openGauss DeepSQL现有技术

如今，学术界与工业界在DB4AI这个方向已经了取得了许多成果。很多传统的商业关系数据库都已经支持了DB4AI能力，通过内置AI组件适配数据库内的数据处理和环境，可以对数据库存储的数据进行处理，最大程度地减少数据移动的花费。同时，很多云数据库、云计算数据分析平台也都具备DB4AI能力。同时还可能具备Python、R语言等接口，便于数据分析人员快速入门。

在DB4AI领域，同样具备很出色的开源软件，例如Apache顶级开源项目MADlib。它兼容PostgreSQL数据库，很多基于PostgreSQL数据库源码基线进行开发的数据库也可以很容易进行适配。MADlib可以为结构化和非结构化数据提供统计和机器学习的方法，并利用聚集函数实现在分布式数据库上的并行化计算。MADlib支持多种机器学习、数据挖掘算法，例如回归、分类、聚类、统计、图算法等，累计支持的算法达到70多个，在目前发布的1.17版本中MADlib支持深度学习。MADlib使用类SQL语法作为对外接口，通过创建UDF（user-defined function，用户自定义函数）的方式将AI任务集成到数据库中。

当前openGauss的DB4AI模块，兼容开源的MADlib，在原始MADlib开源软件的基础上进行了互相适配和增强，性能相比在PostgreSQL数据库上运行的MADlib性能更优。同时，openGauss基于MADlib框架，实现了其他工业级的、常用的算法，例如XGBoost、Prophet、GBDT以及推荐系统等。与此同时，openGauss还具备原生的AI执行计划与执行算子，该部分特性会在后续版本中开源。因此，本章内容主要介绍openGauss是如何兼容MADlib的。