数据查询处理与优化作为数据管理中最具挑战性的问题之直受到广泛关注。传统的查询处理与优化技术在实际使用中需要针对特定的工作负载和数据集进行大量的手动调优,因而已经无法满足现代数据库系统的发展需求。受人工智能(ΔⅠ)成功应用于多领域硏究的启发,近期人工智能赋能的查询处理与优化新技术相继被提出并取得了一定的研究成果。针对这些研究工作,首先给出了人工智能赋能的查询处理与优化技术的主要任务,分析了与传统人工智能任务的区别。其次梳理了该领域的主要研究进展,并总结了主要优势与应用瓶颈。接着讨论了当前所面临的主要技术挑战。最后对该领域的未来发展进行了展望。
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