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2025-07-28 发布于中国
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打开黑盒：解释数据库中学习到的成本模型-计算机科学-机器学习-数据库-可解释性.pdf

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打开黑盒：解释数据库中学习到的成本模型

RomanHeinrichOleksandrHavrylovManishaLuthra

TUDarmstadtDFKITUDarmstadtTUDarmstadtDFKI

roman.heinrich@dfki.desashka.havr@manisha.luthra@dfki.de

JohannesWehrsteinCarstenBinnig

TUDarmstadtTUDarmstadtDFKI

johannes.wehrstein@tu-carsten.binnig@tu-

darmstadt.dedarmstadt.de

摘要ModelInputLCMCostEstimation

SELECTMIN(duction_year)Pred:240ms

FROMtitlet,

movie_companiesmc?Actual:760ms

本cro:lcmLearnedCostModels(LCMs)在传统数据库成WHEREt.id=mc.movie_idQ-Error:3.17

ANDpany_type_id=2;

译本模型中表现出更优的结果，因为它们可以显著提高SQLQueryExplain!

Aggregate

成本预测的准确性。然而，LCMs仍然在某些查询计划HashJoinNodeImportanceScores

中HashJoin0.82

1中失败，因为在尾部预测误差可能很大。不幸的是，最HashHash0.53

SeqScan10.21

v近的LCMs基于复杂的深度神经网络模型，因此没有SeqScan1SeqScan2Aggre

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