Deep Reinforcement Learning for Join Order Enumeration
深度強化學習，用於連接順序枚舉 摘要 連接順序選擇在查詢性能中起着重要作用。但是，現代查詢優化器通常採用靜態連接順序枚舉算法，該算法不包含有關結果計劃質量的反饋。 因此，優化器經常重複選擇相同的錯誤計劃，因爲它們沒有「從錯誤中吸取教訓」的機制。 在這裏，我們認爲可以應用深度強化學習技術來應對這一挑戰。這些技術由人工神經網絡提供支持，可以通過合併反饋來自動改善優化程序的決策制定。 爲了實現這一目標，
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