文章主题：, 自学习, 数据库查询优化, 深度强化学习
🏆【数据库新突破】🌟近日，浪潮KaiwuDB与中国人民大学的智慧结晶——论文”FOSS: A Self-Learned Doctor for Query Optimizer”闪耀ICDE2024！🔍这款由孙路明博士（人大信息学院高级研发工程师）主导的研究，引领AI驱动的查询优化技术革命。它不仅具备自学习和自我诊断能力，更以其创新性赢得了全球数据库领域的高度认可。🌟论文”FOSS”犹如一位智能医生，为复杂查询提供最优解，推动了数据库行业的前沿发展。🏆通过这次顶尖会议的录用，浪潮KaiwuDB再次证明了其在AI驱动数据库优化领域的领先地位。💡未来，我们期待看到更多这样的创新，让数据处理更加高效、智能化。🌍欲了解更多详情或探讨相关技术，请关注浪潮KaiwuDB官方网站，或直接联系孙路明博士。🏆#ICDE2024 #FOSS #AI查询优化
🌟 ICDE 2024, the grand event organized by IEEE, is a top-tier conference alongside SIGMOD and VLDB, known as the trifecta of database research. It’s an A-class international meeting endorsed by CCF, renowned for its in-depth exploration of advanced data-intensive systems and applications. With a global reputation and immense academic impact, this year’s edition in Netherlands has gathered esteemed institutions like Peking University, Tsinghua University, Renmin University, Zhejiang University, MIT, Stanford, and tech giants from around the world to delve into cutting-edge database and data processing technologies. 🌐
数据库AI查询优化器的发展日新月异，近年来涌现了诸多创新方案，它们或以自上而下的学习路径构建高效查询策略，或借助提示巧妙引导优化器生成路径。然而，尽管取得了一定成效，这些技术仍面临着训练速度慢、规划空间局限的挑战。优化效率与广度是当前研究亟待解决的关键议题。
🚀💡论文揭示：深度强化学习引领的新型查询优化框架——FOSS大突破！🔍🚀FOSS，犹如医疗界的精准诊疗专家，以白盒优势（不像黑盒那样神秘哦）对传统查询计划进行深度优化，逐个改善那些性能不佳的环节。它利用专家知识，让优化过程更加透明高效。🌟🔍独特的是，FOSS通过不对称收益模型精确衡量计划优劣，确保每次改进都是价值的体现。🚀🤝为了加速学习进程，我们巧妙地将FOSS与传统优化器融合，构建一个高度模拟的真实环境。在那里，FOSS如鱼得水，快速生成海量优质训练样本，从而不断提升其优化技能。📈🔍在Join Order Benchmark、TPC-DS和Stack Overflow等多场景下，FOSS的卓越性能展现无遗：它比学习型优化器更快收敛，查询效果更优。🏆与PostgreSQL默认优化器相比，效能提升高达惊人的8.33倍！🚀💡引入FOSS，数据库响应速度、用户体验直线上升，尤其适用于大数据密集型场景，如OLAP和HTAP。您的数据需求将得到前所未有的满足！📊#深度强化学习 #查询优化新框架 #FOSS #性能提升
作为业内首款分布式、多模融合、支持原生AI的数据库产品，KaiwuDB长期致力于为AIoT等重点场景提供更丰富的数据运管能力和更卓越的数据库性能，力求不断在SQL优化、数据库自治等重点技术上实现突破。未来也将始终坚持以先进技术打磨产品，加速学术研究与产业应用融合，为中国数据库技术创新发展、数据处理效能提升等方面贡献新思路，为政企客户伙伴提供高性能、高可用、易运维的数据服务，助力产业数字化升级与应用创新。返回搜狐，查看更多
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