使用指导

1. 打开数据收集。

b. 信息收集：

执行业务查询语句。

查看实时收集数据：

预期：满足resource_track_duration和resource_track_cost的作业被全量收集。

1. 关闭数据收集。

a. 设置ActiveSQL operator信息相关参数：

   enable_resource_track=off 或
   resource_track_level=none 或
   resource_track_level=query

b. 执行业务查询语句。

等待三分钟之后查看当前节点上的数据：

   select * from gs_wlm_plan_operator_info;

预期：所查表和视图无新增数据。

1. 数据持久化保存。

a. 设置ActiveSQL operator信息相关参数：

   enable_resource_track=on
   enable_resource_record=on
   resource_track_cost=10（默认值为100000）

b. 执行业务查询语句。

   select * from gs_wlm_plan_operator_info;

预期：满足resource_track_duration和resource_track_cost的作业被全量收集。

1. 新增模型：

   INSERT INTO gs\_opt\_model values\('......'\)；

示例：

1. 修改模型参数：

   UPDATE gs_opt_model SET <attribute> = <value> WHERE model_name = <target_model_name>;

2. 删除模型：

   DELETE FROM gs_opt_model WHERE model_name = <target_model_name>;

3. 查询现有模型及其状态：

   SELECT * FROM gs_opt_model;

1. 配置/添加模型训练参数：参考模型管理（系统管理员用户）进行模型添加、模型参数修改，来指定训练参数。

   例：

   模型添加：

   INSERT INTO gs_opt_model values('rlstm', 'default', 'postgres', '127.0.0.1', 5000, 2000, 1, -1, 64, 512, 0 , false, false, '{S, T}', '{0,0}', '{0,0}', 'Text');

   训练参数更新：

2. 删除原有encoding数据：

   DELETE FROM gs_wlm_plan_encoding_table;

   进行数据编码，需要指定数据库名：

   开始训练：

   SELECT model_train_opt('rlstm', 'default');

3. 查看模型训练状态：

   SELECT * FROM track_model_train_opt('rlstm', 'default');

   返回Tensorboard所用URL：

   打开URL查看模型训练状态：

   

1. 调用explain接口：

   explain (analyze on, predictor <model_name>)
   SELECT ...

   预期结果：

   例：Row Adapter  (cost=110481.35..110481.35 rows=100 p-time=99..182 width=100) (actual time=375.158..375.160 rows=2 loops=1)
   其中，“p-time”列为标签预测值。

1. 检查AiEngine是否可连接:

2. postgres=# select track_model_train_opt('template_name', 'model_name');