In-database分析介绍

本文介绍了In-database分析的概念及其重要特性,包括易用性、本地性、可扩展性和通用性。文章以SQLFlow、Spark SQL、BigQuery ML和Apache MADlib为例,详细阐述了四种不同的架构类型及其对In-database分析特性的支持,并分析了各自的优点和适用场景。SQLFlow侧重易用性和通用性,Spark SQL注重SQL在AI引擎上的应用,BigQuery ML提供基于SQL的内置算法,而MADlib利用UDA实现全面的机器学习支持。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

获得技术资料内容,请访问Greenplum中文社区网站

今年QCon大会,蚂蚁金服发布了开源SQLConnectAI产品SQLFlow,旨在“降低人工智能应用的技术门槛,让技术人员调用AI像SQL一样简单”。 SQLFlow的思想最早可以追溯到2005年,当时Thomas Tileston提出了In-database分析,将数据库与数据挖掘、机器学习有机地统一了起来。 In-database分析通过扩充SQL的能力,降低了企业应用机器学习技术的门槛,同时解决了数据在不同系统间移动所产生的一系列问题。

In-databse分析主要具有以下特性:

1. 易用性,降低机器学习门槛,掌握SQL的技术人员即可完成大部分的机器学习模型训练及预测任务,掌握TensorFlow和Scikit-learn的技术人员比掌握SQL的技术人员少很多。

2. 本地性,减少数据的移动,存储在数据库中的数据在原地进行机器学习建模和推理,提高了分析效率同时,避免了数据移动过程中存在的安全问题,减少了team间沟通成本,以及建造单独数据分析基础设施的IT成本。

3. 可扩展性,单机机器学习到集群机器学习的扩展

4. 通用性,即支持的机器学习算法的丰富性。

从2005年Thomas Tileston提出了In-database分析至今,已经涌现出很多In-database分析的产品,它们部分或全部支持In-database分析的特性,我们将主要的产品和时间线总结在图1。

 

评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值