在数据驱动的世界里，能够高效地管理和分析数据是一项宝贵的技能。无论是在商业决策、科研还是日常管理中，数据都扮演着核心角色。这就是为什么学习SQL（结构化查询语言）变得如此重要。SQL不仅是与数据库交互的通用语言，而且是任何希望在数据分析、机器学习甚至人工智能领域内发展的人士必须掌握的工具。
sql是什么？
SQL，即结构化查询语言，是一种专门用于与数据库交互的编程语言。无论您想要查找、添加、修改还是删除数据库中的数据，SQL都能助您一臂之力。它的设计旨在处理关系型数据库管理系统（RDBMS），如MySQL、PostgreSQL和SQLite等，也被广泛应用于非关系型数据库管理。
sql在ai中的应用
数据是AI的食粮，AI模型的训练需要大量的数据。这些数据通常存储在数据库中，需要通过SQL来查询和处理。使用SQL，数据科学家和AI研究人员可以从大型数据库中提取有用的信息，进行数据清洗、转换和聚合，以构建适合模型训练的数据集。
实际案例：
使用SQL支持机器学习项目 考虑一个电商平台的推荐系统项目，项目目标是根据用户的购买历史和浏览行为推荐产品。在这个项目中，SQL的作用包括：
从用户表和订单表中提取用户的购买历史。对用户的浏览数据进行清洗，去除异常值和无关数据。
聚合用户数据，如计算每个用户的平均购买金额、最喜爱的产品类别等。
将提取和处理好的数据导出，供数据科学团队使用Python、R或其他数据分析工具进行进一步的分析和模型训练。
通过这个过程，SQL成为了连接原始数据和AI模型之间的桥梁，确保数据以最合适的形式供模型训练使用。
MyScaleDB是什么？
MyScaleDB 是 SQL 向量数据库，使开发人员能够使用熟悉的 SQL 构建生产就绪且可扩展的 AI 应用程序。它建立在ClickHouse之上，并针对AI应用程序和解决方案进行了优化，使开发人员能够有效地管理和处理大量数据。
使用 MyScaleDB 的主要优势包括：
完全兼容 SQL 快速、强大且高效的向量搜索、过滤搜索和 SQL 向量联接查询。将 SQL 与向量相关函数结合使用，与 MyScaleDB 进行交互。无需学习复杂的新工具或框架 - 坚持您所知道和喜爱的。
面向 AI 应用的生产就绪型一个统一且经过时间考验的平台，用于管理和处理结构化数据、文本、矢量、JSON、地理空间、时间序列数据等。查看支持的数据类型和函数通过将向量与丰富的元数据相结合，并以任何比率执行高精度、高效率的过滤搜索，提高 RAG 准确性
无可比拟的性能和可扩展性 MyScaleDB 利用尖端的 OLAP 数据库架构和先进的向量算法实现闪电般的向量运算。随着数据的增长，轻松且经济高效地扩展应用程序。
性能测试
QPS：
过滤矢量搜索的吞吐量：
矢量搜索的性价比：
过滤矢量搜索的性价比：
结合数据处理 -> 模型调优与训练的 Pipeline，成为辅助 Agent 能力提升的底座：
