DB4AI是指利用数据库的能力驱动AI任务，实现数据存储、技术栈的同构。通过在数据库内集成AI算法，令openGauss具备数据库原生AI计算引擎、模型管理、AI算子、AI原生执行计划的能力，为用户提供普惠AI技术。不同于传统的AI建模流程，DB4AI“一站式”建模可以解决数据在各平台的反复流转问题，同时简化开发流程，并可通过数据库规划出最优执行路径，让开发者更专注于具体业务和模型的调优上，具备同类产品不具备的易用性与性能优势。
一、原生DB4AI引擎
二、全流程AI
一、原生DB4AI引擎
openGauss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 |
| 语法 |
CREATE MODEL |
创建模型并进行训练，同时保存模型。 |
| PREDICT BY |
利用已有模型进行推断。 |
| DROP MODEL |
删除模型。 |
| 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新增支持算法如下：
表 2 支持算法
| 优化算法 |
算法 |
| GD |
logistic_regression |
| linear_regression |
| svm_classification |
| PCA |
| multiclass |
| Kmeans |
kmeans |
| xgboost |
xgboost_regression_logistic |
| xgboost_binary_logistic |
| xgboost_regression_squarederror |
| xgboost_regression_gamma |
-
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，选用公开数据集鸢尾花数据集iris。
-
以multiclass为例，训练一个模型。从tb_iris训练集中指定sepal_length, sepal_width,petal_length,petal_widt为特征列，使用multiclass算法，创建并保存模型iris_classification_model。
openGauss=# CREATE MODEL iris_classification_model USING xgboost_regression_logistic FEATURES sepal_length, sepal_width,petal_length,petal_width TARGET target_type < 2 FROM tb_iris_1 WITH nthread=4, max_depth=8;
MODEL CREATED. PROCESSED 1
上述命令中：
-
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。
关于模型的详细描述信息以二进制的形式存储在系统表中，用户可用过使用函数gs_explain_model完成对模型的查看，语句如下：
openGauss=# select * from gs_explain_model("iris_classification_model");
DB4AI MODEL
-------------------------------------------------------------
Name: iris_classification_model
Algorithm: xgboost_regression_logistic
Query: CREATE MODEL iris_classification_model
USING xgboost_regression_logistic
FEATURES sepal_length, sepal_width,petal_length,petal_width
TARGET target_type < 2
FROM tb_iris_1
WITH nthread=4, max_depth=8;
Return type: Float64
Pre-processing time: 0.000000
Execution time: 0.001443
Processed tuples: 78
Discarded tuples: 0
n_iter: 10
batch_size: 10000
max_depth: 8
min_child_weight: 1
gamma: 0.0000000000
eta: 0.3000000000
nthread: 4
verbosity: 1
seed: 0
booster: gbtree
tree_method: auto
eval_metric: rmse
rmse: 0.2648450136
model size: 4613
-
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…;
openGauss=# SELECT id, PREDICT BY iris_classification (FEATURES sepal_length,sepal_width,petal_length,petal_width) as "PREDICT" FROM tb_iris limit 3;
id | PREDICT
-----+---------
84 | 2
85 | 0
86 | 0
(3 rows)
针对相同的推断任务，同一个模型的结果是大致稳定的。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 5 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：
openGauss=# 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;
QUERY PLAN
-------------------------------------------------------------------------
Train Model - logistic_regression (cost=0.00..0.00 rows=0 width=0)
-> Materialize (cost=0.00..41.08 rows=1776 width=12)
-> Seq Scan on patients (cost=0.00..32.20 rows=1776 width=12)
(3 rows)
-
异常场景。
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训练阶段。
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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：
openGauss=# CREATE MODEL patient_linear_regression USING linear_regression FEATURES second_attack,treatment TARGET trait_anxiety FROM patients WITH optimizer='aa';
ERROR: Invalid hyperparameter value for optimizer. Valid values are: gd, ngd.
-
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，例如：
openGauss=# CREATE MODEL patient_linear_regression USING linear_regression FEATURES second_attack,treatment TARGET trait_anxiety FROM patients;
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，例如：
openGauss=# CREATE MODEL patient_linear_regression USING linear_regression FEATURES * TARGET trait_anxiety FROM patients;
ERROR: FEATURES clause cannot be *
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
openGauss=# 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，例如：
openGauss=# 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
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场景五：当进行分类任务时TARGET列的分类只有1种情况，会返回ERROR，并提示错误原因，例如：
openGauss=# CREATE MODEL ecoli_svmc USING multiclass FEATURES f1, f2, f3, f4, f5, f6, f7 TARGET cat FROM (SELECT * FROM db4ai_ecoli WHERE cat='cp');
ERROR: At least two categories are needed
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场景六：DB4AI在训练过程中会过滤掉含有空值的数据，当参与训练的模型数据为空的时候，会返回ERROR，并提示错误原因，例如：
openGauss=# create model iris_classification_model using xgboost_regression_logistic features message_regular target error_level from error_code;
ERROR: Training data is empty, please check the input data.
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场景七：DB4AI的算法对于支持的数据类型是有限制的。当数据类型不在支持白名单中，会返回ERROR，并提示非法的oid，可通过pg_type查看OID确定非法的数据类型，例如：
openGauss=# CREATE MODEL ecoli_svmc USING multiclass FEATURES f1, f2, f3, f4, f5, f6, f7, cat TARGET cat FROM db4ai_ecoli ;
ERROR: Oid type 1043 not yet supported
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场景八：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。
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模型解析。
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推断阶段。
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场景十：当模型名在系统表中查找不到，数据库会报ERROR，例如：
openGauss=# select id, PREDICT BY patient_logistic_regression (FEATURES second_attack,treatment) FROM patients;
ERROR: There is no model called "patient_logistic_regression".
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场景十一：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：
openGauss=# 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
-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
openGauss=# 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
![]()
说明： DB4AI特性需要读取数据参与计算，不适用于密态数据库等情况。
二、全流程AI
传统的AI任务往往具有多个流程，如数据的收集过程包括数据的采集、数据清洗、数据存储等，在算法的训练过程中又包括数据的预处理、训练、模型的保存与管理等。其中，对于模型的训练过程，又包括超参数的调优过程。诸如此类机器学习模型生命周期的全过程，可大量集成于数据库内部。在距离数据存储侧最近处进行模型的训练、管理、优化等流程，在数据库端提供SQL语句式的开箱即用的AI全声明周期管理的功能，称之为全流程AI.
openGauss实现了部分全流程AI的功能，将在本章节中详细展开。
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PLPython Fenced模式
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DB4AI-Snapshots数据版本管理
①PLPython Fenced模式
在fenced模式中添加plpython非安全语言。在数据库编译时需要将python集成进数据库中，在configure阶段加入–with-python选项。同时也可指定安装plpython的python路径，添加选项–with-includes='/python-dir=path'。
在启动数据库之前配置GUC参数unix_socket_directory ，指定unix_socket进程间通讯的文件地址。用户需要提前在user-set-dir-path下创建文件夹，并将文件夹权限修改为可读可写可执行状态。
unix_socket_directory = '/user-set-dir-path'
配置完成，启动数据库。
将plpython加入数据库编译，并设置好GUC参数unix_socket_directory后，在启动数据库的过程中，自动创建fenced-Master进程。在数据库不进行python编译的情况下，fenced模式需要手动拉起master进程，在GUC参数设置完成后，输入创建master进程命令。
启动fenced-Master进程，命令为：
gaussdb --fenced -k /user-set-dir-path -D /user-set-dir-path &
完成fence模式配置，针对plpython-fenced UDF数据库将在fenced-worker进程中执行UDF计算。
使用指导
-
创建extension
下面示例是以python2为例。
-
创建plpython-fenced UDF
openGauss=# create or replace function pymax(a int, b int)
openGauss-# returns INT
openGauss-# language plpythonu fenced
openGauss-# as $$
openGauss$# import numpy
openGauss$# if a > b:
openGauss$# return a;
openGauss$# else:
openGauss$# return b;
openGauss$# $$;
CREATE FUNCTION
-
查看UDF信息
openGauss=# select * from pg_proc where proname='pymax';
-[ RECORD 1 ]----+--------------
proname | pymax
pronamespace | 2200
proowner | 10
prolang | 16388
procost | 100
prorows | 0
provariadic | 0
protransform | -
proisagg | f
proiswindow | f
prosecdef | f
proleakproof | f
proisstrict | f
proretset | f
provolatile | v
pronargs | 2
pronargdefaults | 0
prorettype | 23
proargtypes | 23 23
proallargtypes |
proargmodes |
proargnames | {a,b}
proargdefaults |
prosrc |
| import numpy
| if a > b:
| return a;
| else:
| return b;
|
probin |
proconfig |
proacl |
prodefaultargpos |
fencedmode | t
proshippable | f
propackage | f
prokind | f
proargsrc |
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运行UDF
-
创建一个数据表：
openGauss=# create table temp (a int ,b int) ;
CREATE TABLE
openGauss=# insert into temp values (1,2),(2,3),(3,4),(4,5),(5,6);
INSERT 0 5
-
运行UDF：
openGauss=# select pymax(a,b) from temp;
pymax
-------
2
3
4
5
6
(5 rows)
②DB4AI-Snapshots数据版本管理
DB4AI-Snapshots是DB4AI模块用于管理数据集版本的功能。通过DB4ai-Snapshots组件，开发者可以简单、快速地进行特征筛选、类型转换等数据预处理操作，同时还可以像git一样对训练数据集进行版本控制。数据表快照创建成功后可以像视图一样进行使用，但是一经发布后，数据表快照便固化为不可变的静态数据，如需修改该数据表快照的内容，需要创建一个版本号不同的新数据表快照。
DB4AI-Snapshots的生命周期
DB4AI-Snapshots的状态包括published、archived以及purged。其中，published可以用于标记该DB4AI-Snapshots 已经发布，可以进行使用。archived表示当前 DB4AI-Snapshots 处于“存档期”，一般不进行新模型的训练，而是利用旧数据对新的模型进行验证。purged则是该DB4AI-Snapshots 已经被删除的状态，在数据库系统中无法再检索到。
需要注意的是快照管理功能是为了给用户提供统一的训练数据，不同团队成员可以使用给定的训练数据来重新训练机器学习模型，方便用户间协同。为此私有用户和三权分立状态(enableSeparationOfDuty=ON)等涉及不支持用户数据转写等情况将不支持Snapshot特性。
用户可以通过“CREATE SNAPSHOT”语句创建数据表快照，创建好的快照默认即为published状态。可以采用两种模式创建数据表快照，即为MSS以及CSS模式，它们可以通过GUC参数db4ai_snapshot_mode进行配置。对于MSS模式，它是采用物化算法进行实现的，存储了原始数据集的数据实体；CSS则是基于相对计算算法实现的，存储的是数据的增量信息。数据表快照的元信息存储在DB4AI的系统目录中。可以通过db4ai.snapshot 系统表查看到。
可以通过“ARCHIVE SNAPSHOT”语句将某一个数据表快照标记为archived状态，可以通过“PUBLISH SNAPSHOT”语句将其再度标记为published状态。标记数据表快照的状态，是为了帮助数据科学家进行团队合作使用的。
当一个数据表快照已经丧失存在价值时，可以通过“PURGE SNAPSHOT”语句删除它，以便永久删除其数据并恢复存储空间。
DB4AI-Snapshots使用指导
-
创建表以及插入表数据。
数据库内存在已有的数据表，可根据该已有的数据表创建对应的数据表快照。为了后续演示，在此处新建一个名为 t1 的数据表，并向其中插入测试数据。
create table t1 (id int, name varchar);
insert into t1 values (1, 'zhangsan');
insert into t1 values (2, 'lisi');
insert into t1 values (3, 'wangwu');
insert into t1 values (4, 'lisa');
insert into t1 values (5, 'jack');
通过SQL语句，查询搭配数据表内容。
SELECT * FROM t1;
id | name
----+----------
1 | zhangsan
2 | lisi
3 | wangwu
4 | lisa
5 | jack
(5 rows)
-
使用DB4AI-Snapshots。
-
创建DB4AI-Snapshots
-
示例1：CREATE SNAPSHOT…AS
示例如下，其中，默认版本分隔符为 “@”, 默认子版本分割符为 “.”，该分割符可以分别通过GUC参数db4ai_snapshot_version_delimiter以及db4ai_snapshot_version_separator进行设置。
create snapshot s1@1.0 comment is 'first version' as select * from t1;
schema | name
--------+--------
public | s1@1.0
(1 row)
上述结果提示已经创建了数据表 s1的快照，版本号为 1.0。创建好后的数据表快照可以像使用一般视图一样进行查询，但不支持通过“INSERT INTO”语句进行更新。例如下面几种语句都可以查询到数据表快照s1的对应版本 1.0的内容：
SELECT * FROM s1@1.0;
SELECT * FROM public.s1@1.0;
SELECT * FROM public . s1 @ 1.0;
id | name
----+----------
1 | zhangsan
2 | lisi
3 | wangwu
4 | lisa
5 | jack
(5 rows)
可以通过下列SQL语句修改数据表t1的内容：
UPDATE t1 SET name = 'tom' where id = 4;
insert into t1 values (6, 'john');
insert into t1 values (7, 'tim');
再检索数据表t1的内容时，发现虽然数据表t1的内容已经发生变化，但是数据表快照 s1@1.0 版本的查询结果并未发生变化。由于数据表t1的数据已经发生了改变，如果将当前数据表的内容作为版本2.0，则可创建快照s1@2.0,创建的SQL语句如下：
create snapshot s1@2.0 as select * from t1;
通过上述例子，我们可以发现，数据表快照可以固化数据表的内容，避免中途对数据的改动造成机器学习模型训练时的不稳定，同时可以避免多用户同时访问、修改同一个表时造成的锁冲突。
-
示例2：CREATE SNAPSHOT…FROM
SQL语句可以对一个已经创建好的数据表快照进行继承，利用在此基础上进行的数据修改产生一个新的数据表快照。例如：
create snapshot s1@3.0 from @1.0 comment is 'inherits from @1.0' using (INSERT VALUES(6, 'john'), (7, 'tim'); DELETE WHERE id = 1);
schema | name
--------+--------
public | s1@3.0
(1 row)
其中，“@”为数据表快照的版本分隔符，from子句后加上已存在的数据表快照，用法为“@”+版本号，USING关键字后加入可选的几个操作关键字（INSERT …/UPDATE …/DELETE …/ALTER …）,其中 “INSERT INTO”以及“DELETE FROM”语句中的“INTO”、“FROM”等与数据表快照名字相关联的子句可以省略，具体可以参考AI特性函数。
示例中，基于前述s1@1.0快照，插入2条数据，删除1条新的数据，新生成的快照s1@3.0，检索该s1@3.0：
SELECT * FROM s1@3.0;
id | name
----+----------
2 | lisi
3 | wangwu
4 | lisa
5 | jack
6 | john
7 | tim
(7 rows)
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删除数据表快照SNAPSHOT
purge snapshot s1@3.0;
schema | name
--------+--------
public | s1@3.0
(1 row)
此时，已经无法再从s1@3.0 中检索到数据了，同时该数据表快照在db4ai.snapshot视图中的记录也会被清除。删除该版本的数据表快照不会影响其他版本的数据表快照。
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从数据表快照中采样
示例：从snapshot s1中抽取数据，使用0.5抽样率。
sample snapshot s1@2.0 stratify by name as nick at ratio .5;
schema | name
--------+------------
public | s1nick@2.0
(1 row)
可以利用该功能创建训练集与测试集，例如：
SAMPLE SNAPSHOT s1@2.0 STRATIFY BY name AS _test AT RATIO .2, AS _train AT RATIO .8 COMMENT IS 'training';
schema | name
--------+----------------
public | s1_test@2.0
public | s1_train@2.0
(2 rows)
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发布数据表快照
采用下述SQL语句将数据表快照 s1@2.0 标记为published 状态：
publish snapshot s1@2.0;
schema | name
--------+--------
public | s1@2.0
(1 row)
-
存档数据表快照
采用下述语句可以将数据表快照标记为 archived 状态：
archive snapshot s1@2.0;
schema | name
--------+--------
public | s1@2.0
(1 row)
可以通过db4ai-snapshots提供的视图查看当前数据表快照的状态以及其他信息：
select * from db4ai.snapshot;
id | parent_id | matrix_id | root_id | schema | name | owner | commands | comment | published | archived | created | row_count
----+-----------+-----------+---------+--------+------------+--------+------------------------------------------+---------+-----------+----------+----------------------------+-----------
1 | | | 1 | public | s1@2.0 | omm | {"select *","from t1 where id > 3",NULL} | | t | f | 2021-04-17 09:24:11.139868 | 2
2 | 1 | | 1 | public | s1nick@2.0 | omm | {"SAMPLE nick .5 {name}"} | | f | f | 2021-04-17 10:02:31.73923 | 0
-
异常场景
-
数据表或db4ai-snapshots不存在时。
purge snapshot s1nick@2.0;
publish snapshot s1nick@2.0;
---------
ERROR: snapshot public."s1nick@2.0" does not exist
CONTEXT: PL/pgSQL function db4ai.publish_snapshot(name,name) line 11 at assignment
archive snapshot s1nick@2.0;
----------
ERROR: snapshot public."s1nick@2.0" does not exist
CONTEXT: PL/pgSQL function db4ai.archive_snapshot(name,name) line 11 at assignment
-
删除snapshot时，有依赖该快照的其他snapshot，需先确保删除对本快照所依赖的其他快照。
purge snapshot s1@1.0;
ERROR: cannot purge root snapshot 'public."s1@1.0"' having dependent snapshots
HINT: purge all dependent snapshots first
CONTEXT: referenced column: purge_snapshot_internal
SQL statement "SELECT db4ai.purge_snapshot_internal(i_schema, i_name)"
PL/pgSQL function db4ai.purge_snapshot(name,name) line 71 at PERFORM
-
相关GUC参数
-
db4ai_snapshot_mode：
Snapshot有2种模式：MSS（物化模式，存储数据实体）和CSS（计算模式，存储增量信息）。Snapshot可在MSS和CSS之间切换快照模式，默认是MSS模式。
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db4ai_snapshot_version_delimiter：
该参数为数据表快照版本分隔符。“@”为数据表快照的默认版本分隔符。
-
db4ai_snapshot_version_separator
该参数为数据表快照子版本分隔符。“.”为数据表快照的默认版本分隔符。
-
DB4AI Schema下的数据表快照详情db4ai.snapshot。
openGauss=# \d db4ai.snapshot
Table "db4ai.snapshot"
Column | Type | Modifiers
-----------+-----------------------------+---------------------------
id | bigint |
parent_id | bigint |
matrix_id | bigint |
root_id | bigint |
schema | name | not null
name | name | not null
owner | name | not null
commands | text[] | not null
comment | text |
published | boolean | not null default false
archived | boolean | not null default false
created | timestamp without time zone | default pg_systimestamp()
row_count | bigint | not null
Indexes:
"snapshot_pkey" PRIMARY KEY, btree (schema, name) TABLESPACE pg_default
"snapshot_id_key" UNIQUE CONSTRAINT, btree (id) TABLESPACE pg_default
![]()
说明： 命名空间DB4AI是本功能的私有域，不支持在DB4AI的命令空间下创建函数索引（functional index）。
— END —
