基于深度强化学习(DRL)的查询优化最近已成为热门研究主题。尽管取得了令人鼓舞的进展,但DRL优化者仍然面临着强有力地制定有效计划的巨大挑战,这是因为连接订单和操作员选择的巨大搜索空间以及将其作为反馈信号的高度变化的执行延迟。在本文中,我们提出了Loger,这是一个赢得的效果,以使能力和r ubust计划有效,旨在生产有效的加入订单和运营商。Loger首先利用图形变压器来捕获表和谓词之间的关系。然后,搜索空间进行了重组,Loger学会了限制特定的操作员,而不是直接选择每个连接的操作员,同时利用DBMS内置的优化器在修复下选择物理操作员。这种策略利用专家知识来提高计划生成的鲁棒性,同时提供足够的计划搜索灵活性。此外,Loger介绍了𝜖 -beam搜索,该搜索可在进行指导探索时保留多个搜索路径,以保留有希望的计划。最后,Loger引入了损失功能,并通过奖励加权引入损失功能,从而通过减少差的操作员造成的波动,并记录转换以压缩奖励范围,从而进一步提高性能。我们对加入订单基准(JOB),TPC-DS和堆栈溢出进行实验,并证明Loger可以比现有学习的查询优化器更好地实现性能,而与PostgreSQL相比,工作速度为2.07倍。
摘要:我们报告了一个全磨的索引引导的双核光子晶体纤维(PCF),该光子晶体纤维(PCF)在系统的参数空间中托有二阶特殊点(EP)。通过适当选择围绕EP的参数包围方案,已经研究了耦合模式之间的相互作用,并随后观察到模式转换。©2025作者。1。引言EP是一种独特的拓扑奇异性,它出现在非热系统的参数空间中,该系统同时同时[1-5]同时,该系统的Hamiltonian Colesce的特征值和特征态。非弱点组件之间的相互作用,例如增益损失,开放系统的拓扑特性控制其复杂能级之间的相互作用,从而导致避免的谐振交叉型现象[1]。围绕EP围绕的非热参数的逐渐变化导致特征值的绝热过渡。最近,鉴于其具有多种应用的潜力,包括光学隔离器[2],不对称模式开关[3]和超敏感传感器[4],对托管EPS的开放光子系统的兴趣越来越大。虽然已经探索了托管EP [5]的损害辅助PCF,但它们的制造仍然是一个实用的挑战。幸运的是,全糟糕的PCF提供了更可行的替代方案。在这项工作中,我们引入了一个全糟糕的双核PCF细分市场,与我们先前的研究中使用的常规增益框架不同[5]。这提供了一种具有成本效益且低噪声的替代方案,同时保留了基于光纤平台的内在优势。采用全毛系统的决定是由实际考虑的动机,因为合并增益需要其他组件,精确的掺杂与活性材料(例如ER,YB)和光学泵送,这使得过程昂贵且容易受到不稳定性和波动的影响。相比之下,引入损失仅涉及有损材料的掺杂,在这种材料中,可以通过适当的定制掺杂剂浓度来精确控制损失的幅度[4]。在这里,我们提出了一个双核PCF,该双核PCF支持两个准引导模式,波长为1.55 𝜇𝑚。通过在两个内核中实现自定义的损失分布不成比例的损失分布,我们研究了模式模式相互作用,并在2D参数空间中托管EP。在这种全湿的微结构纤维几何形状中托管EP的托管构成了高度敏感的基于EP的传感的有前途的途径,并为下一代光子设备的开发奠定了基础。