人工智能数据库系统优化的捷径
论人工智能和数据库技术的融合(Al与DB)
论人工智能和数据库技术的融合(Al与DB)人工智能（Artificial Intelligence，以下简称AI）和数据库技术（Database，以下简称DB）是当下信息技术领域两个非常热门的领域。
AI以模拟人的智能行为为目标，通过机器学习和深度学习等技术来实现。
而DB则是管理和组织大量数据的技术手段。
本文将探讨人工智能与数据库技术的融合，即AI与DB的结合，对于解决现实世界的问题和推动科技进步的重要性。
一、数据是AI的基石AI技术的发展离不开大数据的支持。
随着互联网和物联网的普及，大量的数据被生成和存储，如何挖掘和利用这些数据成为了一个重要的问题。
数据库技术的应用可以帮助AI系统进行数据的存储和管理，为AI算法提供必要的数据基础。
1. 数据库技术为AI提供数据存储和管理的基础数据库技术提供了高效、可靠的数据存储和管理手段，可以对数据进行组织和查询。
AI系统需要处理的数据量庞大，数据库技术的应用可以将数据存储在数据库中，方便对数据的管理和查询。
同时，数据库技术还可以保证数据的一致性、可靠性和安全性，确保AI系统在处理数据时的准确性和可靠性。
2. 数据库技术支持AI算法的优化和调优AI算法的效果和性能很大程度上取决于数据的质量和规模。
数据库技术可以提供对数据的清洗、去重和归纳等操作，优化数据的质量。
同时，数据库技术还可以对数据进行索引和分区等操作，加速AI算法的运行速度，提高算法的性能。
二、AI技术提升数据库的智能化传统的数据库系统主要用于存储和管理结构化数据，对于非结构化数据的处理能力相对较弱。
而AI技术的发展，特别是自然语言处理和图像识别等领域的突破，使得数据库系统可以更加智能地处理非结构化数据。
1. 自然语言处理与数据库的结合自然语言处理（Natural Language Processing，以下简称NLP）是AI 技术的重要领域之一，它主要研究人机之间的自然语言交互。
通过将NLP技术应用于数据库系统，可以实现智能的搜索和查询功能。
基于AI的数据库自动优化技术研究
基于AI的数据库自动优化技术研究现代信息时代，数据库已经成为企业以及个人数据管理和存储的重要工具。
然而，随着数据量的急剧增加和复杂度的提高，传统的数据库管理技术已经难以满足现代信息化需求。
因此，基于人工智能（AI）的数据库自动优化技术应运而生。
基于AI的数据库自动优化技术的研究旨在利用人工智能算法和技术优化数据库的性能、提高数据查询效率、减少数据库查询耗时等。
这种技术可以自动地根据数据库的实际情况和需求来优化数据存储和查询，在减少人力投入的同时提升数据库的效率和性能。
首先，基于AI的数据库自动优化技术可以通过自动化的方式对数据库进行索引优化。
索引作为数据库查询的基础，对查询效率有着重要的影响。
传统的数据库索引设计是基于经验和规则的，往往需要数据库管理员进行手动设计和优化。
但是，随着数据量的增加，传统的手动索引优化变得越来越困难和耗时。
基于AI的数据库自动优化技术可以通过机器学习算法和数据分析来自动分析数据的特征和查询模式，自动化生成最优的索引设计方案，快速提高数据库查询效率。
其次，基于AI的数据库自动优化技术还可以通过智能化的方式来调整数据库的存储结构和表设计。
数据库的存储结构和表设计也是影响数据库性能的关键因素之一。
传统的数据库设计依赖于人工的经验和规则，在面对复杂的数据关系和不确定的查询需求时，很难找到最优的设计方案。
基于AI的数据库自动优化技术可以利用机器学习算法和数据挖掘技术，自动分析数据库中的数据关系和特性，自动生成最适合的存储结构和表设计方案，从而提高数据库的性能和可扩展性。
此外，基于AI的数据库自动优化技术还可以通过自动化的方式进行数据库查询优化。
传统的数据库查询优化通常需要数据库管理员手动调整查询语句和索引的设置，这对于大规模的数据库和复杂的查询需求来说是一项极具挑战性的任务。
基于AI的数据库自动优化技术可以通过机器学习和深度学习算法来学习和分析数据库中的查询模式和数据分布，根据查询的实际情况和要求自动调整查询计划和索引设置，从而提高数据库查询的效率和响应速度。
AI技术中的性能优化方法
AI技术中的性能优化方法一、AI技术中的性能优化方法随着人工智能（AI）技术的迅速发展，我们越来越依赖于AI系统来执行各种任务。
然而，由于数据量的增加和计算复杂度的提高，现代AI系统往往面临着性能瓶颈。
为了克服这些挑战，研究人员不断寻找并开发新的性能优化方法。
本文将介绍几种在AI技术中广泛应用的性能优化方法。
二、模型压缩与剪枝在AI技术中，深度神经网络是最常用的模型之一。
但是，深度网络通常有庞大的参数空间和复杂的计算图结构，导致其在实际部署时需要消耗大量的计算资源和内存空间。
为了解决这个问题，模型压缩与剪枝成为一种有效的性能优化方法。
模型压缩通过使用低精度表示和量化等技术减少模型参数所需的存储空间，并加快推理速度。
例如，权重共享可以将多个相似卷积核参数设置为相同值，在保持较高精度的同时减少内存使用。
剪枝则是去除冗余或不必要的神经元连接，减少计算复杂度。
通过对网络权重进行剪枝，可以显著减少模型的存储需求并加速推理过程。
剪枝可以根据神经元或全连接层中的权重值进行，也可以使用稀疏性规则筛选出哪些部分是“无害”的。
三、深度学习硬件加速由于大规模深度神经网络计算量庞大且高度并行化，传统CPU在AI应用中往往效率较低。
为了克服这个问题，研究人员提出了各种专用硬件加速方法。
图形处理器（GPU）被广泛应用于加速神经网络计算。
GPU具有许多处理核心和高带宽存储，能够同时执行大量并行任务。
通过利用GPU的并行优势，可以显著提高深度神经网络的训练和推理性能。
另外，为了进一步提升AI系统的计算效率和能耗表现，人们还开始探索专门设计的芯片如TPU（Tensor Processing Unit）、FPGA（Field-Programmable Gate Array）等。
这些芯片可以针对特定AI任务进行优化，并提供更强大且高效的计算能力。
四、混合精度计算混合精度计算是一种结合低精度浮点数和高精度浮点数进行计算的技术。
在AI中，混合精度计算可以用于降低训练和推理过程中的计算量，并加速模型训练和推理。
如何优化AI技术在大数据处理中的效率
如何优化AI技术在大数据处理中的效率引言随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）和大数据技术的快速发展，几乎所有行业都开始关注并应用这些先进的技术。
然而，在面对庞大的数据集时，AI技术的性能和效率往往成为一个挑战。
因此，本文将探讨如何优化AI技术在大数据处理中的效率。
一、算法优化在优化AI技术在大数据处理中的效率方面，算法优化是一项重要任务。
通过改进现有算法或开发新算法来提高处理速度和精确度。
1. 并行计算：利用多核心和分布式计算架构，将海量数据分解成小块并进行并行处理。
这种方式可以显著提高计算速度，并有效降低资源消耗。
2. 压缩算法：针对大规模数据集，开发高效的压缩算法可以减少存储空间，并加快运行时间。
例如，使用压缩感知理论进行数据采样与重构。
3. 分级处理：根据不同的需求和复杂程度，将任务划分为多个阶段进行处理。
通过合理划分和管理任务流程，在保证结果准确性的同时提高计算效率。
二、硬件优化除了算法上的优化，合理的硬件配置和优化也可以提升AI技术在大数据处理中的效率。
1. GPU加速：图形处理器（GPU）可以提供并行计算能力，适用于多线程运算。
利用GPU进行深度学习模型训练和推断，可以显著缩短时间成本。
2. 定制硬件：针对AI任务的特殊需求，设计和定制专用芯片可以提高运算速度和功耗效率。
例如，Google开发的Tensor Processing Unit（TPU）就是专为机器学习任务优化而设计。
3. 存储设备：选择高性能的存储设备可以加快数据读写速度。
采用固态硬盘（SSD）或基于闪存技术的存储系统，能够支持更快的数据传输和访问。
三、数据预处理大规模数据集通常包含大量冗余信息和噪声，并且存在不一致性。
通过对原始数据进行预处理，可以消除这些问题，并减少AI模型在训练和推断过程中的负担。
1. 特征选择与降维：根据实际需求选择最相关或最有代表性的特征，并使用降维方法将高维数据转化为低维表示。
优化数据库的八种方法
优化数据库的八种方法优化数据库是提高数据库性能和效率的重要手段之一。
下面将介绍八种常见的数据库优化方法。
一、合理设计数据库结构数据库结构的设计直接影响数据库的性能和效率。
在设计数据库时，应注意以下几点：1. 表的字段应设置合理的数据类型和长度，避免浪费存储空间和计算资源。
2. 为表添加适当的索引，以加快查询速度。
索引应根据查询的频率和类型进行选择。
3. 合理划分表和字段的关系，避免冗余和重复数据。
使用范式化的设计可以提高数据的一致性和完整性。
二、优化查询语句优化查询语句是提高数据库性能的关键。
以下是一些优化查询语句的方法：1. 调整查询语句的顺序，将最常用和最重要的条件放在前面，以提高查询效率。
2. 避免使用通配符查询，如“%”，会导致全表扫描，影响性能。
3. 使用合适的连接方式，如INNER JOIN、LEFT JOIN等，减少不必要的数据读取。
4. 避免在WHERE子句中使用函数，函数会导致索引失效，影响查询效率。
三、优化索引索引是提高数据库查询效率的重要手段。
以下是一些优化索引的方法：1. 选择合适的索引类型，如B树索引、哈希索引等，根据查询的类型和频率进行选择。
2. 避免在索引列上使用函数或运算符，这会导致索引失效。
3. 定期对索引进行优化和重建，以保证索引的有效性和性能。
四、合理使用缓存缓存是提高数据库访问速度的重要手段。
以下是一些合理使用缓存的方法：1. 使用数据库缓存，如Redis、Memcached等，可以减少对数据库的访问次数。
2. 合理设置缓存时间，避免缓存数据过期或过长时间没有更新。
3. 使用缓存预热，提前加载常用数据到缓存中，减少用户访问时的延迟。
五、分表分库当数据库数据量庞大时，可以考虑进行分表分库操作，以减轻单个数据库的压力。
以下是一些分表分库的方法：1. 根据业务需求和数据特点，将数据划分到不同的表或数据库中。
2. 使用分片技术，将数据按照一定规则分布到多个数据库中。
人工智能领域中的服务效率优化方法
人工智能领域中的服务效率优化方法人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）正成为了21世纪的热门话题。
随着技术的发展，AI被应用于各个领域，为我们的日常生活提供了许多便利。
在人工智能的发展过程中，提高服务效率一直是一个重要的目标。
本文将介绍人工智能领域中的一些服务效率优化方法。
一、并行计算并行计算是提高人工智能服务效率的一种常用方法。
通过将任务拆分成多个子任务，并在多个处理单元上同时进行处理，可以加快处理速度。
例如，在自然语言处理中，可以将文本分割成多个片段，分配给不同的处理单元进行处理，最后将结果进行合并。
这种并行计算的策略可以大大提高服务效率。
二、算法优化人工智能领域中的算法优化也是提高服务效率的关键。
通过对算法进行优化，可以减少计算量，提高算法的执行速度。
例如，在机器学习领域中，使用高效的算法可以减少训练模型所需的时间，并提高模型的预测速度。
通过不断改进算法，可以不断提高服务效率。
三、硬件升级随着硬件技术的发展，硬件的升级也可以有效提高人工智能服务的效率。
例如，使用更快的处理器和更大的内存可以加快计算速度，并提供更好的服务体验。
另外，使用专用的硬件加速器，如图形处理器（GPU）和张量处理器（TPU），可以进一步提高服务效率。
四、数据处理和存储优化在人工智能领域中，大量的数据处理和存储是不可避免的。
优化数据处理和存储方法可以提高服务效率。
例如，在处理大规模数据集时，使用高效的数据压缩算法可以减少存储空间的占用，并提高数据的读取速度。
此外，合理规划数据的存储结构和使用高效的数据库管理系统也是提高效率的关键。
五、自动化和智能调度自动化和智能调度技术在提高服务效率方面也起着重要作用。
通过自动化，可以减少人的干预，降低错误率，并提高任务的完成效率。
例如，在自动驾驶领域，利用自动化技术可以实现车辆的高效运行和路径规划。
智能调度技术则可以根据实时情况智能地对任务进行调度，提高整体效率。
数据库优化的方法与技巧
数据库优化的方法与技巧RDBMS（关系型数据库管理系统）被广泛应用于各种应用程序中，它们的性能对整个系统的运行至关重要。
数据库优化是提高系统性能的关键因素之一。
本文将介绍一些数据库优化的方法与技巧，以帮助您改善数据库性能。
一、合理设计数据模型数据库的性能优化应该从数据模型的设计开始。
合理的数据模型可以提高数据库查询的效率。
在设计数据模型时，要遵循以下几个原则：1. 数据冗余尽量减少：冗余数据会占用额外的存储空间，并且增加了数据更新的复杂性。
通过数据表的规范化处理，可以消除数据冗余。
2. 合理设计索引：索引可以加快数据库的查询速度。
在选择索引字段时，应根据查询的频率和特点选择适当的字段，避免不必要的索引。
3. 合理选择数据类型：选择合适的数据类型可以节省存储空间，提高查询速度。
对于数值型数据，选择较小的数据类型可以节约存储空间，如使用INT代替BIGINT。
二、优化查询语句1. 避免使用SELECT *：只选择需要的字段可以减少IO操作和网络传输，提高查询速度。
2. 使用合适的WHERE条件：WHERE条件可以过滤掉不需要的数据，减少扫描的数据量。
使用索引字段作为WHERE条件可以提高查询速度。
3. 使用JOIN优化查询：使用JOIN可以将多个表的查询合并为一次查询，减少数据库的IO操作。
4. 使用 UNION ALL 替代 UNION：如果使用UNION操作符进行多个查询结果的合并，可以考虑使用UNION ALL，它不会进行重复记录的去重操作，速度更快。
三、合理配置数据库参数数据库参数的配置对性能有着重要的影响。
不同的数据库管理系统有不同的参数配置方式，通常可以通过修改配置文件或使用特定的命令进行配置。
1. 内存配置：适当增加数据库的缓存大小，可以提高数据库的读取速度。
但是过大的缓存会增加数据库的负载，需要根据实际情况进行配置。
2. 磁盘配置：将数据库的日志文件和数据文件分开存储在不同的磁盘上，可以提高数据库的写入速度。
人工智能技术的优化与性能提升方法
人工智能技术的优化与性能提升方法随着科技的不断发展，人工智能技术已经逐渐渗透到我们生活的方方面面。
从智能助手到自动驾驶，从机器翻译到医疗诊断，人工智能已经成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。
然而，尽管人工智能技术已经取得了巨大的进步，但仍然存在一些局限性和不足之处。
为了进一步优化人工智能技术的性能，我们可以采取以下几种方法。
首先，我们可以通过算法优化来提升人工智能技术的性能。
人工智能算法的优化是提高性能的关键。
目前，深度学习是人工智能领域最热门的算法之一。
然而，深度学习算法在处理大规模数据和复杂任务时，面临着计算资源消耗大、训练时间长的问题。
为了解决这个问题，研究人员提出了一系列的优化算法，如稀疏编码、剪枝和量化等。
这些算法的目标是减少模型的复杂性，降低计算成本，提高训练和推理的效率。
其次，我们可以通过数据增强来提升人工智能技术的性能。
数据是训练人工智能模型的基础，而数据的质量和多样性对于模型的性能至关重要。
然而，由于数据获取的困难和成本的限制，训练数据往往是有限的。
为了解决这个问题，研究人员提出了数据增强的方法。
数据增强是通过对原始数据进行一系列的变换和扩充，生成更多的训练样本。
这样可以提高模型的泛化能力，减少过拟合的风险，进而提升人工智能技术的性能。
此外，我们可以通过模型集成来提升人工智能技术的性能。
模型集成是将多个不同的模型组合在一起，以获得更好的性能。
不同的模型可能有不同的优势和特点，通过集成它们可以弥补各自的不足之处。
常见的模型集成方法包括投票、平均和堆叠等。
这些方法可以提高模型的鲁棒性和准确性，使得人工智能技术在实际应用中更加可靠和稳定。
最后，我们可以通过硬件优化来提升人工智能技术的性能。
人工智能技术的发展需要强大的计算和存储能力。
传统的计算机硬件在处理人工智能任务时往往效率低下，无法满足需求。
为了解决这个问题，研究人员提出了一系列的硬件优化方案，如图形处理器（GPU）、专用芯片和量子计算等。
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人工智能数据库系统优化的捷径摘要：SQL语句的优化是将性能低下的SQL语句转换成目的相同的性能优异的SQL语句。
文中主要介绍了利用人工智能自动SQL优化技术来优化数据库系统，并且简要介绍了几种常见的数据库系统优化方法。
人工智能自动SQL优化就是使用人工智能技术，自动对SQL语句进行重写，从而找到性能最好的等效SQL语句。
一数据库性能的优化一个数据库系统的生命周期可以分成：设计、开发和成品三个阶段。
在设计阶段进行数据库性能优化的成本最低，收益最大。
在成品阶段进行数据库性能优化的成本最高，收益最小。
数据库的优化通常可以通过对网络、硬件、操作系统、数据库参数和应用程序的优化来进行。
最常见的优化手段就是对硬件的升级。
根据统计，对网络、硬件、操作系统、数据库参数进行优化所获得的性能提升，全部加起来只占数据库系统性能提升的40%左右，其余的60%系统性能提升来自对应用程序的优化。
许多优化专家认为，对应用程序的优化可以得到80%的系统性能的提升。
二应用程序的优化应用程序的优化通常可分为两个方面：源代码和SQL语句。
由于涉及到对程序逻辑的改变，源代码的优化在时间成本和风险上代价很高，而对数据库系统性能的提升收效有限。
三为什么要优化SQL语句SQL语句是对数据库进行操作的惟一途径，对数据库系统的性能起着决定性的作用。
SQL语句消耗了70%至90%的数据库资源。
SQL语句独立于程序设计逻辑，对SQL语句进行优化不会影响程序逻辑。
SQL语句有不同的写法，在性能上的差异非常大。
SQL语句易学，但难精通。
优化SQL语句的传统方法是通过手工重写来对SQL语句进行优化。
DBA或资深程序员通过对SQL语句执行计划的分析，依靠经验，尝试重写SQL语句，然后对结果和性能进行比较，以试图找到性能较佳的SQL语句。
这种传统上的作法无法找出SQL语句的所有可能写法，且依赖于人的经验，非常耗费时间。
四SQL优化技术的发展历程第一代SQL优化工具是执行计划分析工具。
这类工具针对输入的SQL语句，从数据库提取执行计划，并解释执行计划中关键字的含义。
第二代SQL优化工具只能提供增加索引的建议，它通过对输入的SQL语句的执行计划的分析，来产生是否要增加索引的建议。
第三代SQL优化工具不仅分析输入SQL语句的执行计划，还对输入的SQL语句本身进行语法分析，经过分析产生写法上的改进建议。
五人工智能自动SQL优化图1 人工智能自动SQL优化示意图人工智能自动SQL优化出现在90年代末。
目前在商用数据库领域，LECCO Technology Limited(灵高科研有限公司)拥有该技术，并提供使用该技术的自动优化产品LECCO SQL Expert，它支持Oracle、Sybase、MS SQL Server和IBM DB2数据库平台。
该产品针对数据库应用的开发和维护阶段提供的模块有：SQL语法优化器、PL/SQL集成化开发调试环境(IDE)、扫描器、数据库监视器等。
其核心模块SQL 语法优化器的工作原理为：①输入一条源SQL语句；②“人工智能反馈式搜索引擎”对输入的SQL语句，结合检测到的数据库结构和索引进行重写，产生N条等效的SQL语句输出；③产生的N条等效SQL语句再送入“人工智能反馈式搜索引擎”进行重写，直至无法产生新的输出或搜索限额满；④对输出的SQL语句进行过滤，选出具有不同执行计划的SQL语句；⑤对得到的SQL语句进行批量测试，找出性能最好的SQL语句。
六LECCO SQL Expert自动优化实例假设我们从源代码中抽取出这条SQL语句(也可以通过内带的扫描器或监视器获得SQL语句)：SELECT COUNT(*)FROM EMPLOYEEswheresEXISTS (SELECT 'X'FROM DEPARTMENTswheresEMP_DEPT=DPT_IDAND DPT_NAME LIKE 'AC%')AND EMP_ID IN (SELECT SAL_EMP_IDFROM EMP_SAL_HIST BswheresSAL_SALARY ＞70000)按下“优化”按钮后，经过10几秒，SQL Expert就完成了优化的过程，并在这10几秒的时间里重写产生了2267 条等价的SQL语句，其中136条SQL语句有不同的执行计划。
接下来，我们可以对自动重写产生的136条SQL语句进行批运行测试，以选出性能最佳的等效SQL语句。
按下“批运行”按钮，在“终止条件”页选择“最佳运行时间SQL语句”，按“确定”。
经过几分钟的测试运行后，我们可以发现SQL124的运行时间和反应时间最短。
运行速度约有22.75倍的提升(源SQL语句运行时间为2.73秒，SQL124运行时间为0.12秒)。
现在我们就可以把SQL124放入源代码中，结束一条SQL语句的优化工作了。
七“边做边学式训练”提升SQL开发水平LECCO SQL Expert不仅能够找到最佳的SQL语句，它所提供的“边做边学式训练”还能够教开发人员和数据库管理员如何写出性能最好的SQL语句。
LECCO SQL Expert的“SQL比较器”可以标明源SQL和待选SQL间的不同之处。
以上面优化的结果为例，为了查看源SQL语句和SQL124在写法上有什么不同，我们可以按下“比较器”按钮，对SQL124和源SQL 语句进行比较。
“SQL 比较器”将SQL124相对于源SQL语句的不同之处以蓝颜色表示了出来。
如果选择“双向比较”复选框，“SQL 比较器”可以将两条SQL语句的不同之处以蓝色表示。
当然，我们也可以从源语句和重写后的SQL 语句中任选两条进行比较。
从比较的结果可以看到，重写后的SQL124把第一个Exists改写成了In；在字段DPT_ID上进行了合并空字符串的操作，以诱导数据库先执行子查询中的(SELECT DPT_ID||''FROM DEPARTMENTWHERE DPT_NAME LIKE 'AC%')在子查询完成后，再与EMPLOYEE表进行嵌套循环连接(Nested Loop Join)。
如果觉得对写法的改变难以理解，还可以点中“执行计划”复选框，通过比较两条SQL语句的执行计划的不同，来了解其中的差异。
在查看执行计划过程中，如果有什么不明白的地方，可以点中“SQL 信息按钮”，再点击执行计划看不明白的地方，LECCO SQL Expert的上下文敏感帮助系统将提供执行计划该处的解释。
在“SQL比较器”中，选中“统计信息”复选框后，可得到详细的两条SQL语句运行时的统计信息比较，这对于学习不同的SQL写法对数据库资源的消耗很有帮助。
八LECCO SQL Expert优化模块的特点LECCO SQL Expert优化模块的特点主要表现为：自动优化SQL语句；以独家的人工智能知识库“反馈式搜索引擎”来重写性能优异的SQL语句；找出所有等效的SQL语句及可能的执行计划；保证产生相同的结果；先进的SQL语法分析器能处理最复杂的SQL语句；可以重写SELECT、SELECT INTO、UPDATE、INSERT和DELETE语句；通过测试运行，为应用程序和数据库自动找到性能最好的SQL语句；提供微秒级的计时，能够优化Web应用程序和有大量用户的在线事务处理中运行时间很短的SQL语句；为开发人员提供“边做边学式训练”，迅速提高开发人员的SQL编程技能；提供上下文敏感的执行计划帮助系统和SQL运行状态帮助；不是猜测或建议，而是独一无二的SQL重写解决方案。
九写出专家级的SQL语句LECCO SQL Expert的出现，使SQL的优化变得极其简单，只要能够写出SQL语句，它就能帮用户找到最好性能的写法。
LECCO SQL Expert不仅能在很短的时间内找到所有可能的优化方案，而且能够通过实际测试，确定最有效的优化方案。
同以往的数据库优化手段相比较，LECCO SQL Expert将数据库优化技术带到了一个崭新的技术高度，依赖人的经验、耗费大量时间、受人的思维束缚的数据库优化手段已经被高效、省时且准确的自动优化软件所取代了。
通过内建的“LECCO 小助手”的帮助，即使是SQL的开发新手，也能快速且简单地写出专家级的SQL语句。
备注：几种常用的数据库系统优化方法简介分布式查询处理是用户和分布式数据库的接口，在分布式数据库系统中，常以两种不同的目标来考虑查询优化。
一种目标是以总代价最小为标准，除了像集中式数据库系统一样考虑CPU代价和工/0代价之外，总代价还包括数据通过网络传输的代价；另一种目标是以每个查询的响应时间最短为标准。
在分布式查询优化中常常同时使用这两个标准，根据系统应用的不同，一种作为主要标准，另一种作为次要标准。
因为分布式数据库本身的复杂性，它涉及的因素多且变化多端。
存在于网络环境的分布式数据库系统，节点之间的通信代价和分布式计算处理，成为不可回避的重要内容。
分布式数据库优化仅从上层入手，并假定下层的优化工作已经完善，即在分布式的全局处理层，重点是对分布式查询执行的全局处理策略进行优化，尽可能避免通信代价的开销，并着眼于查询执行的实际代价，从分布式系统中选出一个最优的执行节点。
它从查询执行的效果出发，通过统计的方式，不断从最近的查询执行代价学习纠正最近查询执行的统计代价，为查询的全局处理提供参考，以达到优化执行、提高执行效率和速度的目的。
语义查询优化技术—从当今数据库研究的热点之一，知识发现的角度出发，围绕对被查询数据库的数据挖掘问题，将知识发现和语义查询优化结合在一起，提出了一种基于关联规则的语义查询优化方法，并用该方法实现了毕业生信息库的查询优化系统。
参考文献：《数据库系统概论》------------------------------------------------------------作者：王珊萨师煊《湖北职业技术学院学报》----------------------------------------------------2006年01期《计算机世界报》--------------------------------------------------------------《河南科学》---------------------------------------------2005年第23卷第3期人工智能论文院系：计算机学院专业：计算机科学与技术学号： 060601118姓名：杨虎。