AI 数据库如何用机器学习优化查询计划与索引选择?
1. 学习型查询优化器
- 以历史执行计划与数据分布训练模型,预测更优执行路径
- 替代或增强传统基于统计信息的代价估算
2. 强化学习索引调优
- 用强化学习动态评估索引策略,自动建议或创建/清理索引
- 缓解人工调参带来的性能与成本问题
3. 自适应查询重写
- 自动改写低效 SQL(JOIN、WHERE、GROUP BY 等),减少执行开销
- 基于负载特征做并行化拆分,提升复杂查询效率
4. 资源与并发预测
- 用回归模型预测 I/O、CPU、内存占用,提前做负载均衡
- 预测死锁与事务冲突,优化并发控制策略