本文主要是介绍openGauss DeepSQL_库内AI算法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
DeepSQL：库内AI算法
可获得性
本特性自openGauss1.1.0版本开始引入。
特性简介
数据库DeepSQL特性实现DB4AI功能，即在数据库内实现AI算法，以更好的支撑大数据的快速分析和计算。这里提供了一整套基于SQL的机器学习、数据挖掘以及统计学的算法，用户可以直接使用SQL进行机器学习工作。Deep SQL能够抽象出端到端从数据到模型的研发过程，配合底层的引擎及自动优化，具备基础SQL知识的技术人员即可完成大部分的机器学习模型训练及预测任务。整个分析和处理都运行在数据库引擎中，用户可以直接分析和处理数据库内的数据，不需要在数据库和其它平台之间进行数据传递，避免在多个环境之间进行不必要地数据移动。
客户价值
客户可以在数据库内部直接使用AI算法，避免了大量数据的迁移带来的额外代价，同时模型可以由数据库统一管理，使用十分方便。
特性描述
DeepSQL是对openGauss DB4AI能力的增强。DeepSQL将常用的机器学习算法封装为UDF，支持60多个常用算法。其中包括回归算法（例如线性回归、逻辑回归、随机森林等）、分类算法（比如KNN等）、聚类算法（比如K-means）等。除了基础的机器学习算法之外，还包括图相关的算法，比如最短路径、图形直径等算法；此外还支持数据处理（比如PCA）、稀疏向量、统计学常用算法（比如协方差、Pearson系数计算等）、训练集测试集分割方法、交叉验证方法等。
特性增强
无。
特性约束
- 环境中安装python2.7.12以上版本Python。
- 数据库需要开启对PL/Python存储过程的支持。
- 安装算法库需要拥有管理员权限的用户。
依赖关系
无。
这篇关于openGauss DeepSQL_库内AI算法的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
