SQL語句的優化是將性能低下的SQL語句轉換成目的相同的性能優異的SQL語句。
人工智能自動SQL優化就是使用人工智能技術，自動對SQL語句進行重寫，從而找到性能最好的等效SQL語句。
數據庫性能的優化
一個數據庫系統的生命周期可以分成：設計、開發和成品三個階段。在設計階段進行數據庫性能優化的成本最低，收益最大。在成品階段進行數據庫性能優化的成本最高，收益最小。
數據庫的優化通常可以通過對網絡、硬件、操作系統、數據庫參數和應用程序的優化來進行。最常見的優化手段就是對硬件的升級。根據統計，對網絡、硬件、操作系統、數據庫參數進行優化所獲得的性能提升，全部加起來只占數據庫系統性能提升的40%左右，其余的60%系統性能提升來自對應用程序的優化。許多優化專家認為，對應用程序的優化可以得到80%的系統性能的提升。
應用程序的優化
應用程序的優化通常可分為兩個方面：源代碼和SQL語句。由於涉及到對程序邏輯的改變，源代碼的優化在時間成本和風險上代價很高，而對數據庫系統性能的提升收效有限。
為什麼要優化SQL語句
. SQL語句是對數據庫進行操作的惟一途徑，對數據庫系統的性能起著決定性的作用。
. SQL語句消耗了70%至90%的數據庫資源。
. SQL語句獨立於程序設計邏輯，對SQL語句進行優化不會影響程序邏輯。
. SQL語句有不同的寫法，在性能上的差異非常大。
. SQL語句易學，但難精通。
優化SQL語句的傳統方法是通過手工重寫來對SQL語句進行優化。DBA或資深程序員通過對SQL語句執行計劃的分析，依靠經驗，嘗試重寫SQL語句，然後對結果和性能進行比較，以試圖找到性能較佳的SQL語句。這種傳統上的作法無法找出SQL語句的所有可能寫法，且依賴於人的經驗，非常耗費時間。
SQL優化技術的發展歷程
第一代SQL優化工具是執行計劃分析工具。這類工具針對輸入的SQL語句，從數據庫提取執行計劃，並解釋執行計劃中關鍵字的含義。
第二代SQL優化工具只能提供增加索引的建議，它通過對輸入的SQL語句的執行計劃的分析，來產生是否要增加索引的建議。
第三代SQL優化工具不僅分析輸入SQL語句的執行計劃，還對輸入的SQL語句本身進行語法分析，經過分析產生寫法上的改進建議。
人工智能自動SQL優化
圖1 人工智能自動SQL優化示意圖
人工智能自動SQL優化出現在90年代末。目前在商用數據庫領域，LECCO Technology Limited(靈高科研有限公司)擁有該技術，並提供使用該技術的自動優化產品LECCO SQL Expert，它支持Oracle、Sybase、MS SQL Server和IBM DB2數據庫平台。該產品針對數據庫應用的開發和維護階段提供的模塊有：SQL語法優化器、PL/SQL集成化開發調試環境(IDE)、掃描器、數據庫監視器等。其核心模塊SQL 語法優化器的工作原理為：①輸入一條源SQL語句；②“人工智能反饋式搜索引擎”對輸入的SQL語句，結合檢測到的數據庫結構和索引進行重寫，產生N條等效的SQL語句輸出；③產生的N條等效SQL語句再送入“人工智能反饋式搜索引擎”進行重寫，直至無法產生新的輸出或搜索限額滿；④對輸出的SQL語句進行過濾，選出具有不同執行計劃的SQL語句；⑤對得到的SQL語句進行批量測試，找出性能最好的SQL語句。
