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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
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
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。
窗口函数查询 窗口函数对数据集中的相关行集执行计算，返回一个结果集。与聚集函数所完成的计算相比，窗口函数并不会使多行被聚集成一个单独的输出行。 --建表并插入数据。 gaussdb=# CREATE TABLE fruit_sale ( "statistical_date" date
窗口函数查询 窗口函数对数据集中的相关行集执行计算，返回一个结果集。与聚集函数所完成的计算相比，窗口函数并不会使多行被聚集成一个单独的输出行。 --建表并插入数据。 gaussdb=# CREATE TABLE fruit_sale ( "statistical_date" date
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
IMMEDIATE、OPEN FOR实现动态查询。前者通过动态执行SELECT语句，后者结合了游标的使用。当需要将查询的结果保存在一个数据集用于提取时，可使用OPEN FOR实现动态查询。 EXECUTE IMMEDIATE 语法图请参见图1。 图1 EXECUTE IMMEDIATE
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
IMMEDIATE、OPEN FOR实现动态查询。前者通过动态执行SELECT语句，后者结合了游标的使用。当需要将查询的结果保存在一个数据集用于提取时，可使用OPEN FOR实现动态查询。 EXECUTE IMMEDIATE 语法图请参见图1。 图1 EXECUTE IMMEDIATE
IMMEDIATE、OPEN FOR实现动态查询。前者通过动态执行SELECT语句，后者结合了游标的使用。当需要将查询的结果保存在一个数据集用于提取时，可使用OPEN FOR实现动态查询。 EXECUTE IMMEDIATE 语法图请参见图1。 图1 EXECUTE IMMEDIATE
IMMEDIATE、OPEN FOR实现动态查询。前者通过动态执行SELECT语句，后者结合了游标的使用。当需要将查询的结果保存在一个数据集用于提取时，可使用OPEN FOR实现动态查询。 EXECUTE IMMEDIATE 语法图请参见图1。 图1 EXECUTE IMMEDIATE
IMMEDIATE、OPEN FOR实现动态查询。前者通过动态执行SELECT语句，后者结合了游标的使用。当需要将查询的结果保存在一个数据集用于提取时，可使用OPEN FOR实现动态查询。 EXECUTE IMMEDIATE 语法图请参见图1。 图1 EXECUTE IMMEDIATE
IMMEDIATE、OPEN FOR实现动态查询。前者通过动态执行SELECT语句，后者结合了游标的使用。当需要将查询的结果保存在一个数据集用于提取时，可使用OPEN FOR实现动态查询。 EXECUTE IMMEDIATE 语法图请参见图1。 图1 EXECUTE IMMEDIATE
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
由START WITH区域的条件选择初始的数据集，把初始的数据集设为工作集。 只要工作集不为空，会用工作集的数据作为输入，查询下一轮的数据，过滤条件由CONNECT BY区域指定。其中，PRIOR关键字表示当前记录。 把步骤2中筛选出来的数据集，设为工作集，返回第二步重复操作。 同时
其中建表语句位于tools目录下。 本节以TPC-DS(Decision Support)标准测试的Q24的部分语句为例，在1000X数据集，24DN环境上，说明使用plan hint进行实际调优的过程。示例如下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
Partition）能够通过在每个分区的描述中为分区键指定离散值列表来显式控制行如何映射到分区。列表分区的优势在于可以以枚举分区值方式对数据进行分区，可以对无序和不相关的数据集进行分组和组织。对于未定义在列表中的分区键值，可以使用默认分区（DEFAULT）来进行数据的保存，这样所有未映射到任何其他分区的行都不会生成错误。示例如下：
Partition）能够通过在每个分区的描述中为分区键指定离散值列表来显式控制行如何映射到分区。列表分区的优势在于可以以枚举分区值方式对数据进行分区，可以对无序和不相关的数据集进行分组和组织。对于未定义在列表中的分区键值，可以使用默认分区（DEFAULT）来进行数据的保存，这样所有未映射到任何其他分区的行都不会生成错误。示例如下：
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