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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
te_logical_replication_slot等。 使用plan trace特性可以查看查询计划的优化过程。在plan trace中可以看到计划中路径的计算过程、路径的选择与淘汰过程等关键信息，以达到帮助分析慢SQL根因的目的。使用该特性有两种方式。 --准备表 CREATE
ogical_replication_slot等。 使用plan trace特性可以查看查询计划的优化过程。在plan trace中可以看到计划中路径的计算过程、路径的选择与淘汰过程等关键信息，以达到分析慢SQL根因的目的。下面分别介绍使用该特性的两种方式。 --准备表 CREATE
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。 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。
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。 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。
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 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
PL/SQL是一种可载入的过程语言。 用PL/SQL创建的函数可以被用在任何可以使用内建函数的地方。例如，可以创建复杂条件的计算函数并且后面用它们来定义操作符或把它们用于索引表达式。 SQL被大多数数据库用作查询语言。它是可移植的并且容易学习。但是每一个SQL语句必须由数据库服务器单独执行。
PL/SQL是一种可载入的过程语言。 用PL/SQL创建的函数可以被用在任何可以使用内建函数的地方。例如，可以创建复杂条件的计算函数并且后面用它们来定义操作符或把它们用于索引表达式。 SQL被大多数数据库用作查询语言，它是可移植的并且容易学习。但是每一个SQL语句必须由数据库服务器单独执行。
PL/SQL是一种可载入的过程语言。 用PL/SQL创建的函数可以被用在任何可以使用内建函数的地方。例如，可以创建复杂条件的计算函数并且后面用它们来定义操作符或把它们用于索引表达式。 SQL被大多数数据库用作查询语言。它是可移植的并且容易学习。但是每一个SQL语句必须由数据库服务器单独执行。
PL/SQL是一种可载入的过程语言。 用PL/SQL创建的函数可以被用在任何可以使用内建函数的地方。例如，可以创建复杂条件的计算函数并且后面用它们来定义操作符或把它们用于索引表达式。 SQL被大多数数据库用作查询语言。它是可移植的并且容易学习。但是每一个SQL语句必须由数据库服务器单独执行。
PL/SQL是一种可载入的过程语言。 用PL/SQL创建的函数可以被用在任何可以使用内建函数的地方。例如，可以创建复杂条件的计算函数并且后面用它们来定义操作符或把它们用于索引表达式。 SQL被大多数数据库用作查询语言。它是可移植的并且容易学习。但是每一个SQL语句必须由数据库服务器单独执行。
PL/SQL是一种可载入的过程语言。 用PL/SQL创建的函数可以被用在任何可以使用内建函数的地方。例如，可用于创建复杂条件的计算函数、定义操作符以及索引表达式。 SQL被大多数数据库用作查询语言。它是可移植的并且容易学习。但是每一个SQL语句必须由数据库服务器单独执行。 这意味着
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
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
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
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
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