主要思路是把ML pipeline转化为SQL，下推到数据库中直接执行，但是目前只实现了部分预处理算子和模型（线性模型和树模型）。主要的处理思路也是对pipeline的DAG进行分析，提取出其中每个操作算子的参数，然后以此将操作算子转化为对应的sql语句，具体实现利用了select和case语句的嵌套查询。

但是与之前相关工作不同的是，作者提出了一个新的场景：如果特征化操作产生了大量的特征列，此时已经超过了数据库表的列的上限。对此，作者的解决方案将特征列存入(identifier, attribute_name, attribute_value)的三元组表，即将列数转化为行数，从而解决了列数的限制。在实验部分，作者也得出一些结论，比如文本特征提取和神经网络模型并不适合转化为sql执行，线性模型比树模型更适合转化为sql执行等。