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数据库和人工智能 (AI) 可以相互受益。一方面，人工智能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、索引和视图顾问) 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人工智能模型 (DB4AI)。例如，人工智能很难部署，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人工智能模型的复杂性，加速人工智能算法并在数据库内提供人工智能功能。DB4AI 和 AI4DB 最近得到了广泛的研究。在本教程中，我们回顾了关于 AI4DB 和 DB4AI 的现有研究。对于 AI4DB，我们回顾了基于学习的数据库配置、优化、设计、监控和安全技术。对于 DB4AI，我们回顾了面向 AI 的声明性语言、数据治理、训练加速和推理加速。最后，我们提供了 AI4DB 和 DB4AI 的研究挑战和未来方向。
人工智能遇见数据库：AI4DB 和 DB4AI
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