[PostgreSQL]PostgreSQL物化视图：加速模型推理数据准备

[PostgreSQL]MySQL vs PostgreSQL：机器学习数据管道选型战

MySQL InnoDB的B-Tree架构与PostgreSQL的Heap表+MVCC，在机器学习数据管道中表现出截然不同的性格。

[PostgreSQL]算法服务查询慢？PostgreSQL执行计划深度拆解

PostgreSQL的EXPLAIN远非一个简单的查询分析工具，它支持多层次、多维度的执行计划展示：

[PostgreSQL]PostgreSQL提升算法开发效率的9个SQL技巧

算法工程中最耗时的环节之一是时序特征提取。以用户行为分析为例，我们需要为每个用户计算：

[PostgreSQL]PostgreSQL+TimescaleDB：时序算法数据存储方案

在传统时序数据库与通用OLTP数据库之间徘徊后，我们选择了PostgreSQL + TimescaleDB的组合。这个决定最初遭到质疑："PostgreSQL能...

[PostgreSQL]从MySQL迁移PostgreSQL：算法团队踩过的7个坑

迁移后第二天，推荐系统的线上日志突然爆发大量JSON parsing error。排查发现，MySQL的JSON字段中存储的某些数值类型数据，在PostgreS...

[PostgreSQL]PostgreSQL并行查询：让特征计算提速5倍的方法

在某头部互联网金融公司的风控体系中，每日需要计算超过5000万条用户行为数据的特征工程。这些特征包括：

[PostgreSQL]构建算法数据仓库：PostgreSQL四个最佳实践

算法数据仓库的核心特征是高基数、时空分布不均和时间局部性明显。以我们的人脸识别项目为例，单表存储3.8亿条样本记录后，VACUUM操作耗时18小时，简单SELE...

[PostgreSQL]PostgreSQL分区表管理亿级算法样本的实战经验

在机器学习平台中管理海量算法样本数据时，我们曾面临一个严峻挑战：单张样本表数据量突破3亿行，查询性能急剧下降，VACUUM操作耗时超过24小时，索引膨胀率达到3...

[PostgreSQL]模型训练数据库连接池耗尽：PostgreSQL调优实录

我们的AI训练平台是一个支持多租户、多项目并发的机器学习基础设施。系统架构采用微服务设计，核心训练服务基于PyTorch分布式框架，后端存储使用PostgreS...

[PostgreSQL]MySQL索引 vs PostgreSQL GIST：算法选型深度对比

MySQL采用存储引擎绑定索引的设计哲学，InnoDB的索引即数据（聚簇索引）理念追求OLTP场景下的极致读写平衡。这种设计在电商订单、用户管理等结构化数据场景...

[PostgreSQL]算法工程师必学：PostgreSQL 8个查询优化技巧

作为算法工程师，我们在构建机器学习 pipeline 和特征工程时，经常需要处理海量数据的查询与存储。PostgreSQL 作为最强大的开源关系型数据库，其查询...

[PostgreSQL]PostgreSQL算法场景5大性能陷阱与排查清单

PostgreSQL已不再是传统的关系型数据库那么简单。从向量相似度搜索到图递归查询，从时序数据分析到机器学习模型特征存储，PostgreSQL通过其强大的扩展...

[PostgreSQL] PostgreSQL+Python：构建实时模型训练数据管道

我们的实时数据管道采用业界成熟的Lambda架构改良版，将批处理层和流处理层融合，通过PostgreSQL的CDC能力实现数据变更的实时捕获，经Kafka消息队...

[PostgreSQL]避开MySQL JSON查询陷阱：PostgreSQL算法应用指南

MySQL对JSON的索引支持，怎么说呢...就像给你的自行车装了个火箭推进器——听起来很酷，但根本不好使。

[PostgreSQL]自适应实验设计：汤普森采样与多臂老虎机

当实验维度爆炸、用户分群复杂、实时性要求苛刻时，多臂老虎机（Multi-Armed Bandit, MAB）算法，特别是汤普森采样（Thompson Sampl...

[PostgreSQL]PostgreSQL隐藏功能：算法数据处理的7个杀手锏

在机器学习工程实践中，超过68%的数据预处理时间消耗在数据移动和格式转换上（数据来源：2024年MLPerf基准测试）。PostgreSQL作为"最先进的开源数...

[PostgreSQL]MySQL vs PostgreSQL：算法工程师为何转投PostgreSQL阵营

在机器学习工程实践中，数据基础设施的选型已成为决定项目成败的关键技术决策之一。根据2023年JetBrains开发者生态系统调查，PostgreSQL在专业数据...

[数据分析]用户分群与画像：聚类算法的实战应用

用户分群是指将庞大的用户群体按照特定标准划分为具有相似特征的子群体的过程。通过分群，企业可以识别出高价值用户、潜在流失用户、新用户等不同群体，从而实施精准的市场...

[数据分析]模型可解释性：你的机器学习模型不再是黑盒

SHAP（SHapley Additive exPlanations）基于博弈论，为每个特征分配预测贡献值，是目前最强大的模型解释工具。