AI特性概述

人工智能技术最早可以追溯到上世纪50年代，甚至比数据库系统的发展历史还要悠久。但是，由于各种各样客观因素的制约，在很长的一段时间内，人工智能技术并没有得到大规模的应用，甚至还经历了几次明显的低谷期。到了近些年，随着信息技术的进一步发展，从前限制人工智能发展的因素已经逐渐减弱，所谓的ABC（AI、Big data、Cloud computing）技术也随之而诞生。

AI与数据库结合是近些年的行业研究热点，MogDB较早地参与了该领域的探索，并取得了阶段性的成果。AI特性子模块名为DBMind，相对数据库其他功能更为独立，大致可分为AI4DB、DB4AI以及AI in DB三个部分。

• AI4DB就是指用人工智能技术优化数据库的性能，从而获得更好地执行表现；也可以通过人工智能的手段实现自治、免运维等。主要包括自调优、自诊断、自安全、自运维、自愈等子领域；
• DB4AI就是指打通数据库到人工智能应用的端到端流程，通过数据库来驱动AI任务，统一人工智能技术栈，达到开箱即用、高性能、节约成本等目的。例如通过SQL-like语句实现推荐系统、图像检索、时序预测等功能，充分发挥数据库的高并行、列存储等优势，既可以避免数据和碎片化存储的代价，又可以避免因信息泄漏造成的安全风险；
• AI in DB 就是对数据库内核进行修改，实现原有数据库架构模式下无法实现的功能，如利用AI算法改进数据库的优化器，实现更精确的代价估计等。

本章节所涉及的功能独立存在于数据库安装目录($GAUSSHOME)的bin/dbmind目录中，各个子功能存在于dbmind的子目录components中。提供gs_dbmind命令行供用户调用。与此同时，对于数据库内置AI的功能（如DB4AI），以SQL语法和系统函数的形式呈现。