GenJoin:从子计划提示中学习的条件生成计划优化器
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究解决了传统查询优化器在处理复杂查询时的性能瓶颈问题,提出了一种新的生成性查询优化方法GenJoin。该方法通过随机子计划提示进行学习,显著提高了查询计划的质量和优化效率,实验证明其在多个真实世界基准测试中超越了经典的PostgreSQL和其他先进方法。
本研究提出了一种新方法GenJoin,旨在解决传统查询优化器在复杂查询中的性能瓶颈。通过随机子计划提示学习,该方法显著提升了查询计划的质量和优化效率,实验证明其优于PostgreSQL等先进方法。