问题背景：SQL 的性能问题一直是影响到金融系统用户体验甚至是系统可用率的关键因素。传统模式下为了确保 SQL 性能要么需要开发具备丰富的数据库开发经验，要么需要 DBA 投入大量人力对上线的 SQL 执行计划进行逐个 Review。
解决方案选型：使用 AI 算法模拟 DBA 对每个上线版本的 SQLmap 进行智能 Review，让 AI 评估 SQL 是否存在性能问题，哪里存在性能问题，如何优化性能问题。
解决方案介绍：基于陆金所数年的 SQLmap 代码、执行计划、生产运行监控信息、DBA Review 建议等数据结合 AI 算法训练和优化 AI SQL Review 系统。
实施后的效果说明：新版本上线后出现烂 SQL 的概率下降了 60%，并且 DBA 从 SQL Review 的工作中彻底解放，再也不需要投入大量的人力进行 SQL Review 工作。

讲师简介

主导陆金所全站数据库架构拆分；主导陆金所全站数据库去 Oracle 化；主导陆金所 AI SQLreview 系统研发；主导陆金所数据字典管理和版本发布系统研发；主导陆金所数据库一键切换平台研发；参与过阿里金融和阿里旺旺数据库系统的设计和研发。