安全管理与风险控制（Security Management and Risk Control）
数据库安全是企业信息安全的基石。AI可以大大增强数据库的安全防护能力。
用户行为分析与异常访问检测： 机器学习模型可以学习正常用户的访问模式（如访问时间、IP地址、访问数据类型等），并识别出与常态行为不符的异常访问，例如内部人员未经授权的敏感数据访问、异常的登录尝试等，及时发现潜在的入侵行为或数据泄露风险。
数据脱敏与加密策略优化： AI可以辅助识别敏感数据，并推荐最佳的脱敏或加密方案，确保数据隐私。
漏洞扫描与风险评估： 结合AI与大数据分析，可以自动识别数据库配置中的安全漏洞，并评估潜在风险，给出修复建议。
4. 数据库设计与Schema优化（Database Design and Schema Optimization）
虽然相对较复杂，但AI在数据库设计阶段也开始展现潜力。
智能表结构设计： 基于业务需求和查询模式，AI可以辅助DBA设计更优的表结构、选择合适的数据类型，甚至推荐分区策略。
数据模型生成： 在特定领域，AI可能根据业务描述自动生成初步的数据模型。
三、AI驱动的数据库自动化管理的挑战与未来展望
尽管AI驱动的数据库自动化管理展现出巨大的潜力，但在 捷克共和国电话号码库 实际落地过程中仍面临诸多挑战：
数据质量与标注： 机器学习模型需要高质量、大规模的标注数据进行训练。然而，在数据库领域，很多故障场景、性能瓶颈的数据集难以获取，且数据标注成本高昂。
模型的泛化能力： 不同的数据库系统、不同的业务场景、不同的工作负载，其行为模式差异巨大。训练好的AI模型在面对未见过的新环境时，其泛化能力往往不足。
可解释性与信任： 很多复杂的AI模型（如深度学习）是“黑箱”模型，其决策过程难以解释。当AI系统做出某个调优或修复决策时，DBA往往需要理解其背后的逻辑，以便建立信任并进行干预。
实时性与资源消耗： 资源要求很高，如何平衡实时性、准确性与资源消耗是一个挑战。
领域知识的融合： 数据库领域有大量的专业知识和最佳实践，如何有效地将这些领域知识融入到AI模型中，提升模型的准确性和鲁棒性，是重要的研究方向。
安全与隐私： AI系统需要访问敏感的数据库数据和操作日志，如何确保这些数据的安全和隐私不被泄露，是必须考虑的问题。