HQL×AI Agent：衡石科技如何让查询语言具备“自优化”能力

衡石科技的HQL×AI Agent通过将查询语言与AI Agent深度融合，实现了从“被动优化”到“主动自优化”的跨越。其核心思想是：让查询引擎具备感知环境、学习模式、动态决策的能力。

zandy1011

490人浏览 · 2025-09-29 06:30:00

zandy1011 · 2025-09-29 06:30:00 发布

引言：查询优化的“不可能三角”

在大数据场景下，查询优化常面临以下矛盾：

性能：复杂查询（如多表JOIN、嵌套子查询）的执行时间可能从秒级飙升至分钟级；
成本：全量扫描亿级数据表的查询可能消耗数百GB内存，导致集群资源紧张；
易用性：业务人员编写的低效SQL（如未使用索引、冗余计算）需依赖DBA手动调优。

传统方案（如Cost-Based Optimizer, CBO）通过统计信息生成执行计划，但存在两大局限：

静态性：无法感知实时负载（如某节点CPU占用90%）；
局限性：对复杂分析场景（如时序预测、异常检测）的优化效果有限。

衡石科技的HQL×AI Agent通过将查询语言与AI Agent深度融合，实现了从“被动优化”到“主动自优化”的跨越。其核心思想是：让查询引擎具备感知环境、学习模式、动态决策的能力。

一、查询低效的根源：从代码缺陷到系统级瓶颈

典型场景：某零售企业分析“各地区销售趋势”时，业务人员编写的HQL查询如下：

sql

-- 低效查询示例（未优化）

SELECT

region,

date,

SUM(amount) AS total_sales

FROM sales

WHERE date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-31'

GROUP BY region, date

ORDER BY region, date;

问题诊断：

全表扫描：sales表未对date字段建立分区，导致扫描全量10亿条数据；
冗余排序：ORDER BY在GROUP BY后执行，增加排序开销；
无缓存复用：该查询每日执行多次，但未利用历史结果。

传统优化手段（如提示Hint、索引重建）需人工介入，而HQL×AI Agent通过以下技术实现自动化优化。

二、AI Agent的技术架构：查询优化的“智能体”设计

HQL×AI Agent采用分层决策架构，将查询优化拆解为感知、分析、决策、执行四层：

1. 感知层：实时采集查询上下文

Agent通过以下方式获取环境信息：

查询元数据：SQL文本、涉及表结构、字段类型；
系统状态：集群CPU/内存使用率、磁盘I/O延迟、网络带宽；
历史模式：同类查询的执行计划、资源消耗、错误记录。

技术实现：

python

# 伪代码：感知层数据采集

class QueryContextCollector:

def collect_metadata(self, sql):

# 解析SQL获取表名、字段、操作类型

tables = parse_tables(sql)

fields = parse_fields(sql)

return {"tables": tables, "fields": fields}

def collect_system_metrics(self):

# 从Prometheus/Grafana获取集群指标

cpu_usage = get_metric("node_cpu_usage")

memory_free = get_metric("node_memory_free")

return {"cpu": cpu_usage, "memory": memory_free}

2. 分析层：多模态推理查询瓶颈

Agent结合规则引擎与LLM推理定位问题：

规则引擎：匹配已知低效模式（如未使用分区、笛卡尔积）；
LLM推理：对复杂场景生成解释（如“该查询可能因数据倾斜导致长尾”）。

示例：
输入SQL与上下文后，LLM输出分析结果：

json

{

"issues": [

{

"type": "full_table_scan",

"reason": "表'sales'未对字段'date'分区，预计扫描10亿行",

"severity": "high"

},

{

"type": "redundant_sort",

"reason": "ORDER BY在GROUP BY后执行，可合并为单阶段操作",

"severity": "medium"

}

]

}

3. 决策层：生成优化策略

Agent根据分析结果选择优化手段，支持单查询优化与跨查询协同优化：

单查询优化：
- 索引推荐：为date字段建议分区策略；
- 执行计划重写：将ORDER BY下推至GROUP BY阶段；
- 物化视图触发：若查询频繁，建议创建预聚合视图。
跨查询协同优化：
- 资源隔离：为高优先级查询分配更多资源；
- 缓存复用：识别可共享的中间结果（如GROUP BY region的子查询）。

决策示例：

python

# 伪代码：决策层生成优化策略

class QueryOptimizer:

def generate_plan(self, analysis_result):

plans = []

if analysis_result.has_issue("full_table_scan"):

plans.append({"action": "add_partition", "target": "sales.date"})

if analysis_result.has_issue("redundant_sort"):

plans.append({"action": "rewrite_sql", "patch": "REMOVE ORDER BY"})

return select_best_plan(plans) # 基于成本模型选择最优方案

4. 执行层：动态应用优化

Agent通过以下方式实施优化：

查询重写：直接修改HQL语法（如添加分区提示）；
系统配置调整：临时提升查询资源配额；
反馈闭环：记录优化效果，更新AI模型。

执行示例：

sql

-- 优化后的HQL（添加分区提示与重写排序）

SELECT /*+ PARTITION(sales, date='2024-01-*') */

region,

date,

SUM(amount) AS total_sales

FROM sales

WHERE date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-31'

GROUP BY region, date; -- 移除ORDER BY（由引擎内部优化排序）

三、关键技术突破：让AI Agent“理解”查询

1. 查询语义理解：从文本到图结构

将HQL转换为查询图（Query Graph），保留操作符、表关联、字段依赖等结构信息，供LLM分析。

python

# 伪代码：SQL转查询图

def sql_to_graph(sql):

ast = parse_sql_to_ast(sql) # 生成抽象语法树

graph = {

"nodes": [],

"edges": []

}

for node in ast.traverse():

if node.type == "SELECT":

graph["nodes"].append({"id": node.id, "type": "projection"})

elif node.type == "FROM":

graph["nodes"].append({"id": node.id, "type": "table", "name": node.table})

# ... 构建边关系（如SELECT依赖FROM）

return graph

2. 强化学习驱动的资源分配

针对集群资源竞争问题，Agent采用多臂老虎机算法（MAB）动态分配资源：

状态：当前查询队列长度、资源使用率；
动作：为查询分配CPU/内存配额；
奖励：查询完成时间、资源利用率。

实验数据：
在10节点集群上，MAB算法使平均查询延迟降低37%，资源浪费减少22%。

3. 联邦学习保护数据隐私

在多租户环境中，Agent通过联邦学习训练优化模型，避免原始查询数据泄露：

各租户本地计算查询特征（如操作符分布、资源消耗）；
中央模型聚合特征更新参数，仅共享梯度信息。

四、实战案例：金融风控查询的秒级响应

场景需求：某银行反欺诈系统需实时分析交易数据，原查询如下：

sql

-- 原始查询（低效）

SELECT

user_id,

COUNT(DISTINCT transaction_id) AS txn_count,

SUM(amount) AS total_amount

FROM transactions

WHERE transaction_time >= CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '5' MINUTE

AND user_id IN (SELECT user_id FROM high_risk_users)

GROUP BY user_id;

问题：

子查询high_risk_users导致全表扫描；
5分钟窗口数据量达千万级，GROUP BY耗时超10秒。

HQL×AI Agent优化方案：

感知层：检测到high_risk_users为静态表，且transactions按user_id分区；
分析层：识别子查询可改写为JOIN，并启用分区剪枝；
决策层：生成优化后SQL与物化视图建议；
执行层：应用优化并创建物化视图recent_risk_txns。

优化后查询：

sql

-- 优化后HQL（JOIN替代子查询 + 分区剪枝）

SELECT

t.user_id,

COUNT(DISTINCT t.transaction_id) AS txn_count,

SUM(t.amount) AS total_amount

FROM transactions t

JOIN high_risk_users h ON t.user_id = h.user_id

WHERE t.transaction_time >= CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '5' MINUTE

AND t.partition_date = CURRENT_DATE -- 分区剪枝

GROUP BY t.user_id;

效果：

查询时间从12秒降至1.8秒；
每日资源消耗减少65%。

五、性能调优：AI Agent的“自我进化”

在线学习：
- Agent记录优化前后的查询性能（如执行时间、资源使用）；
- 通过强化学习更新决策策略（如更倾向推荐物化视图）。

A/B测试框架：

python

# 伪代码：A/B测试优化方案

def ab_test(original_sql, optimized_sql):

original_time = execute_and_measure(original_sql)

optimized_time = execute_and_measure(optimized_sql)

if optimized_time < original_time * 0.8: # 优化效果显著

promote_to_production(optimized_sql)

可解释性工具：
- 生成优化决策的文本解释（如“推荐添加分区因数据分布显示90%查询落在3个分区”）；
- 可视化查询计划对比（原始计划 vs 优化计划）。

六、行业落地：HQL×AI Agent的典型场景

行业	应用场景	优化目标
金融	实时反欺诈交易分析	降低亚秒级查询的延迟与资源消耗
电信	网络流量异常检测	优化时序查询的窗口计算效率
医疗	急诊患者风险评分	加速多表JOIN与复杂聚合操作
零售	动态定价模型训练	优化特征计算查询的并行度