MySQL与Machine Learning：使用PL/SQL进行模型部署

在现代数据分析和机器学习领域，将训练好的模型集成到生产环境中是一个关键步骤。虽然 MySQL 本身并不是一个专门的机器学习平台，但通过使用 PL/SQL 和一些外部工具，可以在 MySQL 中部署和运行机器学习模型。本文将详细介绍如何使用 PL/SQL 在 MySQL 中部署机器学习模型，结合实际案例展示完整的流程。

随着大数据技术的发展，机器学习已成为企业决策的重要工具。然而，将机器学习模型无缝集成到现有的数据库系统中仍然是一个挑战。MySQL 是世界上最流行的开源关系型数据库之一，广泛应用于各种应用场景。虽然 MySQL 本身不直接支持复杂的机器学习算法，但通过扩展和外部工具的支持，可以在 MySQL 中实现机器学习模型的部署和运行。

目标

本文旨在指导读者如何：

• 使用 Python 训练机器学习模型。
• 将训练好的模型保存为可序列化格式。
• 使用 PL/SQL 调用外部 Python 脚本来加载和运行模型。
• 集成模型预测结果到 MySQL 数据库中。

准备工作

在开始之前，确保你已经安装了以下工具和库：

1. MySQL：版本 5.7 或更高。
2. Python：版本 3.6 或更高。
3. pip&