最近，ChatGPT 火爆全網，介紹其產品、公司、作者、技術和應用等方面信息，占據著整個互聯網，似乎不談GPT好像就落伍了。

NineData 是多雲數據管理平臺，致力於讓每個人用好數據和雲。作為資料庫領域的技術創新團隊。面對這麼火ChatGPT，我們 NineData 的工程師也針對ChatGPT，做了一些關於資料庫領域的相關測試，測試結果，真的是智商狂飆。不管是從SQL編寫、SQL優化、資料庫選型、表設計、理論認識、行業認識都有比較高質量的回答。

GPT資料庫問答

本次問答主要是對GPT在SQL編寫、SQL優化、資料庫選型、資料庫巡檢、資料庫理論、資料庫發展等五個方面。

SQL編寫

從GPT回答來看，他基本理解了用戶的意思，並提供了基本正確的SQL 寫法，同時還提供詳細文字說明。從這個案例可以看出，GPT已經具備初步編寫一定複雜SQL的能力，並且還有一定的表設計能力。

SQL優化

不考慮硬體、資料庫架構、表設計等優化改動，單從這條 SQL上，GPT 從索引、查詢列、結果集大小、緩存等方面優化的措施還是很全面和準確，並且最後還推薦用戶查看 SQL語句的執行計劃，可以說是提供了保姆式的 DBA 專家服務了。

資料庫選型

在這個案例中，特別在需求中強調了時序和GIS信息，GPT也能敏銳地捕捉到用戶的意思。在提供的方案中，推薦了在時序資料庫方面有優秀表現的InfluxDB，以及在GIS有良好支持的PostGIS，這兩個資料庫也是各自領域的領導者。如果特別註重時序和空間地理的廠家，選擇這兩個產品應該是最佳選擇之一。

資料庫巡檢方案

GPT對這個問題回答是比較水的，假期前的資料庫巡檢，一般並不關註數據備份、數據一致性、用戶訪問策略、安全配置等事項，反而是最後項安排值班人員是SOP。

資料庫理論

關於MySQL資料庫索引知識，幾乎是所有開發者和MySQL DBA求職時必問問題之一。GPT的回答雖然沒有深入介紹索引的數據結構，但是這回答也不能說它是錯誤的，畢竟它也說了索引是犧牲空間換取效率的一種措施和過多索引的問題。

資料庫發展

最後測試了一個更開放的問題，讓GPT談談未來資料庫發展趨勢，這類問題是人人可以談，但往往也是普通資料庫使用者最欠缺的知識。GPT認為在大數據、雲計算、高性能、多模和安全將是未來資料庫發展的趨勢，這些觀點基本與業界認知一致。

問答總結

從上面測試可以看到GPT在SQL編寫、SQL優化、資料庫選型、資料庫巡檢、資料庫理論、資料庫發展上都有比較驚艷的表現，它不僅能完全理解提問者的意思，而且大部分問題都給出了高質量的回答。不論這些問題是提供解決方案方面，還是需要給出最佳實踐的方案。幾年前，資料庫行業出現資料庫自治服務，比如國外的Oracle自動駕駛、國內阿裡雲的DAS，未來結合GPT類似產品，可能資料庫完全自治服務將不遠了。

GPT是什麼

Generative Pre-trained Transformer，簡稱GPT，中文意思是“生成式預訓練轉化模型”，它通過使用深度機器學習生成人類可以理解的自然語言。它是由著名的AI公司OpenAI訓練與開發，微軟在2020年9月宣佈取得了GPT的獨家授權，曾有消息曝出微軟將向OpenAI投資100億美元。

2022年11月底，OpenAI推出ChatGPT應用。根據Sensor Tower數據，僅僅2個月時間，ChatGPT就達到月活過億，成為歷史上增長最快的消費者應用程式。

最後看看GPT的自我介紹：