Reqo:一种稳健且可解释的查询优化成本模型

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内容提要

该研究提出了一种基于双向图神经网络和门控递归单元的树模型架构,以提高查询优化器的成本估计准确性和可解释性,从而提升查询性能和量化不确定性。

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关键要点

  • 该研究提出了一种基于双向图神经网络和门控递归单元的树模型架构。
  • 研究旨在提高查询优化器的成本估计准确性和可解释性。
  • 新型学习排序成本模型有效量化了成本估计的不确定性。
  • 研究实现了更稳健的查询性能,显著提升了成本估计的准确性。
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