论文:Reqo推出基于Bi-GNN与概率ML的可解释查询优化模型
thinkindev • 2025-01-31
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近日,Reqo推出了一款全新的查询优化模型,该模型结合了双向图神经网络(Bi-GNN)与概率机器学习(ML)技术,旨在提升查询成本估算的准确性。与传统方法不同,Reqo引入了一种创新的可解释性技术,能够突出查询子图的贡献,从而帮助开发者更好地理解查询优化的决策过程。这一技术的应用不仅提高了查询效率,还为数据库管理系统的性能优化提供了新的思路。Reqo的推出标志着查询优化领域在可解释性与智能化方面迈出了重要一步。
核心要点
- Reqo结合Bi-GNN与概率ML技术,提升查询成本估算准确性。
- 引入可解释性技术,突出查询子图的贡献,增强决策透明度。
- 为数据库管理系统的性能优化提供了新的技术方向。