来源 | 新言科技

文 | 贾宁宇

12月20日，数据库国际顶会VLDB2024公布新一批论文，阿里云新技术PilotScope成功入围，该平台技术可实现AI算法在数据库的“一键部署”，极大降低数据库中AI算法的应用门槛，为数据库智能化开辟了全新道路。

同日，阿里云宣布将PilotScope全部技术免费开源。

数据库智能化为何难？

数据库是事关国计民生的基础软件技术，数据库技术的更新影响着数字时代的千行百业，其中一个前沿领域即是数据库智能化（AI4DB，AI for Database）。

现在的数据库系统非常复杂，对稳定性要求极高，即便将单一AI算法与单一数据库作匹配调试，也需要双方工程师紧密配合数周甚至数月，效率低、效果差。

更常见的情况是，AI工程师不懂数据库细节，数据库开发者用不明白AI，两个领域连编程语言都不通（AI开发多用Python，数据库多是C/Java），很容易造成割裂。

通常来说，工业界公司会选择直接在数据库中直接嵌入一些AI算法，以替换数据库的某些功能模块，比如做好一个更加智能的查询优化模块。但这种定制化的方法开发、维护、升级的成本很高。每一次AI算法的升级和汰换，都需要重新做一遍开发流程。同时，改动数据库的代码库也会给其带来额外的风险。

也正因此，虽然AI发展日新月异，但在数据库领域中，相关成果的落地仍方兴未艾。

有没有一种通用的平台技术，能更好地将AI算法更高效地落地进数据库？

这成为阿里PilotScope项目团队思考的起点。

“AI4DB，AI和DB两端都有人做，但是这个连接处的桥，却一直没做好。我们想要为AI算法和数据库之间搭一座公共的桥，使得双方的沟通更加顺畅。”PilotScope项目负责人朱鎔介绍说。

从0到1的交叉技术创新

朱鎔把PilotScope形容为数据库AI“超级管理员”，通过PilotScope平台，AI工程师只需专注于设计通用的AI算法，可实现对不同数据库的部署和应用；而数据库使用者可像调用API那样，方便又高效地用上AI。

这一想法，从构思到落地，花了约2年时间。“里面涉及到算法和系统的交叉、AI和数据库的交叉、研究和开发的交叉、学界和业界的交叉，是真正的交叉技术。”朱鎔说。

据他介绍，项目团队通过在数据库和AI系统级抽象和通用化模块及接口定义，几番打磨，最终研发出一个全新的中间件系统平台，让AI算法在数小时乃至数分钟内在数据库内实现“一键部署”，也就是现在的PilotScope。

图注：阿里云PilotScope架构图。

PilotScope针对参数调优、索引推荐、基数估计、查询优化等数据库主流任务，预置了10多种AI算法，并完成PostgreSQL和Spark等两大主流开源数据库的适配打样。

实验数据显示，使用PilotScope将AI算法嵌入数据库，较传统“硬植入”方法，查询优化等任务提速1到2倍不等，且PilotScope本身对部署产生的额外代价基本可忽略，表现突出。

图注：PilotScope效果图。

同时，PilotScope对数据库“微侵入”，并设计了智能检测、回退、隔离等机制，降低AI幻觉风险，在确保数据库稳定性的前提下实现智能化提升。

朱鎔介绍说，此前，AI工程师和数据库开发者要不断配合打磨，数周甚至数个月都不一定能搞稳定，“借助我们的PilotScope，几个小时甚至几十分钟，就能直接上线测试了。这个从0到1 的技术创新，让开发的效率大大提高了”。

开源撬动AI4DB产业化进程

目前，PilotScope论文成果已被VLDB收录。VLDB评议认为，PilotScope基于应用场景开创性的系统设计，将开启数据库智能化的全新方向。

据了解，VLDB是数据库三大国际顶级会议之一，每年仅收录在学术界和产业实践中产生重要影响的新成果，是权威的数据库技术风向标，第50届VLDB大会预计于2024年8月在中国广州举办。

图注：数据库顶会VLDB2024。

朱鎔介绍说，PilotScope相关技术已通过GitHub及Modelscope魔搭社区对外免费开源，团队希望借助开源社区的力量，让更多的AI算法和更广泛的数据库纳入到PilotScope中来，与开发者一同探索更多的AI4DB创新。

同时，PilotScope已在阿里云内部展开试点应用，为产业化部署作相应测试。

“AI4DB要落在真实生产环境才产生价值，我们希望PilotScope能真正做到这点，帮助千行百业的数据库实现智能化的效率和效果升级。”朱鎔说。

附开源地址：

https://github.com/alibaba/pilotscope