Oracle 23c引入了人工智能（AI）优化技术，这些技术不仅优化了索引和索引组织表（IOT）的性能，还在分区、视图和其他Schema对象的管理和操作中提供了更智能的解决方案。这些AI驱动的功能使得数据库的性能提升更加显著，同时也降低了数据库管理员（DBA）的日常管理负担。
- AI优化在分区管理中的应用
分区优化概述
分区是数据库中用于处理海量数据的一种技术，通过将一个大表分割成多个较小的逻辑单元（分区），可以显著提高查询性能和数据管理的灵活性。传统的分区管理往往需要DBA手动调整分区策略，选择分区键，管理分区表的分布以及数据的存储位置。随着Oracle 23c的发布，AI在分区管理中提供了智能化的优化和自动化调整能力。
AI如何提升分区管理
Oracle 23c利用AI自动选择最优的分区策略，无需人工干预，可以在实时负载和访问模式的基础上推荐适合的分区键。通过分析查询负载和数据访问模式，AI可以自动调整分区数量、分区策略（如范围分区、列表分区、哈希分区等），甚至将原本静态的分区数据进行动态调整，避免了传统手动调整分区带来的复杂性和效率损失。
例子：对于一个销售数据表，传统的方式可能需要DBA手动选择日期字段作为分区键。而Oracle 23c的AI可以根据查询模式动态选择最合适的分区键（如根据地域、销售渠道等字段），并在系统负载高时自动增加或减少分区数量，以提高查询效率并减少存储资源的浪费。
AI对分区的其他优势
- 自动优化分区表：AI能够根据数据访问的频率和查询模式自动调整分区的大小和位置，优化存储和查询性能。
- 智能重分区：当数据量发生变化时，AI会分析并自动推荐如何重分区，而不需要DBA手动操作。
- 历史数据分区管理：对于历史数据，AI可以根据访问频率智能地调整存储位置，将冷数据存储在成本较低的存储介质上，从而节省存储成本。
- AI在视图管理中的优化
视图的优化挑战
视图在数据库中的作用是简化查询、提升数据访问的灵活性。一个复杂的视图，尤其是多表连接或包含大量数据的视图，可能会对数据库的性能产生较大的负担。传统的视图管理往往依赖DBA手动创建、维护和优化视图。随着数据量的增加，视图的查询效率可能会大幅下降，特别是当视图依赖的数据表结构发生变化时。
AI如何优化视图性能
Oracle 23c利用AI技术智能分析视图查询的执行计划，并在视图查询频繁时自动优化视图的执行方式。AI不仅可以优化视图的查询性能，还能在数据库中智能选择合适的物化视图（Materialized View），以避免对大数据集的重复计算，从而提高查询速度。
AI还能够自动化地识别哪些视图频繁被使用、哪些视图已经过时。对于不常用的视图，系统可以建议删除或改进，避免不必要的资源占用。
例子：对于一个涉及多个表的复杂报告视图，AI会根据查询频率、数据更新模式和执行计划，自动建议使用物化视图并进行定期刷新，从而减少每次查询时的计算负担。
AI对视图的其他优势
- 视图重建和优化：AI可以基于访问模式自动优化视图的执行计划，并在数据表结构或数据量发生变化时，自动更新视图以保持高效性。
- 自动化物化视图管理：根据查询的复杂度和频率，AI自动推荐哪些视图需要物化，并进行合适的刷新策略调整。
- 视图废弃分析：AI能够智能检测哪些视图长期未被访问，并给出删除或修改建议。
- AI在其他Schema对象管理中的应用
除了分区和视图，Oracle 23c的AI优化还对其他数据库Schema对象（如表、索引、触发器、存储过程等）提供了智能化管理能力。以下是一些关键领域的应用：
智能表管理
AI可以自动监控表的使用频率和数据增长趋势，在合适的时机推荐分割表、调整表的存储引擎或重组表的数据布局，从而提升查询效率并减少存储空间。
智能触发器优化
触发器在数据库中用于自动执行某些操作，但不当的触发器设计可能会导致性能下降。Oracle 23c的AI可以分析触发器的执行路径，检测潜在的性能瓶颈，并自动推荐优化方案，减少对系统的影响。
存储过程与函数的智能优化
在数据库中，存储过程和函数被广泛用于封装业务逻辑。AI可以通过监控存储过程的执行频率、耗时和资源消耗情况，自动优化SQL语句或推荐重构存储过程，以提升性能。
- 总结：AI带来的优势
Oracle 23c的AI优化技术不仅能够帮助数据库自动化调整分区、优化视图性能，还能够提升其他Schema对象的管理效率。通过使用AI，DBA和开发者可以减少日常管理的复杂性，提升数据库系统的响应速度和扩展性。
具体的优势包括：
- 自动化调整：AI能够根据负载、访问模式、数据结构的变化智能调整数据库对象，减少人工干预。
- 优化查询性能：AI帮助选择最佳的分区策略、视图执行方式和索引方法，从而提高数据库的查询性能。
- 减少资源浪费：AI能根据实际使用情况，智能地调整存储和计算资源的分配，避免不必要的资源浪费。
- 提高管理效率：AI能够实时监控数据库运行状态，并在出现潜在问题时提供优化建议，减轻DBA的负担。
总之，Oracle 23c的AI优化功能使得分区、视图和其他Schema对象的管理变得更加智能、高效、自动化，为企业的数据库管理和优化提供了更强大的支持。这一进展为大数据时代的数据管理提供了更多灵活的解决方案。
