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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。
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GS_WLM_PLAN_ENCODING_TABLE系统表显示计划算子级的编码信息，为机器学习模型的提供包括startup time, total time, peak memory, rows等标签值的训练、预测集。 表1 GS_WLM_PLAN_ENCODING_TABLE的字段 名称 类型
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
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无需任何预付款或长期承诺的用户。本文将介绍按需计费GaussDB数据库的计费规则。 适用场景 按需计费适用于具有不能中断的短期、突增或不可预测的应用或服务，例如电商抢购、临时测试、科学计算。 适用计费项 按需计费包含以下计费项。 表1 使用计费项 计费项 说明 数据库实例 Gau
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
CREATE MODEL 功能描述 训练机器学习模型并保存模型。 注意事项 模型名称具有唯一性约束，注意命名格式。 AI训练时长波动较大，在部分情况下训练运行时间较长，设置的GUC参数statement_timeout时长过短会导致训练中断。建议statement_timeout设置为0，不对语句执行时长进行限制。
教程指引 本教程旨在演示使用GDS（Gauss Data Service）工具将远端服务器上的数据导入GaussDB中的办法，帮助您学习如何通过GDS进行数据导入的方法。 在本教程中，您将： 生成本教程需要使用的CSV格式的数据源文件。 将数据源文件上传到数据服务器。 创建外表，
train_failure_count integer 模型训练失败次数。 prediction_count integer 模型总预测次数。 predfiction_failure_count integer 模型预测失效次数。 rtable_ids oid[] 模型条件输入基表顺序。 attnums int2[]
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。 这意味着客户端应用对于每一个查询都要执行以下过程：发送查询到数据库服务器、等待查询被接
ation_age，为日志文件提供一个一致的、可预测的命名方案。通过日志文件名，预测一个独立的日志文件完成并进入准备导入状态的时间。 将log_rotation_size设为0来终止基于尺寸的日志回滚，因为基于尺寸的日志回滚让预测日志文件名变得非常的困难。 将log_trunca
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