文档名：基于异步Dueling DQN和计划时间预测网络的连接优化器
摘要：连接顺序选择是查询优化领域中极具挑战性的研究方向,对于数据库管理系统获得良好的查询性能至关重要.然而,传统优化方法和现有智能优化方法均存在着不足,如规划时间过长、容易得到质量较差的连接计划、编码未考虑结构特征、依赖基数估计和代价估计使得连接计划无法反映真实的执行时间等.针对上述问题,提出了一种新型基于异步DuelingDQN(DeepQ-network)和计划时间预测网络的连接优化器:ADP-Join(AsynchronousDuelingDQNandPlanLatencyPredictionNetworkforJoinOrderSelection).ADP-Join集成了一种新的编码方法,能够区分不同结构的连接计划.ADP-Join设计了计划时间预测网络PLN(PlanLatencyPredictionNetwork)来改善现有基于强化学习优化器的奖励机制.再者,提出异步更新机制改进DuelingDQN模型来提升训练性能和减少训练时间.大量的实验结果表明,在TPC-H和JOB真实数据集上ADP-Join的性能优于现有的智能优化器.
作者：高瑞玮 乔少杰 韩楠 闵圣捷 李贺 覃晓[5] 张桃[6] 元昌安[7]Author：GAORui-wei QIAOShao-jie HANNan MINSheng-jie LIHe QINXiao[5] ZHANGTao[6] YUANChang-an[7]
作者单位：成都信息工程大学软件工程学院,四川成都610225成都信息工程大学管理学院,四川成都610103中电智元数据科技有限公司,北京100081西安电子科技大学计算机科学与技术学院,陕西西安710126南宁师范大学,广西南宁530001宜宾学院,四川宜宾644000广西科学院,广西南宁530007
刊名：电子学报 ISTICEIPKU
Journal：ActaElectronicaSinica
年，卷(期)：2023, 51(7)
分类号：TP311
关键词：连接顺序选择 查询优化 连接计划 强化学习 异步更新
Keywords：joinorderselection queryoptimization joinplan reinforcementlearning asynchronousupdate
机标分类号：TP311.13TP18F713.36
在线出版日期：2023年9月27日
基金项目：基于异步DuelingDQN和计划时间预测网络的连接优化器[
期刊论文] 电子学报--2023, 51(7)高瑞玮 乔少杰 韩楠 闵圣捷 李贺 覃晓 张桃 元昌安连接顺序选择是查询优化领域中极具挑战性的研究方向,对于数据库管理系统获得良好的查询性能至关重要.然而,传统优化方法和现有智能优化方法均存在着不足,如规划时间过长、容易得到质量较差的连接计划、编码未考虑结构特征...参考文献和引证文献
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