快1万倍！伯克利提出用深度RL优化SQL查询
发布时间：2018-10-12 03:20:40 所属栏目：建站 来源：AI前线小组
导读：副标题#e# 【新产品上线啦】51CTO播客，随时随地，碎片化学习 如何优化 SQL 连接是数据库社区数十年来一直在研究的一个大问题。近日，伯克利 RiseLab 公布了一项研究表明，深度强化学习可以被成功地应用在优化 SQL 连接上。对于大型的连接，这项技术的运行
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我们进行了 4 轮交叉验证，确保仅对未出现在训练工作负载中的查询进行 DQ 评估(对于每种情况，我们在 80 个查询上训练并测试其中的 33 个)。我们计算查询的平均次优性，即“成本(算法计划)/ 成本(最佳计划)”，这个数字越低越好。例如，对 Const Model 1，DQ 平均距离最佳计划 1.32 倍。结果如图 3 所示。
图 3：不同成本模型的平均计划次优性。 （编辑：惠州站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
