RLO:一个基于强化学习的连接优化方法

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连接优化是数据库领域最重要的研究问题之一.传统的连接优化方法一般应用基础启发式规则,他们通常搜索代价很高,并且很难发现最优的执行计划.主要原因有两个:(1)这些基于规则的优化方法只能探索解空间的一个子集,(2)他们没有利用历史信息,不能够很好地衡量执行计划的代价,经常重复选择相同的糟糕计划.为了解决以上两个问题,我们提出RLO (reinforcement learning optimization),一个基于强化学习的连接优化方法.我们将连接优化问题建模成马尔可夫(Markov)决策过程,并且使用
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