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為什麼要在數據庫裡做機器學習？
哪些數據庫支持機器學習功能？
怎麼用SQL 做機器學習？
適合誰用？有什麼限制？
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使用SQL的機器學習：數據庫分析功能

James Robert Taylor
James Robert Taylor
Jul 20, 2025 am 01:54 AM

在數據庫內做機器學習能提升性能與安全性，主流數據庫如PostgreSQL（MADlib）、Oracle、SQL Server 及BigQuery 均已支持。 1）省去數據導出，減少I/O 瓶頸；2）降低安全風險，避免數據暴露；3）簡化流程，尤其適合實時欺詐檢測與推薦系統；4）使用SQL 即可完成特徵工程、模型訓練與預測；5）適合分析師與工程師快速實現輕量級建模，但算法與調參靈活性有限。

Machine Learning with SQL: In-Database Analytics Capabilities

你有沒有想過，其實不用離開數據庫就能做機器學習？聽起來可能有點反直覺，畢竟我們習慣了把數據從數據庫裡導出來，再扔進Python 或R 里處理。但其實現在很多主流數據庫已經支持在庫內直接進行機器學習了，也就是所謂的In-Database Analytics。這不僅省去了數據搬運的麻煩，還能提升性能和安全性。

Machine Learning with SQL: In-Database Analytics Capabilities

為什麼要在數據庫裡做機器學習？

傳統流程中，我們先把數據從數據庫導出，然後用Python、R 或其他工具訓練模型。這個過程會帶來幾個問題：

  • 性能瓶頸：大數據量下傳輸耗時，容易卡在I/O 上。
  • 安全風險：數據導出意味著暴露更多攻擊面。
  • 維護成本高：ETL 流程複雜，需要額外的調度和監控。

而如果能在數據庫內部完成特徵提取、模型訓練甚至預測，整個流程就簡化了很多。尤其是一些實時性要求高的場景，比如欺詐檢測、用戶推薦，這種優勢更明顯。

Machine Learning with SQL: In-Database Analytics Capabilities

哪些數據庫支持機器學習功能？

目前主流的關係型數據庫大多都集成了機器學習能力，下面列舉幾個常見的例子：

  • PostgreSQL（通過MADlib 擴展）
    MADlib 是一個開源的分析擴展，支持多種統計模型和機器學習算法，比如線性回歸、邏輯回歸、決策樹等。

    Machine Learning with SQL: In-Database Analytics Capabilities

  • Oracle Database（內置SQL 預測模型）
    Oracle 提供了Data Mining 和AutoML 功能，可以直接在SQL 中調用模型訓練和預測接口。

  • Microsoft SQL Server（集成Python/R）
    雖然不是純SQL 實現，但它允許你在數據庫中運行外部腳本（比如Python），實現“原地”建模。

  • Google BigQuery ML
    這個可以說是“最SQL 友好”的方案之一，你可以用標準SQL 直接創建和評估模型，適合熟悉SQL 的分析師快速上手。

怎麼用SQL 做機器學習？

具體語法因數據庫而異，但基本流程大致相同：

  1. 準備數據
    使用SQL 查詢構建特徵表，通常包括清洗、聚合、編碼等步驟。

  2. 劃分訓練/測試集
    有些系統支持自動劃分，也可以手動加WHERE條件來控制。

  3. 定義模型結構
    指定目標變量、特徵列、算法類型（如線性回歸、分類等）。

  4. 訓練模型
    觸發訓練命令，等待執行完成（根據數據量大小，時間不一）。

  5. 評估與預測
    查看準確率、AUC 等指標，對新數據執行預測。

舉個BigQuery ML 的簡單例子：

 CREATE OR REPLACE MODEL mydataset.mymodel
OPTIONS(model_type='linear_reg', input_label_cols=['target']) AS
SELECT * FROM mydataset.mydata;

-- 預測SELECT * FROM ML.PREDICT(MODEL mydataset.mymodel, TABLE mydataset.newdata);

適合誰用？有什麼限制？

這種方式更適合以下人群：

  • 數據分析師，SQL 是主要工具
  • 不想折騰ETL 流程的數據工程師
  • 對模型精度要求不是特別極致的業務場景

但也有一些限制需要注意：

  • 支持的算法有限，不如Python 生態豐富
  • 模型調參不如scikit-learn 靈活
  • 大規模數據訓練可能會受數據庫資源限制

所以它不是一個完全替代傳統ML 工作流的方案，而是一個輕量級、高效、易集成的補充手段。

基本上就這些。如果你已經在用SQL 寫報表、做分析，不妨試試直接在裡面訓練個模型看看效果。

以上是使用SQL的機器學習：數據庫分析功能的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！

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