基于多线程并行强化学习的数据库索引推荐

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摘 要：建立索引是提高数据库性能的一个重要方法。目前随着强化学习算法的发展，出现了一系列使用强化学习解决索引推荐问题（index selection problem，ISP）的方法。针对现有的深度强化学习索引推荐算法训练时间长、训练不够稳定的问题，提出了一个基于A2C的索引推荐算法PRELIA。该算法加入负载索引扫描行数特征矩阵，并对奖励值进行归一化处理，旨在提高索引选择的准确性和效率，减少索引空间占用。（剩余14887字）

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