1. 本选题研究的目的及意义
在当今大数据时代，海量数据的快速增长对数据库管理系统（DBMS）的查询处理效率提出了严峻挑战。
作为数据库管理系统的核心组件之一，查询优化器负责找到最高效的查询执行计划，直接影响着数据库系统的整体性能。
传统的基于规则和代价估算的查询优化方法在面对复杂查询、数据倾斜等情况时often显得力不从心，优化结果不佳。
2. 本选题国内外研究状况综述
SQL查询优化一直是数据库领域的研究热点，近年来，随着机器学习技术的兴起，基于学习的查询优化方法逐渐引起关注。
1. 国内研究现状
国内学者在基于学习的查询优化方面开展了一些探索，例如，XXX等人提出了一种基于深度学习的代价估计方法，用于预测查询执行时间；XXX等人则利用强化学习来优化查询计划的选择。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.研究SQL查询优化问题:对SQL查询优化问题进行深入分析，包括查询处理流程、传统优化方法的优缺点、现有基于学习的优化方法等，为后续研究奠定基础。
2.设计基于强化学习的查询优化模型:研究适合SQL查询优化的强化学习模型，包括选择合适的强化学习算法，设计状态空间、动作空间和奖励函数等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、模型设计、实验验证相结合的方法，具体步骤如下：
1.深入研究SQL查询优化理论和强化学习相关算法，分析现有查询优化方法的优缺点，以及强化学习在查询优化中的应用潜力和挑战。
2.设计基于强化学习的SQL查询优化模型，包括定义状态空间、动作空间、奖励函数等关键要素，并选择合适的强化学习算法进行训练和优化。
3.基于所设计的模型，开发基于强化学习的查询优化器原型系统，并将其与现有数据库系统进行集成，例如MySQL、PostgreSQL等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于强化学习的SQL查询优化模型:将强化学习技术应用于SQL查询优化，设计适合查询优化问题的状态空间、动作空间和奖励函数，构建高效的查询优化策略。
2.设计并实现基于强化学习的查询优化器:开发基于强化学习的查询优化器原型系统，并将其与现有数据库系统进行集成，为实际应用提供参考。
3.对不同强化学习算法和模型参数进行实验评估:分析不同强化学习算法、模型参数、数据集特点对查询优化性能的影响，为实际应用提供参考。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.周航,陈跃国,周傲英.基于深度强化学习的数据库查询优化综述[J].软件学报,2022,33(09):3293-3313.
2.李勇,于戈,孟小峰.面向联机分析处理的数据库查询优化技术综述[J].软件学报,2020,31(10):3169-3190.
3.黄松,周尚波,来煜坤,等.基于深度强化学习的数据库索引推荐技术综述[J].软件学报,2023,34(02):657-683.
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