Mar, 2025
LLMIdxAdvis:利用大型语言模型的资源高效索引顾问
LLMIdxAdvis: Resource-Efficient Index Advisor Utilizing Large Language
Model
TL;DR本研究针对传统索引推荐方法在推荐时间长、资源消耗大以及跨不同工作负载和数据库模式泛化能力差等问题,提出了LLMIdxAdvis。该方法使用大型语言模型将索引推荐框架化为序列到序列的任务,实现了高效的索引推荐,实验结果显示其在保证推荐质量的同时显著降低了推荐时间,并能有效适应不同的工作负载和数据库模式。