选择NoSQL数据库时，任务的特征数据结构匹配，以及其是否提供所需的一致性、可用性、分区容忍性（CAP定理）保证。
3.3 分布式数据库与数据仓库
大规模并行处理（MPP）数据库： 例如Greenplum、Teradata。MPP数据库采用共享无（Shared-nothing）架构，每个节点拥有独立的CPU、内存和存储，通过并行计算来处理大规模数据。非常适合数据仓库和复杂的分析查询，也适用于大规模特征工程。
Hadoop生态系统： HDFS（Hadoop Distributed File System）作为分布式文件系统，能够存储海量数据。Hive、Spark SQL等工具则提供了SQL-like的查询接口，可以方便地对HDFS上的数据进行处理。对于离线大规模数据处理和特征工程，Hadoop生态系统仍然是重要的选择。
云原生数据库： 许多云服务提供商（如AWS Aurora, Google Cloud Spanner, Alibaba Cloud PolarDB）都提供了高性能、高可用、弹性伸缩的云原生数据库服务。这些服务通常集成了自动备份、故障恢复、读写分离等功能，可以大大降低运维成本。
四、机器学习训练与数据库的协同优化
数据库的优化不仅仅是独立进行，还需要与机器学习训练流程紧密结合。
4.1 特征工程与数据库
数据库内计算（In-database Analytics）： 某些复杂的特 卡塔尔电话号码库 征工程操作（如聚合、连接、转换）可以直接在数据库内部执行，利用数据库的并行处理能力。例如，使用SQL窗口函数进行滑动平均计算，或者在数据库中实现UDF（用户自定义函数）进行复杂转换。这可以减少数据传输开销，但需要数据库支持复杂的分析功能。
ETL（Extract, Transform, Load）流程优化： 在将原始数据加载到特征存储或训练数据集之前，ETL流程是必不可少的。优化ETL管道，例如使用Apache Spark、Apache Flink等分布式计算框架进行数据清洗、转换和聚合，可以大幅提高特征工程的效率。
特征存储（Feature Store）： 构建一个独立的特征存储系统，用于统一管理、版本控制和共享机器学习模型的特征。特征存储可以与数据库紧密集成，将预计算的特征存储在高性能数据库中，供训练和推理阶段快速访问。这可以避免特征的重复计算，并保证特征的一致性。