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?openGauss數據庫源碼解析系列文章—— DeepSQL?

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???大家好,我是Gauss松鼠會,歡迎進來學習啦~???

上一篇介紹了 8.6 AI查詢時間預測的相關內容,本篇我們介紹“8.7 DeepSQL、8.8 小結”的相關精彩內容介紹。

8.7 DeepSQL

前面提到的功能均為AI4DB領域,AI與數據庫結合還有另外一個大方向,即DB4AI。在本章中,我們將介紹openGauss的DB4AI能力,探索通過數據庫來高效驅動AI任務的新途徑。

使用場景

數據庫DB4AI功能的實現,即在數據庫內實現AI算法,以更好的支撐大數據的快速分析和計算。目前openGauss的DB4AI能力通過DeepSQL特性來呈現。這里提供了一整套基于SQL的機器學習、數據挖掘以及統計學的算法,用戶可以直接使用SQL語句進行機器學習工作。DeepSQL能夠抽象出端到端的、從數據到模型的數據研發過程,配合底層的計算引擎及數據庫自動優化,讓具備基礎SQL知識的用戶即可完成大部分的機器學習模型訓練及預測任務。整個分析和處理都運行在數據庫引擎中,用戶可以直接分析和處理數據庫內的數據,不需要在數據庫和其他平臺之間進行數據傳遞,避免在多個環境之間進行不必要的數據移動,并且整合了碎片化的數據開發技術棧。

現有技術

如今,學術界與工業界在DB4AI這個方向已經了取得了許多成果。很多傳統的商業關系數據庫都已經支持了DB4AI能力,通過內置AI組件適配數據庫內的數據處理和環境,可以對數據庫存儲的數據進行處理,最大程度地減少數據移動的花費。同時,很多云數據庫、云計算數據分析平臺也都具備DB4AI能力。同時還可能具備Python、R語言等接口,便于數據分析人員快速入門。
在DB4AI領域,同樣具備很出色的開源軟件,例如Apache頂級開源項目MADlib。它兼容PostgreSQL數據庫,很多基于PostgreSQL數據庫源碼基線進行開發的數據庫也可以很容易進行適配。MADlib可以為結構化和非結構化數據提供統計和機器學習的方法,并利用聚集函數實現在分布式數據庫上的并行化計算。MADlib支持多種機器學習、數據挖掘算法,例如回歸、分類、聚類、統計、圖算法等,累計支持的算法達到70多個,在目前發布的1.17版本中MADlib支持深度學習。MADlib使用類SQL語法作為對外接口,通過創建UDF(user-defined function,用戶自定義函數)的方式將AI任務集成到數據庫中。
當前openGauss的DB4AI模塊,兼容開源的MADlib,在原始MADlib開源軟件的基礎上進行了互相適配和增強,性能相比在PostgreSQL數據庫上運行的MADlib性能更優。同時,openGauss基于MADlib框架,實現了其他工業級的、常用的算法,例如XGBoost、Prophet、GBDT以及推薦系統等。與此同時,openGauss還具備原生的AI執行計劃與執行算子,該部分特性會在后續版本中開源。因此,本章內容主要介紹openGauss是如何兼容MADlib的。

關鍵源碼解析

1. MADLib的項目結構

MADlib的文件結構及說明如表8-16所示,MADlib的代碼可通過其官方網站獲?。篽ttps://madlib.apache.org/。

表8-16 MADlib的主要文件結構

文件結構

說明

cmake

-

Cmake相關文件

?

/array_ops

數組array操作模塊

/kmeans

Kmeans相關模塊

/sketch

詞頻統計處理相關模塊

/stemmer

詞干處理相關模塊

/svec

稀疏矩陣相關模塊

/svec_util

稀疏矩陣依賴模塊

/utils

其他公共模塊

src/bin

-

工具模塊,用于安裝、卸載、部署等

src/bin/madpack

-

數據庫交互模塊

src/dbal

-

詞干處理相關模塊

src/libstemmer

-

工具依賴文件

src/madpack

-

里面包含公共的模塊

src/modules

-

關聯規則算法

/assoc_rules

包括凸算法的實現

/convex

包括條件隨機場算法

/crf

彈性網絡算法

/elastic_net

廣義線性模型

/glm

隱狄利克雷分配

/lda

線性代數操作

/linalg

線性系統模塊

/linear_systems

概率模塊

/prob

決策樹和隨機森林

/recursive_partitioning

回歸算法

/regress

采樣模塊

/sample

數理統計類模塊

/stats

時間序列

/utilities

包含pg,gaussdb平臺相關接口

src/ports

-

接口,鏈接db

src/ports/postgres

-

針對pg系,相關算法

/dbconnector

關聯規則算法

/modules

貝葉斯算法

/modules/bayes

共軛梯度法

/modules/conjugate_gradient

包括多層感知機

/modules/convex

條件隨機場

/modules/crf

彈性網絡

/modules/elastic_net

Prophet時序預測

/modules/gbdt

Gdbt算法

/modules/glm

廣義線性模型

/modules/graph

圖模型

/modules/kmeans

Kmeans算法

/modules/knn

Knn算法

/modules/lda

隱狄利克雷分配

/modules/linalg

線性代數操作

/modules/linear_systems

線性系統模塊

/modules/pca

PCA降維

/modules/prob

概率模塊

/modules/recursive_partitioning

決策樹和隨機森林

/modules/sample

回歸算法

/modules/stats

采樣模塊

/modules/summary

數理統計類模塊

/modules/svm

描述性統計的匯總函數

/modules/tsa

Svm算法

/modules/validation

時間序列

/modules/xgboost_gs

交叉驗證

src/utils

-

Xgboost算法

2. MADlib在openGauss上的執行流程

用戶通過調用UDF即可進行模型的訓練和預測,相關的結果會保存在表中,存儲在數據庫上。以訓練過程為例,MADlib在openGauss上執行的整體流程如圖8-22所示。

圖8-22 MADlib在openGauss上訓練模型的流程圖

基于MADlib框架的擴展

前文展示了MADlib各個模塊的功能和作用,從結構上看,用戶可以針對自己的算法進行擴展。前文中提到的XGBoost、GBDT和Prophet三個算法是我們在原來基礎上擴展的算法。本小節將以自研的GBDT模塊為例,介紹基于MADlib框架的擴展。

GBDT文件結構如表8-17所示。

表8-17 GBDT算法的主要文件結構

文件結構

說明

gbdt/gbdt.py_in

python代碼

gbdt/gbdt.sql_in

存儲過程代碼

gbdt/test/gbdt.sql

測試代碼

在sql_in文件中,定義上層SQL-like接口,使用PL/pgSQL或者PL/python實現。
在SQL層中定義UDF函數,下述代碼實現了類似重載的功能。

CREATE OR REPLACE FUNCTION MADLIB_SCHEMA.gbdt_train(    training_table_name         TEXT,    output_table_name           TEXT,    id_col_name                 TEXT,    dependent_variable          TEXT,    list_of_features            TEXT,    list_of_features_to_exclude TEXT,    weights                     TEXT)RETURNS VOID AS $$    SELECT MADLIB_SCHEMA.gbdt_train($1, $2, $3, $4, $5, $6, $7, 30::INTEGER);$$ LANGUAGE sql VOLATILE;CREATE OR REPLACE FUNCTION MADLIB_SCHEMA.gbdt_train(    training_table_name         TEXT,    output_table_name           TEXT,    id_col_name                 TEXT,    dependent_variable          TEXT,    list_of_features            TEXT,    list_of_features_to_exclude TEXT)RETURNS VOID AS $$    SELECT MADLIB_SCHEMA.gbdt_train($1, $2, $3, $4, $5, $6, NULL::TEXT);$$ LANGUAGE sql VOLATILE;CREATE OR REPLACE FUNCTION MADLIB_SCHEMA.gbdt_train(    training_table_name         TEXT,    output_table_name           TEXT,    id_col_name                 TEXT,    dependent_variable          TEXT,    list_of_features            TEXT)RETURNS VOID AS $$    SELECT MADLIB_SCHEMA.gbdt_train($1, $2, $3, $4, $5, NULL::TEXT);$$ LANGUAGE sql VOLATILE;

其中,輸入表、輸出表、特征等必備信息需要用戶指定。其他參數提供缺省的參數,比如權重weights,如果用戶沒有指定自定義參數,程序會用默認的參數進行運算。
在SQL層定義PL/python接口,代碼如下:

CREATE OR REPLACE FUNCTION MADLIB_SCHEMA.gbdt_train(    training_table_name         TEXT,    output_table_name           TEXT,    id_col_name                 TEXT,    dependent_variable          TEXT,    list_of_features            TEXT,    list_of_features_to_exclude TEXT,    weights                     TEXT,    num_trees                   INTEGER,    num_random_features         INTEGER,    max_tree_depth              INTEGER,    min_split                   INTEGER,    min_bucket                  INTEGER,    num_bins                    INTEGER,    null_handling_params        TEXT,    is_classification           BOOLEAN,    predict_dt_prob             TEXT,    learning_rate               DOUBLE PRECISION,    verbose                     BOOLEAN,    sample_ratio                DOUBLE PRECISION)RETURNS VOID AS $$PythonFunction(gbdt, gbdt, gbdt_fit)$$ LANGUAGE plpythonu VOLATILE;

PL/pgSQL或者SQL函數最終會調用到一個PL/python函數。
“PythonFunction(gbdt, gbdt, gbdt_fit)”是固定的用法,這也是一個封裝的m4宏,會在編譯安裝的時候,會進行宏替換。
PythonFunction中,第一個參數是文件夾名,第二個參數是文件名,第三個參數是函數名。PythonFunction宏會被替換為“from gdbt.gdbt import gbdt_fit”語句。所以要保證文件路徑和函數正確。
在python層中,實現訓練函數,代碼如下:

def gbdt_fit(schema_madlib,training_table_name, output_table_name,        id_col_name, dependent_variable, list_of_features,        list_of_features_to_exclude, weights,        num_trees, num_random_features,        max_tree_depth, min_split, min_bucket, num_bins,        null_handling_params, is_classification,        predict_dt_prob = None, learning_rate = None,         verbose=False, **kwargs):     …    plpy.execute("""ALTER TABLE {training_table_name} DROP COLUMN IF EXISTS gradient CASCADE                """.format(training_table_name=training_table_name))                                create_summary_table(output_table_name, null_proxy, bins["cat_features"],                         bins["con_features"], learning_rate, is_classification, predict_dt_prob,                         num_trees, training_table_name)

在python層實現預測函數,代碼如下:

def gbdt_predict(schema_madlib, test_table_name, model_table_name, output_table_name, id_col_name, **kwargs):    num_tree = plpy.execute("""SELECT COUNT(*) AS count FROM {model_table_name}""".format(**locals()))[0]["count"]    if num_tree == 0:        plpy.error("The GBDT-method has no trees")        elements = plpy.execute("""SELECT * FROM {model_table_name}_summary""".format(**locals()))[0]…

在py_in文件中,定義相應的業務代碼,用python實現相應處理邏輯。
在安裝階段,sql_in和py_in會被GNU m4解析為正常的python和sql文件。這里需要指出的是,當前MADlib框架只支持python2版本,因此,上述代碼實現也是基于python2完成的。

MADlib在openGauss上的使用示例

這里以通過支持向量機算法進行房價分類為例,演示具體的使用方法。
(1) 數據集準備,代碼如下:

DROP TABLE IF EXISTS houses;CREATE TABLE houses (id INT, tax INT, bedroom INT, bath FLOAT, price INT,  size INT, lot INT);INSERT INTO houses VALUES(1 ,  590 ,       2 ,    1 ,  50000 ,  770 , 22100),(2 , 1050 ,       3 ,    2 ,  85000 , 1410 , 12000),(3 ,   20 ,       3 ,    1 ,  22500 , 1060 ,  3500), …(12 , 1620 ,       3 ,    2 , 118600 , 1250 , 20000),(13 , 3100 ,       3 ,    2 , 140000 , 1760 , 38000),(14 , 2070 ,       2 ,    3 , 148000 , 1550 , 14000),(15 ,  650 ,       3 ,  1.5 ,  65000 , 1450 , 12000);

(2) 模型訓練
① 訓練前配置相應schema和兼容性參數,代碼如下:

SET search_path="$user",public,madlib;SET behavior_compat_options = "bind_procedure_searchpath";

② 使用默認的參數進行訓練,分類的條件為‘price < 100000’,SQL語句如下:

DROP TABLE IF EXISTS houses_svm, houses_svm_summary; SELECT madlib.svm_classification("public.houses","public.houses_svm","price < 100000","ARRAY[1, tax, bath, size]");

(3) 查看模型,代碼如下:

/x onSELECT * FROM houses_svm;/x off

結果如下:

-[ RECORD 1 ]------+-----------------------------------------------------------------coef               | {.113989576847,-.00226133300602,-.0676303607996,.00179440841072}loss               | .614496714256667norm_of_gradient   | 108.171180769224num_iterations     | 100num_rows_processed | 15num_rows_skipped   | 0dep_var_mapping    | {f,t}

(4) 進行預測,代碼如下:

DROP TABLE IF EXISTS houses_pred; SELECT madlib.svm_predict("public.houses_svm","public.houses","id","public.houses_pred");

(5) 查看預測結果,代碼如下:

SELECT *, price < 100000 AS actual FROM houses JOIN houses_pred USING (id) ORDER BY id;

結果如下:

id | tax  | bedroom | bath | price  | size |  lot  | prediction | decision_function | actual----+------+---------+------+--------+------+-------+------------+-------------------+--------  1 |  590 |       2 |    1 |  50000 |  770 | 22100 | t          |      .09386721875 | t  2 | 1050 |       3 |    2 |  85000 | 1410 | 12000 | t          |     .134445058042 | t … 14 | 2070 |       2 |    3 | 148000 | 1550 | 14000 | f          |  -1.9885277913972 | f 15 |  650 |       3 |  1.5 |  65000 | 1450 | 12000 | t          |   1.1445697772786 | t(15 rows

查看誤分率,代碼如下:

SELECT COUNT(*) FROM houses_pred JOIN houses USING (id) WHERE houses_pred.prediction != (houses.price < 100000);

結果如下:

count-------     3(1 row)

(6) 使用svm其他核進行訓練,代碼如下:

DROP TABLE IF EXISTS houses_svm_gaussian, houses_svm_gaussian_summary, houses_svm_gaussian_random; SELECT madlib.svm_classification( "public.houses","public.houses_svm_gaussian","price < 100000","ARRAY[1, tax, bath, size]","gaussian","n_components=10", "", "init_stepsize=1, max_iter=200" );

進行預測,并查看訓練結果。

DROP TABLE IF EXISTS houses_pred_gaussian; SELECT madlib.svm_predict("public.houses_svm_gaussian","public.houses","id", "public.houses_pred_gaussian");SELECT COUNT(*) FROM houses_pred_gaussian JOIN houses USING (id) WHERE houses_pred_gaussian.prediction != (houses.price < 100000);

結果如下:

count -------+    0 (1 row)

(7) 其他參數
除了指定不同的核方法外,還可以指定迭代次數、初始參數,比如init_stepsize,max_iter,class_weight等。

演進路線

openGauss當前通過兼容開源的Apache MADlib機器學習庫來具備機器學習能力。通過對原有MADlib框架的適配,openGauss實現了多種自定義的工程化算法擴展。
除兼容業界標桿PostgreSQL系的Apache MADlib來獲得它的業務生態外,openGauss也在自研原生的DB4AI引擎,并支持端到端的全流程AI能力,這包括模型管理、超參數優化、原生的SQL-like語法、數據庫原生的AI算子與執行計劃等,性能相比MADlib具有5倍以上的提升。該功能將在后續逐步開源。

8.8 小結

本章中,介紹了openGauss團隊在AI與數據庫結合中的探索,并重點介紹了AI4DB中的參數自調優、索引推薦、異常檢測、查詢時間預測、慢SQL發現等特性,以及openGauss的DB4AI功能。無論從哪個方面講,AI與數據庫的結合遠不止于此,此處介紹的這些功能也僅是一個開端,在openGauss的AI功能上還有很多事情要做、還有很多路要走。包括AI與優化器的進一步結合;打造全流程的AI自治能力,實現全場景的故障發現與自動修復;利用AI改造數據庫內的算法與邏輯等都是演進的方向。
雖然AI與數據庫結合已經取得了長遠的進步,但是還面臨著如下的挑戰。
(1) 算力問題:額外的AI計算產生的算力代價如何解決?會不會導致性能下降。
(2) 算法問題:使用AI算法與數據庫結合是否會帶來顯著的收益?算法額外開銷是否很大?算法能否泛化,適用到普適場景中?選擇什么樣的算法更能解決實際問題?
(3) 數據問題:如何安全的提取和存儲AI模型訓練所需要的數據,如何面對數據冷熱分類和加載啟動問題?
上述問題在很大程度上是一個權衡問題,既要充分利用AI創造的靈感,又要充分繼承和發揚數據庫現有的理論與實踐,這也是openGauss團隊不斷探索的方向。

感謝大家學習第8章 AI技術中“8.7 DeepSQL、8.8 小結”的精彩內容,下一篇我們開啟“第9章 安全管理源碼解析”的相關內容的介紹。
敬請期待。

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