SQL 通过处理数据存储、检索和预处理，在构建推荐系统中扮演着至关重要的角色。推荐系统依赖于结构化数据，例如用户偏好、项目属性和交互历史，这些数据通常存储在关系数据库中。 SQL 使开发人员能够高效地查询和操作这些数据以生成推荐。 例如，协同过滤（一种常见的推荐技术）需要分析存储在表中的用户-项目交互（例如，点击、购买）。 SQL 可以快速聚合这些数据以识别模式，例如喜欢相似项目的用户或经常一起查看的项目。
SQL 的一个关键用例是预处理推荐算法的数据。 在应用机器学习模型之前，原始数据通常需要过滤、连接或转换。 例如，为了构建基于内容的推荐系统，SQL 可以将用户的历史偏好（例如，他们观看过的电影类型）与项目元数据（例如，电影的类型标签）连接起来以创建特征向量。 SQL 的聚合函数（如 COUNT 或 AVG）还有助于计算项目受欢迎程度或用户活动级别等指标，这些指标是排名推荐的基础。 此外，SQL 可以处理基于时间的过滤（例如，排除过时的交互）以确保推荐反映当前的趋势。
SQL 还支持推荐系统的实时方面。 例如，当用户与应用程序交互（例如，将商品添加到他们的购物车）时，SQL 查询可以立即从数据库中获取类似的商品。 存储过程或物化视图可以优化重复性任务，例如更新用户推荐列表。 虽然高级推荐算法通常在 Python 或专用工具中运行，但 SQL 仍然是服务和维护底层数据不可或缺的一部分。 例如，混合推荐系统可能会使用 SQL 将协同过滤结果与业务规则（例如，促销库存商品）相结合，从而展示 SQL 如何桥接原始数据和可操作的推荐。