OpenMLDB

用SQL统一训练与推理特征，告别线上线下不一致

OpenMLDB是一个开源的机器学习数据库，旨在解决ML特征计算中训练与推理不一致的痛点。它提供统一的特征平台，让用户能用SQL定义特征，并在训练和线上推理时获得完全一致的计算结果，避免了传统方案中特征工程代码在离线训练和在线服务间重复开发、结果偏差的问题。其核心能力包括高性能的时序特征计算引擎、支持实时与批处理一体化的存储与计算，以及低延迟的在线特征服务。项目基于C++实现，具备生产级可用性，适合金融风控、推荐系统等对特征一致性要求高的场景。

开源 free 基础设施

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 1715

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类基础设施

开发团队4paradigm

所属国家

官网地址https://openmldb.ai

GitHubhttps://github.com/4paradigm/OpenMLDB

定价模式free

价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言C++

技术栈/模型database-for-ai,database-for-machine-learning,feature-engineering,feature-extraction,feature-store,featureops,featurestore,in-memory-database,machine-learning,machine-learning-database,mlops

GitHub 星标★ 1715

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2021-03-12 00:00:00

最近更新2026-09-22 00:00:00

维护状态较活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数2

使用教程

难度：进阶约 15 分钟部署方式：本地安装 3 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

能访问 GitHub Release 页面或 OpenMLDB 国内镜像站以下载安装包
具体操作系统版本、依赖库与硬件要求以官方安装部署文档为准
准备好官方文档中 QuickStart 所需的运行环境

安装与启动步骤

1下载安装包

从 GitHub Release 或国内镜像站获取 OpenMLDB 发布包，README 未给出具体下载命令，请到页面手动选择版本。
2查阅安装部署文档

按官方 install_deploy 文档选择部署方式并逐步执行，中英文文档均可参考，README 未给出具体安装命令。
3跑通 QuickStart

部署完成后按官方 QuickStart 文档做一次完整验证，确认数据库可正常启动并能执行示例 SQL。

如何确认成功

按官方 QuickStart 文档操作，数据库能正常启动、连上并成功执行示例 SQL 查询，即表示部署成功。

常见问题

Q：从哪里下载 OpenMLDB？

A：README 给出两个渠道：GitHub release 页面（github.com/4paradigm/OpenMLDB/releases）和国内镜像站 www.openmldb.com/download/。

Q：安装部署步骤在哪里看？

A：README 提供官方安装部署文档链接 openmldb.ai/docs 下的 install_deploy 页面，分英文和中文两个版本。

Q：有没有快速上手示例？

A：有，README 指向 OpenMLDB QuickStart 文档：openmldb.ai/docs/en/main/quickstart/openmldb_quickstart.html。

Q：遇到问题去哪里求助？

A：README 列有 Community 章节，可通过社区渠道反馈；建议同时查阅官方文档站的 FAQ 与文档。

注意事项

README 节选中未给出任何可复制执行的安装命令，本教程步骤仅为通用准备动作，实际命令务必以官方安装部署文档为准。
下载与安装涉及具体版本号、端口和路径，请以官方文档对应版本的说明为准，不要照搬其他版本。
国内网络环境下载可能较慢，可优先使用 README 提供的国内镜像站。

核心亮点

首创训练/推理一致性计算引擎，从架构上消除特征偏差
SQL化特征开发，大幅降低特征工程门槛和重复代码
高性能时序计算与在线服务，支持毫秒级特征查询

不足之处

生态相对年轻，周边工具和文档丰富度不及成熟数据库
深度依赖C++技术栈，二次开发门槛较高

适用场景

金融风控中的实时反欺诈特征计算
推荐系统的在线与离线统一特征平台
物联网时序数据的实时特征提取与模型推理

替代项目

Feast、RavenDB、Apache Flink

项目介绍

OpenMLDB 是基础设施领域的开源项目，由 4paradigm 开发，2021 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（1,715）位列前 30%，在基础设施分类中处于中上游。

项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-22。Apache-2.0许可证，可免费使用和部署。

它主要面向的使用场景是：金融风控中的实时反欺诈特征计算。同类可对比的替代方案包括 Feast、RavenDB、Apache Flink。

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