【摘 要】
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大数据时代，数据规模庞大、应用场景复杂，为满足苛刻的性能要求，面对庞杂的数据库参数，给出高质量的参数调优结果挑战巨大。传统启发式调优算法或者人工干预方法很难普适的满足各类调优需求。机器学习因其强大的学习和泛化能力被广泛应用于各种复杂场景，包括数据库参数调优。经过充分调研，给出学习式数据库参数调优技术的演化路线，依据路线，按照研究内容-存在问题-解决问题的思路，叙述传统参数调优技术、基于BO模型的参
【基金项目】
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国家自然科学基金（62102201）； 宁夏自然科学基金（2022AAC05010，2021BEB04054，2021AAC03034）；
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大数据时代，数据规模庞大、应用场景复杂，为满足苛刻的性能要求，面对庞杂的数据库参数，给出高质量的参数调优结果挑战巨大。传统启发式调优算法或者人工干预方法很难普适的满足各类调优需求。机器学习因其强大的学习和泛化能力被广泛应用于各种复杂场景，包括数据库参数调优。经过充分调研，给出学习式数据库参数调优技术的演化路线，依据路线，按照研究内容-存在问题-解决问题的思路，叙述传统参数调优技术、基于BO模型的参数调优技术以及基于RL的参数调优技术，最后展望未来的研究方向和所面临的挑战，希望为这一领域科研工作者提供有价值的参考。
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