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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
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
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
关联查询 【规则】多表关联嵌套深度必须小于8。 关联嵌套过深，容易产生慢SQL，应从业务层考虑优化。 【规则】表关联查询必须明确指定各表的连接条件（ON），以避免产生笛卡尔积。 例如在MySQL中，JOIN与CROSS JOIN和INNER JOIN等价，但是在SQL标准中，JOIN仅与INNER
关联查询 【规则】多表关联嵌套深度必须小于8。 关联嵌套过深，容易产生慢SQL，应从业务层考虑优化。 【规则】表关联查询必须明确指定各表的连接条件（ON），以避免产生笛卡尔积。 例如在B数据库中，JOIN与CROSS JOIN和INNER JOIN等价，但是在SQL标准中，JOIN仅与INNER
关联查询 【规则】多表关联嵌套深度必须小于8。 关联嵌套过深，容易产生慢SQL，应从业务层考虑优化。 【规则】表关联查询必须明确指定各表的连接条件（ON），以避免产生笛卡尔积。 例如在B数据库中，JOIN与CROSS JOIN和INNER JOIN等价，但是在SQL标准中，JOIN仅与INNER
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
CREATE MODEL 功能描述 训练机器学习模型并保存模型。 注意事项 当前版本形态暂不支持模型训练功能，不支持使用该语法。 父主题： C
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。
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。
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
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
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