25年WP关键词：查询优化；排序学习；查询计划；树卷积神经网络-约16377字符.docx

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I摘要在大数据时代，不断提升的数据量和愈发复杂的查询需求向数据库领域的研究提出了新的挑战。查询优化器是影响数据库性能的重要组件，传统的查询优化器基于代价模型实现，受制于基数估计的准确性。近年来的研究重点关注使用机器学习模型解决查询优化问题，但仍然存在训练代价高、鲁棒性差、工程实现困难等问题，尚未真正应用到生产环境中。本文设计和实现了一种基于 LTR（Learning-to-Rank）方法的端到端查询优化器。查询优化器对于最优计划的选择本质上是一个排序问题而不是一个预测问题，本文使用排序学习方法取代传统的直接预测查询计划绝对性能的方...

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