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openGauss学习笔记-307 openGauss AI特性-DB4AI数据库驱动AI-全流程AI-PLPython Fenced模式
传统的AI任务往往具有多个流程,如数据的收集过程包括数据的采集、数据清洗、数据存储等,在算法的训练过程中又包括数据的预处理、训练、模型的保存与管理等。其中,对于模型的训练过程,又包括超参数的调优过程。诸如此类机器学习模型生命周期的全过程,可大量集成于数据库内部。在距离数据存储侧最近处进行模型的训练、管理、优化等流程,在数据库端提供SQL语句式的开箱即用的AI全声明周期管理的功能,称之为全流程AI.
openGauss实现了部分全流程AI的功能,将在本章节中详细展开。
307.1 PLPython Fenced模式
在fenced模式中添加plpython非安全语言。在数据库编译时需要将python集成进数据库中,在configure阶段加入–with-python选项。同时也可指定安装plpython的python路径,添加选项–with-includes=‘/python-dir=path’。
在启动数据库之前配置GUC参数unix_socket_directory ,指定unix_socket进程间通讯的文件地址。用户需要提前在user-set-dir-path下创建文件夹,并将文件夹权限修改为可读可写可执行状态。
配置完成,启动数据库。
将plpython加入数据库编译,并设置好GUC参数unix_socket_directory后,在启动数据库的过程中,自动创建fenced-Master进程。在数据库不进行python编译的情况下,fenced模式需要手动拉起master进程,在GUC参数设置完成后,输入创建master进程命令。
启动fenced-Master进程,命令为:
完成fence模式配置,针对plpython-fenced UDF数据库将在fenced-worker进程中执行UDF计算。
307.1.1 使用指导
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创建Extension
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当编译的plpython为python2时:
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当编译的plpython为python3时:
下面示例是以python2为例。
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创建plpython-fenced UDF
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查看UDF信息
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运行UDF
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创建一个数据表:
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运行UDF:
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