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摘要 — 数据库和人工智能（AI）可以相互受益。一方面，AI可以使数据库更加智能（AI4DB）。例如，传统的经验数据库优化技术（例如，成本估算、连接顺序选择、旋钮调整、索引和视图选择）无法满足大规模数据库实例、各种应用程序和多样化用户的高性能要求，尤其是在云端。幸运的是，基于学习的技术可以缓解这个问题。另一方面，数据库技术可以优化AI模型（DB4AI）。例如，AI很难在实际应用中部署，因为它需要开发人员编写复杂的代码并训练复杂的模型。数据库技术可用于降低使用AI模型的复杂性，加速AI算法并在数据库内提供AI功能。因此，DB4AI 和 AI4DB 最近都得到了广泛的研究。在本文中，我们回顾了有关 AI4DB 和 DB4AI 的现有研究。对于 AI4DB，我们回顾了基于学习的配置调整、优化器、索引/视图顾问和安全性方面的技术。对于 DB4AI，我们回顾了面向 AI 的声明性语言、面向 AI 的数据治理、训练加速和推理加速。最后，我们提出了研究挑战和未来方向。
Database Meets AI: A Survey
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