基于强化学习的SQL查询优化任务书

 2021-08-20 01:21:10

1. 毕业设计（论文）主要目标：

PostgreSQL数据库使用基于cost的SQL查询优化器，小于12个表的join使用动态规划算法查找最优执行路径，由于动态规划复杂度比较高，大于等于12个表则使用遗传算法找局部最优解。这里可以探索使用机器学习算法来优化SQL查询。

2. 毕业设计（论文）主要内容：

分析PostgreSQL数据库SQL查询优化器原理，使用机器学习算法替换现有的动态规划和遗传算法，并对比分析性能，争取实现一个PostgreSQL数据库插件。

3. 主要参考文献

  1. Learning State Representations for Query Optimization with Deep Reinforcement Learning
  2. Cost-Based Query Optimization via AI Planning
  3. Deep Reinforcement Learning for Join Order Enumeration
  4. Cuttlefish: A Lightweight Primitive for Adaptive Query Processing
  5. Sampling-Based Query Re-Optimization(SIGMOD2016)
  6. 《PostgreSQL技术内幕：查询优化深度探索》
  7. 《数据库查询优化器的艺术》

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