主要观点：SQL 几十年来一直是数据和分析的支柱，随着数据量和分析需求的增长，传统 SQL 面临局限，AI 和 ML 可扩展 SQL 能力，包括预测分析等。
关键信息：

• 现代数据库系统提供内置机器学习能力，如 Microsoft SQL Server、PostgreSQL 和 Oracle Database 等。
• AI 技术改善查询优化，包括生成查询计划等。
• AI 增强的 SQL 可自动识别异常和数据质量问题。
• 给出在不同 SQL 环境中利用 AI/ML 能力的示例。
• 未来方向包括自然语言到 SQL 等，同时存在确保模型可解释性等挑战。
  重要细节：
• 在 PostgreSQL 中用 MADlib 进行线性回归的示例代码。
• 在 Microsoft SQL Server 中进行聚类的存储过程示例。
• 在 Oracle Database 中进行异常检测的示例。
• 未来方向如自然语言到 SQL 可使非技术用户更易使用数据库等。
• 挑战包括模型可解释性等方面。