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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。

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