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《基于深度强化学习的数据库查询计划优化算法设计与实现》
随着数据规模的指数级增长，传统数据库查询优化器在复杂查询场景下面临效率瓶颈。本文提出一种基于深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）的查询计划优化算法，通过构建状态-动作空间建模查询优化过程，结合深度Q网络（DQN）实现动态策略更新。实验表明，该算法在TPCH基准测试中相比传统优化器平均查询延迟降低32.7%。
——来自博客 https://blog.csdn.net/jie_kou/article/details/153529710
该算法在TPCH基准测试中平均查询延迟降低32.7%。(单选)
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