技术原理

本文将 OpenMLDB SQL 的主要使用方式（SELECT 查询语句）与标准 SQL （以 MySQL 支持的语法为例）进行比较，让有 SQL 使用经验的开发者快速上手 OpenMLDB SQL。

在单集群部署环境下，OpenMLDB 具备集群内节点级别的高可用能力。但若受到机房断电或者自然灾害等不可抗拒因素，则将造成的机房或大部分节点无法正常运转的情况，从而引发该集群状态异常，导致在线服务中断。为此，OpenMLDB 提供了一个跨机房容灾方案来解决该问题。

在 OpenMLDB 第 8 期 Meetup 中，OpenMLDB PMC 陈迪豪以出租车行车时间预测问题为例，使用 OpenMLDB 基于阿里云 MaxCompute 的 Serverless 服务搭建机器学习应用，从数据引入开始，实现了端到端的机器学习应用全流程构建。

OpenMLDB 线上计算的最大优势为可以低延迟（毫秒级）高效处理实时特征计算请求。其中，为了达到低延迟，OpenMLDB 默认使用了基于内存的存储引擎。但是，当业务增长时，对于内存资源消耗以及访问吞吐需求的压力也会上升。本篇文章主要介绍基于 **内存存储引擎** 的资源预估（磁盘引擎见最后的说明），可以帮你更好的预估、配置用于部署 OpenMLDB 的机器资源。

OpenMLDB作为分布式系统，模式多样、客户端丰富，初次使用可能会遇到安装部署或者运行使用方面的问题。

本文整理自 OpenMLDB PMC 卢冕 在 OpenMLDB Meetup No.6 中的分享——《开源机器学习数据库 OpenMLDB：线上线下一致的生产级特征平台》。