【数据库研究前沿】学习型查询优化器:Neo、Bao、Balsa 到 LLM-CBO
系统梳理 Neo、Bao、Balsa 以及新兴 LLM-assisted 查询优化的核心思想,结合 PostgreSQL pg_hint_plan 给出一条可落地的 learned QO 工程路径
发布来自土法炼钢兴趣小组的知识、笔记、进展和应用。主题包括数据结构和算法、编程语言、网络安全、密码学等。
共 3 篇文章 · 返回首页
系统梳理 Neo、Bao、Balsa 以及新兴 LLM-assisted 查询优化的核心思想,结合 PostgreSQL pg_hint_plan 给出一条可落地的 learned QO 工程路径
从 B+树索引的 I/O 成本模型、查询优化器的统计信息偏差到连接池大小与数据库并发度的关系,系统性地分析慢查询背后的架构级问题,涵盖索引设计、EXPLAIN 计划解读、HikariCP 连接池调优与 N+1 查询治理等核心主题。
SQL 声明式表达背后,是一场持续五十年的搜索空间探索。