DB4AI-Query：模型训练和推断

MogDB当前版本支持了原生DB4AI能力，通过引入原生AI算子，简化操作流程，充分利用数据库优化器、执行器的优化与执行能力，获得高性能的数据库内模型训练能力。更简化的模型训练与预测流程、更高的性能表现，让开发者在更短时间内能更专注于模型的调优与数据分析上，而避免了碎片化的技术栈与冗余的代码实现。

关键字解析

表 1 DB4AI语法及关键字

	名称	描述
语句	CREATE MODEL	创建模型并进行训练，同时保存模型。
语句	PREDICT BY	利用已有模型进行推断。
关键字	TARGET	训练/推断任务的目标列名。
	FEATURES	训练/推断任务的数据特征列名。
	MODEL	训练任务的模型名称。

使用指导

本版本支持的算法概述。

当前版本的DB4AI支持基于SGD算子的逻辑回归（目前支持二分类任务）、线性回归和支持向量机算法（分类任务），以及基于K-Means算子的Kmeans聚类算法。

模型训练语法说明。

CREATE MODEL

使用“CREATE MODEL”语句可以进行模型的创建和训练。模型训练SQL语句，现有一个数据集为kmeans_2d，该表的数据内容如下：

mogdb=# select * from kmeans_2d;
 id |              position
----+-------------------------------------
  1 | {74.5268815685995,88.2141939294524}
  2 | {70.9565760521218,98.8114827475511}
  3 | {76.2756086327136,23.8387574302033}
  4 | {17.8495847294107,81.8449544720352}
  5 | {81.2175785354339,57.1677675866522}
  6 | {53.97752255667,49.3158342130482}
  7 | {93.2475341879763,86.934042100329}
  8 | {72.7659293473698,19.7020415100269}
  9 | {16.5800288529135,75.7475957670249}
 10 | {81.8520747194998,40.3476078575477}
 11 | {76.796671198681,86.3827232690528}
 12 | {59.9231450678781,90.9907738864422}
 13 | {70.161884885747,19.7427458665334}
 14 | {11.1269539105706,70.9988166182302}
 15 | {80.5005071521737,65.2822235273197}
 16 | {54.7030725912191,52.151339428965}
 17 | {103.059707058128,80.8419883321039}
 18 | {85.3574452036992,14.9910179991275}
 19 | {28.6501615960151,76.6922890325077}
 20 | {69.7285806713626,49.5416352967732}
(20 rows)

该表的字段position的数据类型为double precision[]。

以Kmeans为例，训练一个模型。从kmeans_2d训练集中指定position为特征列，使用kmeans算法，创建并保存模型point_kmeans。

mogdb=# CREATE MODEL point_kmeans USING kmeans FEATURES position FROM kmeans_2d WITH num_centroids=3;
NOTICE:  Hyperparameter max_iterations takes value DEFAULT (10)
NOTICE:  Hyperparameter num_centroids takes value 3
NOTICE:  Hyperparameter tolerance takes value DEFAULT (0.000010)
NOTICE:  Hyperparameter batch_size takes value DEFAULT (10)
NOTICE:  Hyperparameter num_features takes value DEFAULT (2)
NOTICE:  Hyperparameter distance_function takes value DEFAULT (L2_Squared)
NOTICE:  Hyperparameter seeding_function takes value DEFAULT (Random++)
NOTICE:  Hyperparameter verbose takes value DEFAULT (0)
NOTICE:  Hyperparameter seed takes value DEFAULT (0)
MODEL CREATED. PROCESSED 1

上述命令中：

“CREATE MODEL”语句用于模型的训练和保存。
USING关键字指定算法名称。
FEATURES用于指定训练模模型的特征，需根据训练数据表的列名添加。
TARGET指定模型的训练目标，它可以是训练所需数据表的列名，也可以是一个表达式，例如：price > 10000。

WITH用于指定训练模型时的超参数。当超参未被用户进行设置的时候，框架会使用默认数值。

针对不同的算子，框架支持不同的超参组合：

表 2 算子支持的超参

算子	超参
GD(logistic_regression、linear_regression、svm_classification)	optimizer(char*); verbose(bool); max_iterations(int); max_seconds(double); batch_size(int); learning_rate(double); decay(double); tolerance(double) 其中，SVM限定超参lambda(double)
Kmeans	max_iterations(int); num_centroids(int); tolerance(double); batch_size(int); num_features(int); distance_function(char); seeding_function(char*); verbose(int);seed(int)

当前各个超参数设置的默认值和取值范围如下：

表 3 超参的默认值以及取值范围

算子	超参（默认值）	取值范围	超参描述
GD (logistic_regression、linear_regression、svm_classification)	optimizer = gd（梯度下降法）	gd/ngd（自然梯度下降）	优化器
	verbose = false	T/F	日志显示
	max_iterations = 100	(0, INT_MAX_VALUE]	最大迭代次数
	max_seconds = 0（不对运行时长设限制）	[0,INT_MAX_VALUE]	运行时长
	batch_size = 1000	(0, MAX_MEMORY_LIMIT]	一次训练所选取的样本数
	learning_rate = 0.8	(0, DOUBLE_MAX_VALUE]	学习率
	decay = 0.95	(0, DOUBLE_MAX_VALUE]	权值衰减率
	tolerance = 0.0005	(0, DOUBLE_MAX_VALUE]	公差
	seed = 0（对seed取随机值）	[0, INT_MAX_VALUE]	种子
	just for SVM：lambda = 0.01	(0, DOUBLE_MAX_VALUE)	正则化参数
Kmeans	max_iterations = 10	[1, INT_MAX_VALUE]	最大迭代次数
	num_centroids = 10	[1, MAX_MEMORY_LIMIT]	簇的数目
	tolerance = 0.00001	(0,1)	中心点误差
	batch_size = 10	[1, MAX_MEMORY_LIMIT]	一次训练所选取的样本数
	num_features = 2	[1, GS_MAX_COLS]	输入样本特征数
	distance_function = "L2_Squared"	L1, L2, L2_Squared, or Linf	正则化方法
	seeding_function = "Random++"	"Random++" or "KMeans\|\|"	初始化种子点方法
	verbose = 0U	{ 0, 1, 2 }	冗长模式
	seed = 0U	[0, INT_MAX_VALUE]	种子
MAX_MEMORY_LIMIT = 最大内存加载的元组数量
GS_MAX_COLS = 数据库单表最大属性数量

模型保存成功，则返回创建成功信息：
```
MODEL CREATED. PROCESSED x
```

查看模型信息。

当训练完成后模型会被存储到系统表gs_model_warehouse中。系统表gs_model_warehouse可以查看到关于模型本身和训练过程的相关信息。

用户可以通过查看系统表的方式查看模型，例如查看模型名为”point_kmeans”的SQL语句如下：

mogdb=# select * from gs_model_warehouse where modelname='point_kmeans';
-[ RECORD 1 ]---------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
modelname             | point_kmeans
modelowner            | 10
createtime            | 2021-04-30 17:30:39.59044
processedtuples       | 20
discardedtuples       | 0
pre_process_time      | 6.2001e-05
exec_time             | .000185272
iterations            | 5
outputtype            | 23
modeltype             | kmeans
query                 | CREATE MODEL point_kmeans USING kmeans FEATURES position FROM kmeans_2d WITH num_centroids=3;
modeldata             |
weight                |
hyperparametersnames  | {max_iterations,num_centroids,tolerance,batch_size,num_features,distance_function,seeding_function,verbose,seed}
hyperparametersvalues | {10,3,1e-05,10,2,L2_Squared,Random++,0,0}
hyperparametersoids   | {23,23,701,23,23,1043,1043,23,23}
coefnames             | {original_num_centroids,actual_num_centroids,dimension,distance_function_id,seed,coordinates}
coefvalues            | {3,3,2,2,572368998,"(77.282589,23.724434)(74.421616,73.239455)(18.551682,76.320914)"}
coefoids              |
trainingscoresname    |
trainingscoresvalue   |
modeldescribe         | {"id:1,objective_function:542.851169,avg_distance_to_centroid:108.570234,min_distance_to_centroid:1.027078,max_distance_to_centroid:297.210108,std_dev_distance_to_centroid:105.053257,cluster_size:5","id:2,objective_function:5825.982139,avg_distance_to_centroid:529.634740,min_distance_to_centroid:100.270449,max_distance_to_centroid:990.300588,std_dev_distance_to_centroid:285.915094,cluster_size:11","id:3,objective_function:220.792591,avg_distance_to_centroid:55.198148,min_distance_to_centroid:4.216111,max_distance_to_centroid:102.117204,std_dev_distance_to_centroid:39.319118,cluster_size:4"}

利用已存在的模型做推断任务。

使用“SELECT”和“PREDICT BY”关键字利用已有模型完成推断任务。

查询语法：SELECT…PREDICT BY…(FEATURES…)…FROM…;
```
mogdb=# SELECT id, PREDICT BY point_kmeans (FEATURES position) as pos FROM (select * from kmeans_2d limit 10);
 id | pos
----+-----
  1 |   2
  2 |   2
  3 |   1
  4 |   3
  5 |   2
  6 |   2
  7 |   2
  8 |   1
  9 |   3
 10 |   1
(10 rows)
```
针对相同的推断任务，同一个模型的结果是稳定的。且基于相同的超参数和训练集训练的模型也具有稳定性，同时AI模型训练存在随机成分（每个batch的数据分布、随机梯度下降），所以不同的模型间的计算表现、结果允许存在小的差别。

查看执行计划。

使用explain语句可对“CREATE MODEL”和“PREDICT BY”的模型训练或预测过程中的执行计划进行分析。Explain关键字后可直接拼接CREATE MODEL/ PREDICT BY语句（子句），也可接可选的参数，支持的参数如下：

表 4 EXPLAIN支持的参数

参数名	描述
ANALYZE	布尔型变量，追加运行时间、循环次数等描述信息
VERBOSE	布尔型变量，控制训练的运行信息是否输出到客户端
COSTS	布尔型变量
CPU	布尔型变量
DETAIL	布尔型变量，不可用。
NODES	布尔型变量，不可用
NUM_NODES	布尔型变量，不可用
BUFFERS	布尔型变量
TIMING	布尔型变量
PLAN	布尔型变量
FORMAT	可选格式类型：TEXT / XML / JSON / YAML

示例：

mogdb=# Explain CREATE MODEL patient_logisitic_regression USING logistic_regression FEATURES second_attack, treatment TARGET trait_anxiety > 50 FROM patients WITH batch_size=10, learning_rate = 0.05;
NOTICE:  Hyperparameter batch_size takes value 10
NOTICE:  Hyperparameter decay takes value DEFAULT (0.950000)
NOTICE:  Hyperparameter learning_rate takes value 0.050000
NOTICE:  Hyperparameter max_iterations takes value DEFAULT (100)
NOTICE:  Hyperparameter max_seconds takes value DEFAULT (0)
NOTICE:  Hyperparameter optimizer takes value DEFAULT (gd)
NOTICE:  Hyperparameter tolerance takes value DEFAULT (0.000500)
NOTICE:  Hyperparameter seed takes value DEFAULT (0)
NOTICE:  Hyperparameter verbose takes value DEFAULT (FALSE)
NOTICE:  GD shuffle cache size 212369
                            QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------
 Gradient Descent  (cost=0.00..0.00 rows=0 width=0)
   ->  Seq Scan on patients  (cost=0.00..32.20 rows=1776 width=12)
(2 rows)

异常场景。

训练阶段。

场景一：当超参数的设置超出取值范围，模型训练失败，返回ERROR，并提示错误，例如：

mogdb=# CREATE MODEL patient_linear_regression USING linear_regression FEATURES second_attack,treatment TARGET trait_anxiety  FROM patients WITH optimizer='aa';
NOTICE:  Hyperparameter batch_size takes value DEFAULT (1000)
NOTICE:  Hyperparameter decay takes value DEFAULT (0.950000)
NOTICE:  Hyperparameter learning_rate takes value DEFAULT (0.800000)
NOTICE:  Hyperparameter max_iterations takes value DEFAULT (100)
NOTICE:  Hyperparameter max_seconds takes value DEFAULT (0)
NOTICE:  Hyperparameter optimizer takes value aa
ERROR:  Invalid hyperparameter value for optimizer. Valid values are: gd, ngd. (default is gd)

场景二：当模型名称已存在，模型保存失败，返回ERROR，并提示错误原因：

mogdb=# CREATE MODEL patient_linear_regression USING linear_regression FEATURES second_attack,treatment TARGET trait_anxiety  FROM patients;
NOTICE:  Hyperparameter batch_size takes value DEFAULT (1000)
NOTICE:  Hyperparameter decay takes value DEFAULT (0.950000)
NOTICE:  Hyperparameter learning_rate takes value DEFAULT (0.800000)
NOTICE:  Hyperparameter max_iterations takes value DEFAULT (100)
NOTICE:  Hyperparameter max_seconds takes value DEFAULT (0)
NOTICE:  Hyperparameter optimizer takes value DEFAULT (gd)
NOTICE:  Hyperparameter tolerance takes value DEFAULT (0.000500)
NOTICE:  Hyperparameter seed takes value DEFAULT (0)
NOTICE:  Hyperparameter verbose takes value DEFAULT (FALSE)
NOTICE:  GD shuffle cache size 5502
ERROR:  The model name "patient_linear_regression" already exists in gs_model_warehouse.

场景三：FEATURE或者TARGETS列是*，返回ERROR，并提示错误原因：

mogdb=# CREATE MODEL patient_linear_regression USING linear_regression FEATURES *  TARGET trait_anxiety  FROM
patients;
ERROR:  FEATURES clause cannot be *
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------、
mogdb=# CREATE MODEL patient_linear_regression USING linear_regression FEATURES second_attack,treatment TARGET *  FROM patients;
ERROR:  TARGET clause cannot be *

场景四：对于无监督学习方法使用TARGET关键字，或者在监督学习方法中不适用TARGET关键字，均会返回ERROR，并提示错误原因：

mogdb=# CREATE MODEL patient_linear_regression USING linear_regression FEATURES second_attack,treatment FROM patients;
ERROR:  Supervised ML algorithms require TARGET clause
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
CREATE MODEL patient_linear_regression USING linear_regression TARGET trait_anxiety  FROM patients;   ERROR:  Supervised ML algorithms require FEATURES clause

场景五：当GUC参数statement_timeout设置了时长，训练超时执行的语句将被终止：执行CREATE MODEL语句。训练集的大小、训练轮数(iteration)、提前终止条件(tolerance、max_seconds)、并行线程数(nthread)等参数都会影响训练时长。当时长超过数据库限制，语句被终止模型训练失败。

推断阶段。

场景六：当模型名在系统表中查找不到，数据库会报ERROR：

mogdb=# select id, PREDICT BY patient_logistic_regression (FEATURES second_attack,treatment) FROM patients;
ERROR:  There is no model called "patient_logistic_regression".

场景七：当做推断任务FEATURES的数据维度和数据类型与训练集存在不一致，将报ERROR，并提示错误原因，例如：

mogdb=# select id, PREDICT BY patient_linear_regression (FEATURES second_attack) FROM patients;
ERROR:  Invalid number of features for prediction, provided 1, expected 2
CONTEXT:  referenced column: patient_linear_regression_pred
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
mogdb=# select id, PREDICT BY patient_linear_regression (FEATURES 1,second_attack,treatment) FROM patients;
ERROR:  Invalid number of features for prediction, provided 3, expected 2
CONTEXT:  referenced column: patient_linear_regression_pre