随着大数据时代的来临，数据挖掘成为处理和分析海量数据的关键技术之一。在众多的数据挖掘算法中，决策树分类算法因其易于理解和实现而备受青睐。探讨了如何在大型数据库中有效应用决策树分类算法，并介绍了一种新的方法——基于SQL的决策树构建和应用原语（SQL Database Primitives for Decision Tree Classifiers）。决策树是一种常用的监督学习方法，用于分类和回归任务。它通过自顶向下的方式根据特征属性值对数据进行划分，形成一棵树形结构。每个内部节点表示一个特征上的测试，每个分支代表一个测试结果，而每个叶节点表示一个类别。决策树的学习过程包括特征选择、树的生成以及剪枝等步骤。决策树分类算法通常在内存中运行，但在处理大规模数据时会遇到性能瓶颈。为了解决这一问题，本研究提出了一种基于SQL的决策树构建和应用原语的方法，充分利用现代数据库管理系统（DBMS）的功能，如管理大规模数据集、并行处理、数据过滤和聚合等，极大地提高了算法的可扩展性和性能。