基于异步Dueling DQN和计划时间预测网络的连接优化器OACSTPCD
A Join Optimizer Based on Asynchronous Dueling DQN and Plan Latency Prediction Network
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Dueling DQN(Deep Q-network)和计划时间预测网络的连接优化器:ADP-Join(Asynchronous Dueling DQN and Plan Latency Prediction Network for Join Order Selection).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(Plan Latency Prediction Network)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Dueling DQN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.
高瑞玮;乔少杰;韩楠;闵圣捷;李贺;覃晓;张桃;元昌安
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
计算机与自动化
连接顺序选择查询优化连接计划强化学习异步更新
join order selectionquery optimizationjoin planreinforcement learningasynchronous update
《电子学报》 2023 (7)
面向大规模移动社交数据的个体时空交互模式发现及社区进化机理研究
1868-1874,7
国家自然科学基金(No.62272066,No.61962006)四川省科技计划资助(No.2021JDJQ0021,No.2022YFG0186)教育部人文社会科学研究规划基金(No.22YJAZH088)成都市"揭榜挂帅"科技项目(No.2022-JB00-00002-GX,No.2021-JB00-00025-GX)成都市技术创新研发项目(No.2021-YF05-02413-GX,No.2021-YF05-02414-GX)中国电子科技集团公司第五十四研究所高校合作课题(No.SKX212010057)成都信息工程大学科技创新能力提升计划(No.KYTD202222) National Natural Science Foundation of China(No.62272066,No.61962006)Sichuan Science and Technology Program(No.2021JDJQ0021,No.2022YFG0186)Planning Foundation for Humanities and Social Sci-ences of Ministry of Education of China(No.22YJAZH088)Chengdu'Take the Lead'Science and Technology Project(No.2022-JB00-00002-GX,No.2021-JB00-00025-GX)Chengdu Technology Innovation and Research and Development Project(No.2021-YF05-02413-GX,No.2021-YF05-02414-GX)The 54th Research Institute of China Electronics Technol-ogy Group Corporation-University Cooperation Project(No.SKX212010057)Science and Technology Innovation Capabil-ity Improvement Project of Chengdu University of Information Technology(No.KYTD202222)
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