该 ML_TRAIN 例程不支持包含句点的 MySQL 用户名；例如，名为的用户 不能运行 例程。该 过程创建的模型目录架构将用户名合并到架构名称中（例如，），句点不是允许的架构名称字符。 'joe.smith'@'%'ML_TRAINML_TRAINML_SCHEMA_joesmith

用于训练模型的表（训练数据集）不能超过 10 GB、1 亿行或 900 列。

为避免占用太多内存空间，加载模型的数量应限制在三个以内。

不支持“自带模型” 。使用非 HeatWave ML 模型或手动修改的 HeatWave ML 模型可能会导致未定义的行为。

不支持大小超过 900 MB 的模型。如果 ML_TRAIN 例程训练的模型超过 900 MB， ML_TRAIN 查询将失败并出现错误。

目前无法监控 HeatWave ML 查询进度。 ML_TRAIN 通常是最耗时的程序。训练模型所需的时间取决于数据集中的行数和列数以及指定的 ML_TRAIN 参数和选项。

ML_EXPLAIN_TABLE 并且 ML_PREDICT_TABLE 是计算密集型进程，并且 ML_EXPLAIN_TABLE 是计算密集型的。建议通过将大表拆分为较小的表来将操作限制为 10 到 100 行的批次。

Ctrl+C仅 ML_TRAIN、 ML_EXPLAIN_ROW和 支持中断ML_EXPLAIN_TABLE。支持的。

ML_EXPLAIN_*例程将解释限制为 100 个最相关的特征。

不支持并发 HeatWave 分析和 HeatWave ML 查询。HeatWave ML 查询必须等待 HeatWave 分析查询完成，反之亦然。HeatWave 分析查询优先于 HeatWave ML 查询。

在 AWS 上，仅 HeatWave.256GB节点形状支持 HeatWave 机器学习。如果您打算使用 HeatWave 机器学习功能，请在创建 HeatWave 集群时选择该形状。