Mar, 2024
LLM 强化策略多模态查询优化器（版本 1）
No more optimization rules: LLM-enabled policy-based multi-modal query optimizer (version 1)
Yifan Wang, Haodi Ma, Daisy Zhe Wang
TL;DR本文研究了大型语言模型（LLM）在查询优化方面的能力，并使用 LLM 设计了 LaPuda，一种新颖的基于 LLM 和策略的多模态查询优化器，通过几个抽象策略指导 LLM 进行优化，从而节省了大量时间和人力资源。此外，为了避免 LLM 产生错误的优化，我们借鉴了梯度下降的思想，提出了一种引导成本下降（GCD）算法来执行优化，从而保持优化在正确的方向上。通过评估，我们的方法在大多数情况下都优于基准方法，例如，我们的方法生成的优化计划的执行速度比基准方法快 1~3 倍。