻交易指令涌來的時候，數(shù)據(jù)庫鎖等待時間攀升至30+秒，高凈值客戶的交易被迫終止，應急團隊緊急回滾代碼后才逐步恢復服務。

這個事故反映出來的其實開發(fā)和DBA之間存著認知鴻溝。

開發(fā)團隊對業(yè)務邏輯和代碼門兒清，但一到數(shù)據(jù)庫這塊兒，基本就是個“黑盒子”，反正 ORM 框架能幫忙生成 SQL，管它呢。結果 SQL 寫出來跑得好不好，全憑運氣。DBA懂數(shù)據(jù)庫內核，也懂各種優(yōu)化技巧，但是沒法進入開發(fā)環(huán)節(jié)，只能是出了問題被動“救火”。

能不能在開發(fā)階段就發(fā)現(xiàn)并且消除SQL風險的萌芽呢？

這就是TDAI要做的事情，它既懂代碼，又懂數(shù)據(jù)庫，在開發(fā)者在寫代碼的時候就能掃描代碼，發(fā)現(xiàn)有風險的SQL，給出優(yōu)化建議。

這個功能還能無縫集成到CI/CD的流程中：

這就像給代碼裝上了一個“風險透視鏡”，把可能出現(xiàn)的SQL風險都消滅在無形之中。這個功能真的是很贊。

你可能會好奇，TDAI是怎么實現(xiàn)的呢？

現(xiàn)在的通用大模型肯定是不行的，數(shù)據(jù)庫是個垂直場景，通用大模型理解不了那些復雜的表和復雜的SQL。當前業(yè)界智能體記憶系統(tǒng)（如AWS Bedrock AgentCore、Google Vertex AI Memory）側重記錄用戶偏好和對話上下文，未與企業(yè)私域數(shù)據(jù)深度打通。

所以騰訊云專門訓練了一個數(shù)據(jù)庫大模型（DB LLM），包含了Code2SQL模型（C1）、智能診斷模型（D1）、智能優(yōu)化大模型（O1），將SQL抽取準確率提升至90%+，并對SQL診斷推理持續(xù)深度優(yōu)化，診斷結果高置信度。

其次，TDAI還有一個全域上下文，整合Memory（長短期記憶）、DeepSearch（深度檢索）、Catalog（數(shù)據(jù)目錄），構建企業(yè)級數(shù)據(jù)中樞，實現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)與智能體記憶的深度融合。

而工具集則基于MCP協(xié)議封裝上層智能體所需的原子能力（如實例克隆、流量回放），為智能體提供“從規(guī)劃到執(zhí)行”的工具支撐。

這一套組合拳打下來，就實現(xiàn)了事前預測SQL風險的驚艷效果。

TDAI不僅解決了風險SQL治理“先上線，再發(fā)現(xiàn)”的困境，還突破性地實現(xiàn)了從“人找數(shù)據(jù)”到“數(shù)據(jù)找人”的范式躍遷，它就像個24小時不間斷工作的哨兵，能自動看懂業(yè)務，找出關鍵指標的因果關系，能實時盯著數(shù)據(jù)流，秒級發(fā)現(xiàn)異常和趨勢變化。一旦發(fā)現(xiàn)問題，它會立刻生成帶有原因分析、趨勢預測和行動建議的報告，直接推送給決策者。

可以說，TDAI重新定義了數(shù)據(jù)庫治理范式，實現(xiàn)了用AI治理好數(shù)據(jù)庫。

03

AI自學習優(yōu)化器：越用越聰明

在云計算和大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)不僅越來越多，還越來越復雜。企業(yè)的業(yè)務需求也跟著升級，尤其是做統(tǒng)計和分析的時候，動不動就是上億行的數(shù)據(jù)，要跑多表 JOIN、好幾層嵌套查詢，還要面對動輒上百列的大寬表，這些查詢耗時經(jīng)常達到分鐘級別，嚴重影響用戶體驗。

為了降低一個復雜SQL的查詢時間，經(jīng)常把DBA給累得夠嗆。

其實SQL執(zhí)行速度的快與慢，和數(shù)據(jù)庫的優(yōu)化器有極大的關聯(lián)，優(yōu)化器的核心任務是從海量可能的執(zhí)行計劃中選擇最優(yōu)方案，以決定資源開銷和查詢時延，是決定數(shù)據(jù)庫查詢性能的核心環(huán)節(jié)。

但是在海量大數(shù)據(jù)和復雜查詢的場景下，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫優(yōu)化器的局限就暴露了出來。

以10表關聯(lián)查詢?yōu)槔?，需要搜索的?zhí)行計劃數(shù)量達到362萬至176億種！

優(yōu)化器要在有限時間里挑一個執(zhí)行計劃，會大量“剪枝”，結果就是最佳方案可能直接被錯過了！

另外優(yōu)化器主要靠過去的經(jīng)驗來估算，但每個業(yè)務場景都不一樣，結果很難做到“因地制宜”，遇到數(shù)據(jù)傾斜，或者多列之間有關聯(lián)時，優(yōu)化器就很難準確判斷數(shù)據(jù)分布。這樣一來，索引怎么選、JOIN 順序怎么排，常常會出錯，執(zhí)行效率大打折扣。

騰訊云 TDSQL-C 通過結合騰訊混元大模型的能力，建立了可自我反思演進的全鏈路優(yōu)化器能力，成為業(yè)界首個推出 AI 自學習數(shù)據(jù)庫的廠商。

有了騰訊混元大模型的加持，極大地擴展了搜索空間，避免陷入局部最優(yōu)解，通過可量化的數(shù)據(jù)反饋，突破了傳統(tǒng)獨立性假設，減少了估算偏差。

騰訊還自研了一個“AI代價對比模型”，在線推理不同計劃的代價，能夠更準確地度量每個執(zhí)行計劃的質量。最后基于歷史執(zhí)行效果，持續(xù)反饋深度優(yōu)化模型，實現(xiàn) “越用越準” 的智能優(yōu)化。

AI自學習優(yōu)化器的效果也非常驚人，在 TPC-DS 測試中，復雜查詢總時延可降幅80%以上。

在一個騰訊數(shù)據(jù)庫客戶的實際業(yè)務案例中，通過 AI 自學習優(yōu)化器的自動調優(yōu)，擁有超16萬張表、600多種SQL語句、Top7慢查詢一天耗時13000多秒的客戶，在零人力投入的情況下，直接讓7類慢查詢總耗時下降80%+，查詢耗時壓縮到了3000秒內。

04

總結

現(xiàn)在回頭來看，數(shù)據(jù)庫的這些年發(fā)展路線很清晰：

（1）從本地到云端

（2）從單機到分布式

（3）從人工調優(yōu)到智能化

但是，海量的數(shù)據(jù)和高并發(fā)也讓程序員為了分庫分表的設計，為了降低那么一點點查詢時間而絞盡腦汁，數(shù)據(jù)庫甚至成了程序員半夜被叫醒的“定時炸彈”。

而今天，騰訊云TDSQL-B 這樣的分布式數(shù)據(jù)庫、TDAI 和AI自學習優(yōu)化器，正在把這些煩惱一一解決掉。它不僅解決了開發(fā)者和 DBA 最痛的點，還為未來的數(shù)據(jù)庫打開了一個全新的方向：數(shù)據(jù)庫不再只是一個被動的“黑盒”，而是能主動學習、主動優(yōu)化、主動守護的“智能伙伴”。

未來的程序員和 DBA 可以輕裝上陣，把精力真正放在業(yè)務創(chuàng)新上，而不是疲于救火。這是程序員，也是IT界最大的福音。