基于 PostgreSQL 的非线性回归原理与 AI 数据库融合实践-优快云博客

本文整理于 HOW 2026 演讲内容，演讲者：郭铁成，pg4ml 创始人。

非线性回归的本质，是在线性回归的骨架——矩阵乘法与最小二乘法——之上，引入激活函数以增强模型的非线性表达能力。逻辑回归可视为矩阵乘法与 Sigmoid 激活函数及交叉熵损失函数的组合，而非线性回归则进一步将矩阵乘法与更丰富的激活函数、最小二乘类目标相结合，构成现代深度学习模型的基础范式。

本文从该核心逻辑出发，系统梳理了 PostgreSQL 自定义运算符（CREATE OPERATOR）的语法规范与限制，验证了矩阵乘法的关键运算性质（包括代数性质、几何变换性质及分块拼接性质）及其在大模型 KV Cache 优化中的底层原理，并重点介绍了两类具备完备表达能力的新型激活函数设计。在此基础上，本文进一步探讨了 AI 与数据库深度融合的技术路线与工程化前景。

一、PostgreSQL 自定义运算符（CREATE OPERATOR）语法规范

在 PostgreSQL 中，通过CREATE OPERATOR语法可以扩展自定义运算符，这是本次研究进行矩阵科学计算的基础工具。其语法核心要素如下：

运算符名称：需避免与注释符（--、/* */）或 SQL 保留符号（如=>）冲突，多字符名称不能以+或-结尾（除非包含~ ! @ # % ^ & | ?`等字符）。
处理函数：指定该运算符调用的底层函数。
操作数类型：定义左操作数和右操作数的数据类型。
版本限制：PostgreSQL 14 版本以后不再支持右单目运算符，仅支持左单目运算符。

基于上述规范，本文定义了一套完整的矩阵运算运算符体系：

双目运算符：矩阵乘法（|**|）、上下拼接（|-||）、左右拼接（||||）、元素级加法和乘法。
左单目运算符：上下翻转（||~|）、左右翻转（|-~|）、旋转 180°（|~~|）、转置（|^~|）。
辅助函数：切片、平均值、标准差、开平方、幂运算等。

这些扩展使得 PostgreSQL 能够承担矩阵计算验证任务，为后续算子的库内实现提供执行基础。

二、矩阵乘法运算性质的归纳与应用

在 PostgreSQL 15 环境下，本文对矩阵乘法的核心性质进行了系统性验证与归纳，共涉及约 20 条性质。其中，分块拼接性质直接为大模型的 KV Cache 优化提供了数学依据。

1. 基本代数性质

交换律：不满足（ $\times B \neq B \times A$ ），维度不匹配时直接报错。
结合律：满足， $(A B) C = A (B C)$ 。
分配律：满足左分配律和右分配律（因交换律不成立，需区分方向）。

2. 几何变换性质

左操作数上下翻转 → 结果上下翻转；右操作数左右翻转 → 结果左右翻转。
两操作数同时旋转 180° → 结果旋转 180°。
转置性质： $AB)^T = B^T A^T$ （先转置再交换位置）。

3. 分块拼接性质与 KV Cache 优化原理

将矩阵划分为多个子块进行分别计算后再拼接，结果保持不变。这一性质在大模型的KV Cache（键值缓存） 优化中具有关键作用：

将历史长文本对应的张量子块提取并缓存，避免重复计算。
当前快照相关的子块规模较小，仅需计算新增部分并与缓存结果拼接。
对于上下文长度可达数万乃至数十万的场景，该优化可大幅降低计算量，正是 Transformer 架构中 KV Cache 机制的数学本质。

三、机器学习算子分类与新型激活函数设计

1. 算子分类框架

机器学习算子可按功能划分为：

线性/初等运算：矩阵乘法、加减乘除、点乘。
非线性变换：激活函数、重分布函数（如 Softmax）。
滑窗类：用于 2D 张量的卷积、池化。
构造类：升维、降维、切片、拼接等。
损失函数虽在训练中计算梯度，但不参与计算图的张量流转，故不作为核心算子纳入。

2. 追求完备表达能力的新型激活函数

传统 ReLU（导数在原点不连续）和 Sigmoid（有界）存在明显瓶颈。本文设计了两类新型激活函数，旨在从数学上实现表达能力的完备性——即等价于高维空间的泰勒展开式。

（1）absqrt 函数

数学原理：当 $β=0.5\beta=0.5$ 时，函数次数涵盖 0.5 次、0 次（偏移量）和 1 次（残差）。通过多层嵌套（如 ResNet 结构），可逐步演化出完备的多项式次数（0 次至 N 次）。这恰好对应泰勒展开式的多项式形式，因此该激活函数驱动的深度模型，在高维空间可完备地表达任意光滑流形。

（2）lnabsa1 函数

基于绝对值对数与正负号设计，自然对数部分本身接近泰勒展开（次数齐备），通过残差补充零次项，同样实现完备表达能力。

对比优势：

导数连续（优于 ReLU 在原点不连续）。
单调连续，且能表达正负无穷（优于 Sigmoid 的有界性）。
理论层面具备完备表达能力，为深度模型的可解释性提供了数学支撑。

四、AI 与数据库融合的技术路线展望

1. 数据库作为科学计算引擎

PostgreSQL 通过扩展自定义运算符和函数，已能够承担矩阵计算、算子验证等科学计算任务，具备发展为库内深度学习框架的潜力。

2. 工程化配套方向

要实现真正的 AI 与数据库融合，仍需补齐以下环节：

算力集群：支持 GPU 等异构计算资源的调度。
图形化交互：提供模型设计器，支持拖拉拽方式构建计算图。
流式响应：推理过程中支持流式数据输入输出。

3. 库内模型序列化与无代码构建

模型结构可通过库表字段进行序列化存储（仅需 2~3 张表即可完整表达）。这意味着模型构建可以不依赖代码编写，而是通过图形化界面配置计算图，实现“库内模型编排”而非“库内算力执行”，降低 AI 应用的门槛。

4. 算力融合的观点

无论代码运行在 Python 环境还是数据库内部，模型推理均依赖 GPU 等硬件算力。数据库与算力并非对立关系，通过合理架构设计可实现数据流与计算任务的深度融合。算力本身不是瓶颈，如何将数据存储、计算调度和模型服务统一在数据库体系内，才是未来开源数据库生态的重要探索方向。

结语

本文从非线性回归的基本原理出发，展示了 PostgreSQL 在自定义运算符、矩阵运算性质验证、新型激活函数设计方面的实践成果，并对 AI 与数据库融合的技术路线进行了展望。随着开源生态的持续发展，数据库有望超越传统存储查询的定位，成为 AI 模型设计、训练和推理的统一平台。以开源之道，见致远之志，这一愿景正逐步走向现实。