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ne执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。
ne执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。
测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 oid oid 数据库对象id。 template_name name 机器学习模型的模板名，决定训练和预测调用的函数接口，目前只实现了rlstm，方便后续扩展。
GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表
GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： AI
GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表，记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 分布式场景下提供此系统表，但AI能力不可用。 父主题： 系统表
PLAN TRACE使用介绍 该特性是数据库内核开发人员对慢SQL深度分析使用的特性，不建议非内核开发人员使用。 该特性开启后，会在执行DML期间记录优化器相关信息到系统表中，这样会导致读事务变成写事务，从而导致要求必须在读事务里执行的函数无法执行，例如函数pg_create_l
PLAN TRACE使用介绍 该特性是数据库内核开发人员对慢SQL深度分析使用的特性，不建议非内核开发人员使用。 该特性开启后，会在执行DML期间记录优化器相关信息到系统表中，这样会导致原本的读事务变成了写事务，从而导致要求必须在读事务里执行的函数无法执行，例如函数pg_crea
attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围
通过PL/SQL，可以将一整块计算和一系列查询分组在数据库服务器内部，这样就有了一种过程语言的能力并且使SQL更易用，同时能节省客户端/服务器通信开销。 客户端和服务器之间的额外往返通信被消除。 客户端不需要的中间结果不必被整理或者在服务器和客户端之间传送。 多轮的查询解析可以被避免。
通过PL/SQL，可以将一整块计算和一系列查询分组在数据库服务器内部，这样就有了一种过程语言的能力并且使SQL更易用，同时能节省的客户端/服务器通信开销。 客户端和服务器之间的额外往返通信被消除。 客户端不需要的中间结果不必被整理或者在服务器和客户端之间传送。 多轮的查询解析可以被避免。
通过PL/SQL，可以将一整块计算和一系列查询分组在数据库服务器内部，这样就有了一种过程语言的能力并且使SQL更易用，同时能节省客户端/服务器通信开销。 客户端和服务器之间的额外往返通信被消除。 客户端不需要的中间结果不必被整理或者在服务器和客户端之间传送。 多轮的查询解析可以被避免。
通过PL/SQL，可以将一整块计算和一系列查询分组在数据库服务器内部，这样就有了一种过程语言的能力并且使SQL更易用，同时能节省客户端/服务器通信开销。 客户端和服务器之间的额外往返通信被消除。 客户端不需要的中间结果不必被整理或者在服务器和客户端之间传送。 多轮的查询解析可以被避免。
通过PL/SQL，可以将一整块计算和一系列查询分组在数据库服务器内部，这样就有了一种过程语言的能力并且使SQL更易用，同时能节省客户端/服务器通信开销。PL/SQL的优点如下： 客户端和服务器之间的额外往返通信被消除。 客户端不需要的中间结果不必被整理或者在服务器和客户端之间传送。 多轮的查询解析可以被避免。
通过PL/SQL，可以将一整块计算和一系列查询分组在数据库服务器内部，这样就有了一种过程语言的能力并且使SQL更易用，同时能节省客户端/服务器通信开销。 客户端和服务器之间的额外往返通信被消除。 客户端不需要的中间结果不必被整理或者在服务器和客户端之间传送。 多轮的查询解析可以被避免。
attribute_name 在监督学习任务中训练模型的目标列名(可进行简单的表达式处理)。 取值范围：字符型，需要符合数据属性名的命名规范。 subquery 数据源。 取值范围：字符串，符合数据库SQL语法。 hyper_parameter_name 机器学习模型的超参名称。 取值范围
DB_ARGUMENTS DB_ARGUMENTS视图显示当前用户可访问的存储过程和函数的参数信息。该视图同时存在于PG_CATALOG和SYS Schema下。该视图所有用户都可以访问，显示当前用户可访问的所有信息。 表1 DB_ARGUMENTS字段 名称 类型 描述 owner
DB_ARGUMENTS DB_ARGUMENTS视图显示当前用户可访问的存储过程和函数的参数信息。该视图同时存在于PG_CATALOG和SYS Schema下。该视图所有用户都可以访问，显示当前用户可访问的所有信息。 表1 DB_ARGUMENTS字段 名称 类型 描述 owner
ADM_ARGUMENTS视图显示所有存储过程或函数的参数信息。默认只有系统管理员权限才可以访问，普通用户需要授权才可以访问。该视图同时存在于PG_CATALOG和SYS Schema下。 表1 ADM_ARGUMENTS字段 名称 类型 描述 owner character varying(128) 函数或存储过程的所有者。
DB_ARGUMENTS DB_ARGUMENTS视图显示当前用户可访问的存储过程和函数的参数信息。该视图同时存在于PG_CATALOG和SYS Schema下。该视图所有用户都可以访问，显示当前用户可访问的所有信息。 表1 DB_ARGUMENTS字段 名称 类型 描述 owner
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