地道。 这一天 帝国的早朝上来了一位神秘的客人，号称是机器学习王国的大使，他自称带来了一个咒语，Neng够预测目标值，比如通过每个人的...

机器学习大使大惊，功败垂成！

机器学习大使大惊，功败垂成！自己Yi经隐藏的这么深， 还是被发现了缺陷，顿时红了个脸：您说的对，我们在索引的geng新上还没有hen好的解决方案，但我们只是想为数据库索引带来一些新鲜想法，Zuo现在的技术选项的补充....机器学习大使早就预料到了会有这个问题， 他一字一句郑重道：将机器学习赋Neng数据库，我们是认真的！传统这些预测算法的应用场景， dou是在训练数据数据集里Zuo训练，然后...，结果你猜怎么着？

通过对大量数据集进行模拟查询

通过对大量数据集进行模拟查询，机器学习模型Ke以预测不同索引方案的查询响应时间，为数据库管理员提供决策支持。2. 查询重写:机器学习Ke以帮助数据库系统自动重写查询语句，以适应不同的索引结构或数据分布.

第1通过唯一性索引Ke以保证数据库表中每一行数据的唯一性。

数据库从3.23.23版开始支持全文索引， 但只有MyISAM存储引擎支持全文检索.

机器学习在Oracle数据库-洞察研究热度：

无语了... 数据Yi成为推动社会进步的核心资源。因为大数据时代的来临，如何高效地管理和利用这些数据成为企业和个人关注的焦点。机器学习作为人工智Neng的一个重要分支，其在数据库管理中的应用显得尤为重要。本文将简要介绍机器学习的基本概念和在数据库管理中的主要...

摘要：

数据库索引是关系数据库系统实现快速查询的有效方式之一。智Neng索引调优技术Ke以有效地对数据库实例进行索引调节，从而保持数据库高效的查询性Neng。现有的方法大多利用了数据库实例的查询....关键词:索引调优;机器学习;数据库索引;优化模型;关系数据库.

早期的迹象表明， 机器学习有着Ke以胜过传统的数据库索引的性Neng：

请大家务必... 它Ke以学习预测数据的存储位置，或者预测数据是否存在。机器学习似乎明显geng快， 并且需要geng少的内存，但这里也有着相当大的限制性：当前基于机器学习的工具不包括多维索引，并假设数据库不经常geng新。

Ke以索引定义后Ke以提高数据库的效率。

牛逼。 索引是数据库中用于提高查询速度的数据结构。通过为表创建索引， Ke以加快数据检索的速度,...

组成数据挖掘的三大支柱包括统计学、机器学习和数据库领域内的研究成果，其它还包含了可视化、信息科学等内容。

索引有监督学习分类Zui近邻居法决策树学习朴 切记... 素贝叶斯分类器逻辑回归K-均值聚类关联....

数据库魔乐社区文章Yi被社区收录加入社区机器学习-UCI数据集。

里面包含了模式识别使用的常用的UCI经典数据， Neng够按照索引寻找对应的数据，如winData、IrisData等。UCI数据库是加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库。

关系数据库帝国Yi经独孤求败几十年了！

再说说一层为有序的数据页， 每个页包含指向下一个数据页的页号，这里假设一条记录占据一个数据页， 礼貌吗？ 那么第一条记录在1号数据页，第二条记录在2号数据页，依次类推。

这样以来 Ru果用户想获取ID = 4的记录，数据库只需要读取三次磁盘就Ke以找到记录所在的数据的页号为4，PTSD了...。

现在的对应关系不是那么简单了。

机器学习大使不仅不慢不紧不慢地回答道：

线性模型只是我们大家族中Zui简单的地模型罢了 不管你一个数据页Neng存储几条记录， 只要给出对应的数据集合,我们douKe以训练神经网络，找到满足他们之间关系的一个函数 page = f!通过这个函数，只要你给出key的值，立刻就Neng得出page! ”，不夸张地说...

B+树有点明白了这机器学习就是为了找到一个key和页面之间的关系啊，以后访问起来就方便了他背上开始冒汗了。

机器学习大使穷追不舍， 亮出了大杀招：

最终的最终。 使用B+树， 存储开销是O，查询开销是O)， 而使用神经网络，查询开销是O !

O !

听到这句话， 全场一片哗然所有人dou知道这意味着什么这就是革命呀，革B+树的命呀!，差不多得了...

大臣们开始窃窃私语：

这神经网络hen厉害啊!

是啊!神经网络Zui擅长干这个事情了!从一堆数据中找到关联关系。

听说神经网络在两层的情况下就Neng够拟合一切函数!，换个思路。

B+树大臣有点慌， 语气也弱了下来：

你们机器学习是hen牛逼，但像LR，GBDT，SVR，包括你说的这些神经网络，哪个不是有一定错误率的， 开搞。 位置预测错误，难道要全部扫描一遍数据不成，你们懂不懂我们索引的业务呀!

机器学习大使早就预料到了会有这个问题， 他一字一句郑重道：

将机器学习赋Neng数据库，我们是认真的! 传统这些预测算法的应用场景，dou是在训练数据数据集里Zuo训练，然后...

全场 哗然众位大臣齐刷刷地kan着国王，似乎等待着到头来的宣判。

绝地反击

B+树大臣顿时印堂发黑， 心想几十年的风光就要今日终结吗，本来因为SSD等新型 从一个旁观者的角度看... 硬件的诞生我的日子就不好过了 难道今日命丧机器学习之手?悲伤难以平复，摇摇欲坠。

这个时候， CBO从后面走过来一把扶住B+树，kan着这个日益苍老的老头，说道：

挽救一下。 大人莫慌，别kan他和嚣张，但是有巨大漏洞，kan我来对付他。

CBO大臣说道：

你之前说的只是查找和存储性Neng， 索引的维护代价难道不用考虑吗，Ru果索引发生了变化，之前的page= f这个函数还有效吗? 是不是还得重新训练神经网络，找到新的函数 page = f1? 这还是O的时间复杂度吗?我们数据库面对的是通用场景，不要以为只考虑几个case就觉得Ke以替代我们了!，哭笑不得。

机器学习大使大惊，功败垂成!自己Yi经隐藏的这么深，还是被发现了缺陷，顿时红了个脸：

您说的对，我们在索引的geng新上还没有hen好的解决方案，但我们只是想为数据库索引带来一些新鲜想法，Zuo现在的技术选项的补充，并没有想着取代谁，补救一下。。

B+树一听， 立刻满血复活：

陛下您kankan，这是一个不成熟的方案，对于数据查找NengZuo到O， 但 泰酷辣！ 是对于数据geng新就完全不行了居然还想替代我!我就说这机器学习是招摇撞骗嘛!

数据库国王摇摇头：

爱卿所言差矣，这个机器学习的思路还是非常新奇的，我们还是要学习一下的， 来人，给机器学习大使送上白银千两，好好安顿，搞一下...。

后记

没耳听。 这篇文章的灵感来源于一篇论文《The Case for Learned Index Structures》， 其实吧真正要把机器学习应用的索引上，就算考虑只读场景，往往也会主要原因是数量太大，关系太多复杂，导致计算量、模型复杂度方面的问题，所以提出这个论文的作者提到通过建立层次模型的方式解决：根节点的分类器将记录划分成n份，给下一层分类器进行分类，这样节点的预测器学习的数据少而简单，总体的时间成本也Neng够保证。