openGauss数据库源码解析:AI技术(25)
1、将AI Engine与优化器深度结合，可以利用AI技术来优化查询计划的选择过程。通过分析历史查询数据和执行计划，AI可以预测不同查询计划的性能，并选择最优的执行路径。openGauss的DB4AI能力 DB4AI是数据库与AI结合的另一个重要方向，旨在通过数据库来高效驱动AI任务。
2、DB4AI是指利用数据库的能力驱动AI任务，实现数据存储与技术栈的同构，是openGauss自0版本开始引入的重要特性。特性简介 通过在数据库内集成AI算法，openGauss具备了数据库原生AI计算引擎、模型管理、AI算子以及AI原生执行计划的能力。
3、openGauss数据库源码解析：代码结构-AI能力 openGauss数据库的AI能力是其核心特性之一，旨在通过人工智能技术优化数据库的性能和应用场景。这一能力主要分为两大方向：AI4DB和DB4AI。以下是对openGauss数据库中AI能力的代码结构及其实现原理的详细解析。
4、openGauss数据库源码解析： AI技术（24）预测流程 在openGauss数据库中，AI技术的预测流程主要通过ModelpreDICtInternal函数和TreeModelPrEDIct函数实现。其中，TreeModelPredict函数是树状模型预测过程的核心。连接AI Engine：在预测过程中，内核侧的树状模型预测会尝试与AI Engine建立连接。
5、openGauss数据库源码解析：AI技术（22）openGauss数据库中的AI技术，特别是查询性能预测功能，是通过数据库内核与AI Engine的协同工作来实现的。以下是对其实现原理的详细解析：总体架构 查询性能预测由数据库内核侧和AI Engine侧两个部分组成。
openGauss数据库源码解析:代码结构-AI能力(16)
代码结构：openGauss通过集成MADlib算法库，实现了对MADlib生态的兼容。MADlib算法库通常位于数据库的扩展模块中，用户可以通过SQL语句直接调用这些算法。实现原理：openGauss对MADlib算法库进行了优化和改进，提高了算法的性能和稳定性。
openGauss数据库源码解析： AI技术（24）预测流程 在openGauss数据库中，AI技术的预测流程主要通过ModelPredictInternal函数和TreeModelPredict函数实现。其中，TreeModelPredict函数是树状模型预测过程的核心。连接AI Engine：在预测过程中，内核侧的树状模型预测会尝试与AI Engine建立连接。
总结通过对Knob类和DB_Agent类的深入解析，我们可以清晰地看到openGauss数据库交互部分是如何与AI技术相结合的。Knob类提供了数据库参数的数值化封装，使得算法可以处理这些参数；而DB_Agent类则实现了对数据库行为的封装，为算法提供了与数据库进行交互的接口。
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我是域帮网的签约作者“金生”！
希望本篇文章《gbdt源码编译，glibc源码编译》能对你有所帮助！
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