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原生DB4AI引擎

openGauss当前版本支持了原生DB4AI能力,通过引入原生AI算子,简化操作流程,充分利用数据库优化器、执行器的优化与执行能力,获得高性能的数据库内模型训练能力。更简化的模型训练与预测流程、更高的性能表现,让开发者在更短时间内能更专注于模型的调优与数据分析上,而避免了碎片化的技术栈与冗余的代码实现。

关键字解析

表 1 DB4AI语法及关键字

名称

描述

语法

CREATE MODEL

创建模型并进行训练,同时保存模型。

PREDICT BY

利用已有模型进行推断。

DROP MODEL

删除模型。

关键字

TARGET

训练/推断任务的目标列名。

FEATURES

训练/推断任务的数据特征列名。

MODEL

训练任务的模型名称。

使用指导

  1. 本版本支持的算法概述。

    当前版本的DB4AI新增支持算法如下:

    表 2 支持算法

    优化算法

    算法

    GD

    logistic_regression

    linear_regression

    svm_classification

    PCA

    multiclass

    Kmeans

    kmeans

    xgboost

    xgboost_regression_logistic

    xgboost_binary_logistic

    xgboost_regression_squarederror

    xgboost_regression_gamma

  2. 模型训练语法说明。

    • CREATE MODEL

      使用“CREATE MODEL”语句可以进行模型的创建和训练。模型训练SQL语句,选用公开数据集鸢尾花数据集iris。

    • 以multiclass为例,训练一个模型。从tb_iris训练集中指定sepal_length, sepal_width,petal_length,petal_widt为特征列,使用multiclass算法,创建并保存模型iris_classification_model。

      openGauss=# CREATE MODEL iris_classification_model USING xgboost_regression_logistic FEATURES sepal_length, sepal_width,petal_length,petal_width TARGET target_type < 2 FROM tb_iris_1 WITH nthread=4, max_depth=8;
      MODEL CREATED. PROCESSED 1
      

      上述命令中:

      • “CREATE MODEL”语句用于模型的训练和保存。
      • USING关键字指定算法名称。
      • FEATURES用于指定训练模模型的特征,需根据训练数据表的列名添加。
      • TARGET指定模型的训练目标,它可以是训练所需数据表的列名,也可以是一个表达式,例如: price > 10000。
      • WITH用于指定训练模型时的超参数。当超参未被用户进行设置的时候,框架会使用默认数值。

        针对不同的算子,框架支持不同的超参组合:

        表 3 算子支持的超参

        算子

        超参

        GD

        (logistic_regression、linear_regression、svm_classification)

        optimizer(char); verbose(bool); max_iterations(int); max_seconds(double); batch_size(int); learning_rate(double); decay(double); tolerance(double)

        其中,SVM限定超参lambda(double)

        Kmeans

        max_iterations(int); num_centroids(int); tolerance(double); batch_size(int); num_features(int); distance_function(char); seeding_function(char); verbose(int);seed(int)

        GD(pca)

        batch_size(int);max_iterations(int);max_seconds(int);tolerance(float8);verbose(bool);number_components(int);seed(int)

        GD(multiclass)

        classifier(char)

        注意:multiclass的其他超参种类取决于选择的分类器中类

        xgboost_regression_logistic、xgboost_binary_logistic、xgboost_regression_squarederror、xgboost_regression_gamma

        batch_size(int);booster(char);tree_method(char);eval_metric(char*);seed(int);nthread(int);max_depth(int);gamma(float8);eta(float8);min_child_weight(int);verbosity(int)

        当前各个超参数设置的默认值和取值范围如下:

        表 4 超参的默认值以及取值范围

        算子

        超参(默认值)

        取值范围

        超参描述

        GD:

        logistic_regression、linear_regression、svm_classification、pca

        optimizer = gd(梯度下降法)

        gd/ngd(自然梯度下降)

        优化器

        verbose = false

        T/F

        日志显示

        max_iterations = 100

        (0, 10000]

        最大迭代次数

        max_seconds = 0 (不对运行时长设限制)

        [0,INT_MAX_VALUE]

        运行时长

        batch_size = 1000

        (0, 1048575]

        一次训练所选取的样本数

        learning_rate = 0.8

        (0, DOUBLE_MAX_VALUE]

        学习率

        decay = 0.95

        (0, DOUBLE_MAX_VALUE]

        权值衰减率

        tolerance = 0.0005

        (0, DOUBLE_MAX_VALUE]

        公差

        seed = 0(对seed取随机值)

        [0, INT_MAX_VALUE]

        种子

        just for linear、SVM:kernel = “linear”

        linear/gaussian/polynomial

        核函数

        just for linear、SVM:components = MAX(2*features, 128)

        [0, INT_MAX_VALUE]

        高维空间维数

        just for linear、SVM:gamma = 0.5

        (0, DOUBLE_MAX_VALUE]

        gaussian核函数参数

        just for linear、SVM:degree = 2

        [2, 9]

        polynomial核函数参数

        just for linear、SVM:coef0 = 1.0

        [0, DOUBLE_MAX_VALUE]

        polynomial核函数的参数

        just for SVM:lambda = 0.01

        (0, DOUBLE_MAX_VALUE)

        正则化参数

        just for pca: number_components

        (0,INT_MAX_VALUE]

        降维的目标维度

        GD:

        multiclass

        classifier=“svm_classification”

        svm_classification\logistic_regression

        多分类任务的分类器

        Kmeans

        max_iterations = 10

        [1, 10000]

        最大迭代次数

        num_centroids = 10

        [1, 1000000]

        簇的数目

        tolerance = 0.00001

        (0,1]

        中心点误差

        batch_size = 10

        [1,1048575]

        一次训练所选取的样本数

        num_features = 2

        [1, INT_MAX_VALUE]

        输入样本特征数

        distance_function = “L2_Squared”

        L1\L2\L2_Squared\Linf

        正则化方法

        seeding_function = “Random++”

        “Random++”\“KMeans||”

        初始化种子点方法

        verbose = 0U

        { 0, 1, 2 }

        冗长模式

        seed = 0U

        [0, INT_MAX_VALUE]

        种子

        xgboost:

        xgboost_regression_logistic、

        xgboost_binary_logistic、

        xgboost_regression_gamma、xgboost_regression_squarederror

        n_iter=10

        (0, 10000]

        迭代次数

        batch_size=10000

        (0, 1048575]

        一次训练所选取的样本数

        booster=“gbtree”

        gbtree\gblinear\dart

        booster种类

        tree_method=“auto”

        auto\exact\approx\hist\gpu_hist

        注意:gpu_hist参数需要相应的库GPU版本,否则DB4AI平台不支持该值。

        树构建算法

        eval_metric=“rmse”

        rmse\rmsle\map\mae\auc\aucpr

        验证数据的评估指标

        seed=0

        [0, 100]

        种子

        nthread=1

        (0, MAX_MEMORY_LIMIT]

        并发量

        max_depth=5

        (0, MAX_MEMORY_LIMIT]

        树的最大深度,该超参仅对树型booster生效。

        gamma=0.0

        [0, 1]

        叶节点上进行进一步分区所需的最小损失减少

        eta=0.3

        [0, 1]

        更新中使用的步长收缩,以防止过拟合

        min_child_weight=1

        [0, INT_MAX_VALUE]

        孩子节点中所需的实例权重的最小总和

        verbosity=1

        0 (silent)\1 (warning)\2 (info)\3 (debug)

        打印信息的详细程度

        MAX_MEMORY_LIMIT = 最大内存加载的元组数量

        GS_MAX_COLS = 数据库单表最大属性数量

    • 模型保存成功,则返回创建成功信息:

      MODEL CREATED. PROCESSED x
      
  3. 查看模型信息。

    当训练完成后模型会被存储到系统表gs_model_warehouse中。系统表gs_model_warehouse可以查看到关于模型本身和训练过程的相关信息。

    关于模型的详细描述信息以二进制的形式存储在系统表中,用户可用过使用函数gs_explain_model完成对模型的查看,语句如下:

    openGauss=# select * from gs_explain_model("iris_classification_model");
     DB4AI MODEL
    -------------------------------------------------------------
     Name: iris_classification_model
     Algorithm: xgboost_regression_logistic
     Query: CREATE MODEL iris_classification_model
     USING xgboost_regression_logistic
     FEATURES sepal_length, sepal_width,petal_length,petal_width
     TARGET target_type < 2
     FROM tb_iris_1
     WITH nthread=4, max_depth=8;
     Return type: Float64
     Pre-processing time: 0.000000
     Execution time: 0.001443
     Processed tuples: 78
     Discarded tuples: 0
     n_iter: 10
     batch_size: 10000
     max_depth: 8
     min_child_weight: 1
     gamma: 0.0000000000
     eta: 0.3000000000
     nthread: 4
     verbosity: 1
     seed: 0
     booster: gbtree
     tree_method: auto
     eval_metric: rmse
     rmse: 0.2648450136
     model size: 4613
    
  4. 利用已存在的模型做推断任务。

    使用“SELECT”和“PREDICT BY”关键字利用已有模型完成推断任务。

    查询语法:SELECT…PREDICT BY…(FEATURES…)…FROM…;

    openGauss=# SELECT id, PREDICT BY iris_classification (FEATURES sepal_length,sepal_width,petal_length,petal_width) as "PREDICT" FROM tb_iris limit 3;
         
    id  | PREDICT
    -----+---------
      84 |       2
      85 |       0
      86 |       0
    (3 rows)
    

    针对相同的推断任务,同一个模型的结果是大致稳定的。且基于相同的超参数和训练集训练的模型也具有稳定性,同时AI模型训练存在随机成分(每个batch的数据分布、随机梯度下降),所以不同的模型间的计算表现、结果允许存在小的差别。

  5. 查看执行计划。

    使用explain语句可对“CREATE MODEL”和“PREDICT BY”的模型训练或预测过程中的执行计划进行分析。Explain关键字后可直接拼接CREATE MODEL/ PREDICT BY语句(子句),也可接可选的参数,支持的参数如下:

    表 5 EXPLAIN支持的参数

    参数名

    描述

    ANALYZE

    布尔型变量,追加运行时间、循环次数等描述信息

    VERBOSE

    布尔型变量,控制训练的运行信息是否输出到客户端

    COSTS

    布尔型变量

    CPU

    布尔型变量

    DETAIL

    布尔型变量,不可用。

    NODES

    布尔型变量,不可用

    NUM_NODES

    布尔型变量,不可用

    BUFFERS

    布尔型变量

    TIMING

    布尔型变量

    PLAN

    布尔型变量

    FORMAT

    可选格式类型:TEXT / XML / JSON / YAML

    示例:

    openGauss=# Explain CREATE MODEL patient_logisitic_regression USING logistic_regression FEATURES second_attack, treatment TARGET trait_anxiety > 50 FROM patients WITH batch_size=10, learning_rate = 0.05;
                                   QUERY PLAN
    -------------------------------------------------------------------------
     Train Model - logistic_regression  (cost=0.00..0.00 rows=0 width=0)
       ->  Materialize  (cost=0.00..41.08 rows=1776 width=12)
             ->  Seq Scan on patients  (cost=0.00..32.20 rows=1776 width=12)
    (3 rows)
    
  6. 异常场景。

    • 训练阶段。

      • 场景一:当超参数的设置超出取值范围,模型训练失败,返回ERROR,并提示错误,例如:

        openGauss=# CREATE MODEL patient_linear_regression USING linear_regression FEATURES second_attack,treatment TARGET trait_anxiety  FROM patients WITH optimizer='aa';
        ERROR:  Invalid hyperparameter value for optimizer. Valid values are: gd, ngd.
        
      • 场景二:当模型名称已存在,模型保存失败,返回ERROR,并提示错误原因,例如:

        openGauss=# CREATE MODEL patient_linear_regression USING linear_regression FEATURES second_attack,treatment TARGET trait_anxiety  FROM patients;
        ERROR:  The model name "patient_linear_regression" already exists in gs_model_warehouse.
        
      • 场景三:FEATURE或者TARGETS列是*,返回ERROR,并提示错误原因,例如:

        openGauss=# CREATE MODEL patient_linear_regression USING linear_regression FEATURES *  TARGET trait_anxiety  FROM patients;
        ERROR:  FEATURES clause cannot be *
        -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
        openGauss=# CREATE MODEL patient_linear_regression USING linear_regression FEATURES second_attack,treatment TARGET *  FROM patients;
        ERROR:  TARGET clause cannot be *
        
      • 场景四:对于无监督学习方法使用TARGET关键字,或者在监督学习方法中不适用TARGET关键字,均会返回ERROR,并提示错误原因,例如:

        openGauss=# CREATE MODEL patient_linear_regression USING linear_regression FEATURES second_attack,treatment FROM patients;
        ERROR:  Supervised ML algorithms require TARGET clause
        -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
        CREATE MODEL patient_linear_regression USING linear_regression TARGET trait_anxiety  FROM patients;   
        ERROR:  Supervised ML algorithms require FEATURES clause
        
      • 场景五:当进行分类任务时TARGET列的分类只有1种情况,会返回ERROR,并提示错误原因,例如:

        openGauss=# CREATE MODEL ecoli_svmc USING multiclass FEATURES f1, f2, f3, f4, f5, f6, f7 TARGET cat FROM (SELECT * FROM db4ai_ecoli WHERE cat='cp');
        ERROR:  At least two categories are needed
        
      • 场景六:DB4AI在训练过程中会过滤掉含有空值的数据,当参与训练的模型数据为空的时候,会返回ERROR,并提示错误原因,例如:

        openGauss=# create model iris_classification_model using xgboost_regression_logistic features message_regular target error_level from error_code;
        ERROR:  Training data is empty, please check the input data.
        
      • 场景七:DB4AI的算法对于支持的数据类型是有限制的。当数据类型不在支持白名单中,会返回ERROR,并提示非法的oid,可通过pg_type查看OID确定非法的数据类型,例如:

        openGauss=# CREATE MODEL ecoli_svmc USING multiclass FEATURES f1, f2, f3, f4, f5, f6, f7, cat TARGET cat FROM db4ai_ecoli ;
        ERROR:  Oid type 1043 not yet supported
        
      • 场景八:当GUC参数statement_timeout设置了时长,训练超时执行的语句将被终止:执行CREATE MODEL语句。训练集的大小、训练轮数(iteration)、提前终止条件(tolerance、max_seconds)、并行线程数(nthread)等参数都会影响训练时长。当时长超过数据库限制,语句被终止模型训练失败。

    • 模型解析。

      • 场景九:当模型名在系统表中查找不到,数据库会报ERROR,例如:

        openGauss=# select gs_explain_model("ecoli_svmc");
        ERROR:  column "ecoli_svmc" does not exist
        
    • 推断阶段。

      • 场景十:当模型名在系统表中查找不到,数据库会报ERROR,例如:

        openGauss=# select id, PREDICT BY patient_logistic_regression (FEATURES second_attack,treatment) FROM patients;
        ERROR:  There is no model called "patient_logistic_regression".
        
      • 场景十一:当做推断任务FEATURES的数据维度和数据类型与训练集存在不一致,将报ERROR,并提示错误原因,例如:

        openGauss=# select id, PREDICT BY patient_linear_regression (FEATURES second_attack) FROM patients;
        ERROR:  Invalid number of features for prediction, provided 1, expected 2
        CONTEXT:  referenced column: patient_linear_regression_pred
        -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
        openGauss=# select id, PREDICT BY patient_linear_regression (FEATURES 1,second_attack,treatment) FROM patients;
        ERROR:  Invalid number of features for prediction, provided 3, expected 2
        CONTEXT:  referenced column: patient_linear_regression_pre
        

说明: DB4AI特性需要读取数据参与计算,不适用于密态数据库等情况。

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