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机器学习越来越多地遍布RDBMS的所有组件，因此可以通过查询工作负载和数据分布中的杠杆相关性来实例化。到目前为止，它在基数估计和查询优化方面取得了重大成功，从而导致查询执行更快。但是，在优化RDBMS缓冲区管理模块方面的努力有限。准确预测页面访问会带来许多挑战。我们克服了这些挑战，并提出了Pythia，这是一种神经预测模型，可以准确预测复杂SQL查询的非序列页面访问。然后可以使用毕曲（Pythia）的输出来预取页页面，从而提高性能。此外，我们还将毕缩影集成到Postgres的缓冲区管理模块中。在不适合时，它可以明智地执行预测和预取，并在没有时默认为现有的缓冲区管理算法。我们进行了广泛的实验和示例，即毕曲霉达到了明显的准确性，并且在DSB OLAP基准测试中查询的速度高达6倍。
毕达氏症：数据预取的神经模型
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