基于机器学习的数据库多表连接顺序选择研究综述

来源：计算机工程杂志2025年第7期北京时间：

作者：王浩, 高锦涛, 王杰

单位：宁夏大学信息工程学院，宁夏 银川 750021

摘要：多表连接顺序选择是指在进行查询优化时为查询语句中涉及的多个表选择最优的连接顺序以提升查询性能。在复杂查询中，不同的表连接顺序能够显著影响查询执行效率。在大数据时代，面对庞大的数据集、多样的应用环境以及复杂的查询语句，基于启发式规则的传统多表连接顺序算法无法根据环境动态适应和自我学习，缺乏泛化能力，因此选择次优的多表连接顺序，甚至会严重影响查询性能。随着机器学习技术的蓬勃发展，面向数据库的人工智能(AI4DB)技术逐渐引领查询优化领域。机器学习技术能够解决传统连接顺序选择算法存在的问题，在自我学习以及场景适应方面具有较好表现。首先介绍连接顺序的传统选择算法，挖掘其存在的问题，然后总结当前主流的针对多表连接的机器学习模型，并分别介绍它们的核心技术方案，在效果、可用场景等方面对它们进行横向对比，为该领域后续科研工作者提供有价值的参考。

关键词：数据库,查询优化,机器学习,连接顺序,面向数据库的人工智能

基金资助：国家自然科学基金(62102201); 宁夏回族自治区自然科学基金(2022AAC05010); 宁夏回族自治区自然科学基金(2021BEB04054); 宁夏回族自治区自然科学基金(2021AAC03034)