Australia Database

十、数据库与数据工程、MLOps 的整合
数据库优化不应仅仅是技术层面的考量，它必须与整个数据工程和 MLOps (机器学习运维) 流程紧密整合，才能发挥最大价值。
10.1 数据治理与元数据管理
数据目录： 建立统一的数据目录，记录数据库中所有表、字段的含义、来源、更新频率、所有者等元数据信息。这有助于数据科学家快速发现和理解可用数据，避免误用。
数据质量管理： 定义和实施数据质量规则，完整和一致的。高质量的数据是模型性能的基石，也能减少因数据问题导致的数据库异常负载。
数据血缘： 追踪数据的来源和转换过程。了解特征是如何从原始数据生成并存储到数据库的，有助于调试模型问题和确保数据合规性。
10.2 MLOps 中的数据库角色
在 MLOps 流程中，数据库扮演着多个关键角色：
特征存储（Feature Store）： 如前所述，数据库（无论是 美国电话号码图书馆 关系型、NoSQL 还是向量数据库）是特征存储的核心。它负责存储预计算的、可复用的特征，供模型训练和在线推理使用，确保特征的一致性。
模型元数据存储： 数据库可用于存储模型训练的各种元数据，包括模型版本、训练参数、性能指标、数据来源、实验结果等。这对于模型版本管理和可复现性至关重要。
模型部署与监控数据存储： 部署后的模型产生的推理日志、模型性能监控数据、用户反馈等，都需要高效地存储在数据库中，以便进行后续分析、模型漂移检测和模型再训练。
A/B 测试数据： 存储不同模型版本在 A/B 测试中产生的用户行为数据和指标，用于评估模型效果。
10.3 自动化与 CI/CD
数据库 Schema 变更管理： 使用数据库迁移工具（如 Flyway, Liquibase）自动化数据库 Schema 的版本控制和变更部署，将其集成到 CI/CD 流程中。这有助于在模型迭代过程中，安全、高效地更新数据模型。
数据管道自动化： 将数据摄取、清洗、特征工程等数据管道自动化，通过 Airflow, Luigi 等工作流管理工具调度执行，确保训练数据的及时性和新鲜度。
性能测试自动化： 在每次代码提交或数据库 Schema 变更后，自动运行数据库性能测试，及早发现潜在的性能回归问题。