9月7日，我有幸参加了腾讯全球数字生态大会的“增一行代码”开发者嘉年华。整个活动在深圳宝安国际会展中心18号馆举行，现场的丰富体验和技术盛宴让我印象深刻。这次活动首次面向所有对计算机及互联网感兴趣的技术人员和高校学生开放，提供了一个不可多得的交流、学习与创新合作的平台。

我尤其感兴趣的是使用腾讯云AI驱动的数据库TDSQL建设项目的体验，不仅可以线下动手实验，还有专业老师面对面指导，下面分享下个人的学习体验。

TDSQL-C 是腾讯云自研的云原生关系型数据库，基于 MySQL 架构，并提供了 PostgreSQL 的选择。它融合了传统数据库、云计算和新硬件技术的优势，致力于提供高弹性、高性能、海量存储和安全可靠的数据库服务。

实验准备

1. 购买 TDSQL-C Mysql Serverless

首先，访问了腾讯云的数据库产品页面并选择了 TDSQL-C MySQL Serverless。Serverless 架构的优势在于按需启动和自动扩缩容，这对于动态变化的业务负载尤为重要。配置过程中，我设置了账户信息、选择了字符集，并配置了公网访问。

2. 部署 HAI 大模型

接下来，我使用腾讯云的 HAI（高性能应用服务）部署了 llama 大模型。HAI 提供了即插即用的强大算力，使我能够快速部署 AI 模型，而无需担心复杂的配置问题。

3. 配置 Python 环境

在 Python 环境配置方面，我确保了所有依赖都已正确安装，包括 Langchain，这是一个用于处理和分析电商数据的工具包。

实验步骤

1. 数据库配置

在 TDSQL-C 上，我创建了两个数据表：ecommerce_sales_stats 和 users。ecommerce_sales_stats 表包含了电商销售统计信息，而 users 表则记录了用户信息。这些数据为后续分析提供了基础。

2. 数据初始化

通过插入模拟数据，我初始化了数据库。这些数据包括各类商品的销售统计信息以及用户订单数据，为数据分析提供了充足的样本。

3. 数据分析

使用 Python 和 Langchain，我编写了脚本来分析电商数据。例如，我计算了各类商品的总销售额，并根据用户的购买行为生成了销售报告。通过这种方式，我能够直观地了解哪些商品的销售情况最好，哪些用户的购买频率较高。

实验结果与反思

通过这次实验，我对 TDSQL-C 的性能和功能有了实际体验。以下是我的一些观察和感受：

• 高弹性和自动扩缩容：TDSQL-C 的 Serverless 架构使得数据库能够根据实际负载自动扩缩容，这在处理动态业务负载时极为便利。我没有感受到任何性能瓶颈，实验过程顺利进行。

• 高性能计算：HAI 提供的高性能算力显著提升了模型部署的速度。我能够迅速将大模型应用于实际任务中，节省了大量时间。

• 数据处理：TDSQL-C 的数据存储与处理能力强大，支持大规模数据的高效操作。使用 Python 和 Langchain 进行数据分析时，我能够快速获取有价值的商业洞察。

• 学习提升：通过这次实验，我对 TDSQL-C 的 Serverless 架构和 HAI 的高性能计算服务有了深入理解。这不仅提升了我的技术能力，也让我对如何在实际业务中应用这些技术有了更清晰的认识。

• 总体而言，这次实验不仅让我深入了解了 TDSQL-C 的强大功能，还增强了我对云原生数据库解决方案的实际应用能力。这些经验无疑将对我未来在技术领域的发展产生积极影响。