AI辅助的MySQL数据库性能优化工具设计与实现

陈荣宝

doi:10.16009/j.issn.1009-5624.2026.19.043

信息记录材料 ›› 2026, Vol. 27 ›› Issue (19) : 140 -142. DOI: 10.16009/j.issn.1009-5624.2026.19.043

AI辅助的MySQL数据库性能优化工具设计与实现

陈荣宝

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摘要

针对传统关系型数据库管理系统（MySQL）性能优化过度依靠人工经验、优化效率低、不能适应动态业务负载和复杂场景的缺点，本文提出了一种将机器学习和深度强化学习相结合的人工智能辅助性能优化工具设计方案。该工具以MySQL核心指标为数据来源，通过轻量级模块实时抓取中央处理器使用率等运行数据，经标准化预处理后，先使用随机森林算法创建瓶颈识别模型，再使用深度强化学习生成改进策略。测试表明：本文方案能够自动识别超97%的性能瓶颈，且查询响应时间降低52.9%，对推动人工智能辅助MySQL数据库性能优化实践具有一定的参考价值。