SIBYL是一个机器学习框架，用于预测数据库系统中的查询序列。它使用模板特征化技术和堆叠LSTM模型，能够准确预测工作负载并实现高扩展性。评估结果显示，SIBYL能够以87.3%的中位数F1分数预测工作负载，并在应用程序中实现了性能改进。