关系型数据库的AI赋能技术现状与未来趋势.docxVIP

关系型数据库的AI赋能技术现状与未来趋势

目录

关系型数据库的AI赋能技术现状与未来趋势（1）．．．．．．．．．．．．．．．．4

内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

关系型数据库概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1关系型数据库的定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2关系型数据库的发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.3关系型数据库的关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

AI赋能技术在关系型数据库中的应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.1智能数据管理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1.1自动数据清洗与转换．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.1.2数据分类与聚类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.2智能查询优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.2.1查询计划生成与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.2.2多模态查询处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

3.3智能故障诊断与维护．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.3.1异常检测与报警．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.3.2故障预测与修复．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

3.4智能数据安全．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.4.1数据加密与访问控制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

3.4.2数据隐私保护．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

关系型数据库AI赋能技术的挑战与机遇．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.1技术挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

4.1.1模型复杂性与可解释性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

4.1.2数据质量与多样性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

4.2市场机遇．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

4.2.1企业数字化转型需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

4.2.2人工智能技术的融合创新．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

未来趋势分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

5.1技术发展趋势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

5.1.1深度学习与关系型数据库的融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

5.1.2大数据与云计算的整合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

5.2应用场景拓展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

5.2.1金融领域的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

5.2.2物联网与智慧城市．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

5.3发展策略与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

5.3.1政策支持与标准制定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

5.3.2人才培养与技术储备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．