使用指导

      1. 设置ActiveSQL operator信息相关参数:

      2. 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。

    2. 关闭数据收集。

      1. 设置ActiveSQL operator信息相关参数：

        1. enable_resource_track=off 或
        2. resource_track_level=none 或
        3. resource_track_level=query

      2. 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：

        1. select * from gs_wlm_plan_operator_info;

        预期：所查表和视图无新增数据。

    3. 数据持久化保存。

      1. 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：

        1. 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：

    2. 修改模型参数：

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

    3. 删除模型：

      1. DELETE FROM gs_opt_model WHERE model_name = <target_model_name>;

    1. 例：

      模型添加：

      1. 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：

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

    2. 前提条件为数据库状态正常且历史数据正常收集：

      删除原有encoding数据：

      进行数据编码，需要指定数据库名：

      开始训练：

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

    3. 获取AI Engine侧模型训练日志相对路径：

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

    1. 调用explain接口：

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

      预期结果：

      1. 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)
      2. 其中，“p-time”列为标签预测值。

    1. 检查AiEngine是否可连接:

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