在联邦学习（FL）中，服务器与客户端之间的通信主要通过去中心化的方法进行。在这种设置下，客户端（设备或节点）对其自身数据进行本地训练，并定期将其模型更新传达给中央服务器。这个过程通常涉及发送聚合的模型信息，而不是原始数据，这有助于维护用户隐

SQL 正在发展，以支持大数据，主要通过与分布式计算框架的集成以及增强处理更大数据集的效率。传统的 SQL 数据库是为结构化数据设计的，具有有限的扩展能力。然而，随着大数据技术的兴起，SQL 已适应于处理不仅在体量上庞大而且在格式和来源上多

联邦学习通过在去中心化的数据上训练模型，同时维护隐私和安全性，解决了模型偏倚的问题。在传统的机器学习中，模型通常在集中式数据上进行训练，这可能导致如果这些数据无法准确代表整个群体，则结果存在偏差。联邦学习允许多个设备在不交换原始数据的情况下