我的智商太高了，问了几个有关ChatGPT数据库的问题后眼镜都掉了。GPT似乎已经过时了。NineData是一个多云数据管理平台，致力于让每个人用好数据，用好云。作为数据库领域的技术创新团队。面对如此火爆的ChatGPT，九元科技的工程师也针对ChatGPT在数据库领域进行了一些相关测试。测试结果真是智商疯狂。无论是SQL编写、SQL优化、数据库选型、表设计、理论理解，还是行业理解，都有比较优质的解答。GPT数据库问答本问答主要是GPT在SQL编写、SQL优化、数据库选型、数据库检查、数据库理论、数据库开发五个方面的内容。SQL写法从GPT的回答来看，他基本理解了用户的意思，并且提供了基本正确的SQL写法，还提供了详细的文字说明。从这个案例可以看出，GPT已经具备了初步编写某些复杂SQL的能力，也具备了一定的表设计能力。SQL优化不考虑硬件、数据库架构、表设计等优化变化。单从这条SQL来看，GPT在索引、查询列、结果集大小、缓存等方面的优化措施还是非常全面准确的，最后推荐用户查看SQL语句的执行计划可以说是提供了保姆式的DBA专家服务。在这种数据库选择的情况下，需求中特别强调时序和GIS信息，而GPT也能敏锐地抓住用户的意思。提供的解决方案中，推荐在时序数据库方面表现出色的InfluxDB，以及在GIS方面支持较好的PostGIS。这两个数据库也是各自领域的佼佼者。对于特别注重时空地理的厂商来说，选择这两款产品应该是最好的选择之一。数据库检查程序GPT很好地回答了这个问题。节前数据库检查一般不关注数据备份、数据一致性、用户访问策略、安全配置等，而是最后一项是安排值班人员的SOP。.数据库理论关于MySQL数据库索引的知识是几乎所有开发人员和MySQLDBA求职时必问的问题之一。GPT的回答虽然没有深入介绍索引的数据结构，但是不能说这个回答是错误的。毕竟上面也说了索引是一种牺牲空间换取效率的措施，也是索引过多的问题。数据库开发终于考了一道比较开放的题。让GPT谈谈数据库未来的发展趋势。这种问题对每个人都是开放的，但往往是普通数据库用户最缺乏的知识。GPT认为，大数据、云计算、高性能、多模、安全将是未来数据库发展的趋势，这些观点与业界认知基本一致。问答总结从以上测试可以看出，GPT在SQL编写、SQL优化、数据库选择、数据库检查、数据库理论、数据库开发等方面都有着惊人的表现。不仅能充分理解提问者的意思，而且大部分问题都得到了高质量的回答。这些问题无论是在提供解决方案方面，还是需要给出最佳实践建议。几年前，数据库行业出现了数据库自治服务，比如国外的Oracle自动驾驶，国内阿里云的DAS。未来结合GPT等类似产品，完全自治的数据库服务可能不会遥远。什么是GPT？GenerativePre-trainedTransformer，简称GPT，中文意思是“生成式预训练转换模型”。它使用深度机器学习来生成人类可以理解的自然语言。它由著名的人工智能公司OpenAI训练和开发。微软于2020年9月宣布获得GPT的独家授权。曾有消息称，微软将向OpenAI投资100亿美元。2022年11月底，OpenAI将推出ChatGPT应用。根据SensorTower数据，在短短2个月内，ChatGPT的月活用户已突破1亿，成为历史上增长最快的消费类应用。
