AI 的高速发展影响着各行各业，如今也有一些数据库厂商尝试在 OLAP 的场景中加入 AI 辅助进行数据分析，具体有哪些模式？
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目前业内在数据库中引用 AI 辅助的模式主要有两种，一种是 AI for DB，还有一种是 DB for AI。
DB for AI 就是为分布式数据库提供 AI 分析的能力。就像 Greenplum 通过 MADlib 的第三方插件来实现一些机器学习、图计算或者深度学习的一些算法，客户直接使用 AI 算法对库内的数据进行计算。
另外一种模式就是 AI for DB，这种模式有两种，第一种是一些数据库厂商提供的类似 “数据库大脑” 或 “数据库自动驾驶” 的外部工具，它通过分析数据库日志或者一些视图，得出数据库的性能表现，然后去动态地调整数据库参数，来达到优化数据库性能的目的。另外就是在数据库中利用一些 AI 算法来进行优化，包括内核优化、运维优化等。比如在数据库比较核心的执行计划、执行计划生成、优化器等部分加入 AI 算法的能力辅助来实现性能优化。
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