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这事情，发生的时候挺早的，但是我最近才听说。
具体来说，可以看一下这篇文章：
https://blog.x.com/engineering/en_us/topics/insights/2021/forecasting-sql-query-resource-usage-with-machine-learning
文章讲的是Twitter的中国人搞的一个功能，通过对SQL语句进行机器学习，可以学习出来，哪些SQL语句需要多少CPU的时间，会消耗多少memory。
简单来说，这里用了机器学习的方法，把SQL语句变成数字串，然后，把使用多少CPU进行分类，分成短中长三类，内存也是。这样的数据集通过机器学习一下以后，就可以得到一个模型。
后面就可以用这个模型，来对新进来的SQL文本进行预测，看看新的SQL Query需要多少CPU，用多少memory。
数据层面，训练数据只需要SQL语句，然后用了多少CPU和多少内存就行了，因为是训练两个模型，所以我估计预测CPU的模型不需要内存信息，反之亦然。
根据作者的说法，precision和recall都相当的不错。

有了这个预测以后，就可以在SQL查询进来的时候，根据SQL语句决定到底应该去什么cluster跑了，查询快的给专属快查询的cluster，慢的就去慢的。
我当然不是什么机器学习的专家。我对机器学习懂的程度，大概也仅仅限于我上课学的那么一点。
但是关于能不能够只用SQL语句的文本，就可以预测出这个SQL大概需要多少的CPU time，要用掉多少memory这件事情，大概率来说，应该成功率比较低才对。

可能作者做的是分类，分类的话给与的模糊空间比较大，所以会准确一点。

但是我们知道现实世界里面，往往会有很多ETL的sql是重复跑的，所以一模一样的SQL出现很多次也很正常。
那么这些SQL就会同时出现在training set， validation set和test set里面，除非系统进行了dedup。但是我想从我对文章的理解，显然是没dedup的。
所以信息明显是已经在数据中给互相泄露出去了，最后到底学出了什么东西，我是真的看不懂了。
我感觉自己有点孤陋寡闻了。原来机器学习还可以这样用，最后还能达到这么好的效果。
就我简单朴素的理解来说，这个项目要想成功，真的需要有很多很多的假设条件，而我的确不知道，这些假设条件们分别都是什么。

但是，它貌似就真的很成功，作者也对这项目很骄傲。所以，真的是我孤陋寡闻了，我实在是没想到，这么用机器学习的。
作者们开源出来了这个项目，我很好奇的事，不知道到底有多少人在生产系统里真的用了这个开源项目。要是有人知道的话，欢迎给我留言。

不过我看了一下LinkedIn，作者似乎已经在Twitter被马斯克的大裁员中被裁了，然后迅速的去了Alluxio。也不知道这个开源项目还有没有人在维护。
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