4B模型让查询计划比Postgres快81%

Training a 4B model to produce 81% faster query plans than Postgres

查询优化器真的足够聪明吗？尽管十年间研究不断，Postgres的优化器在复杂场景下仍显力不从心。我尝试训练一个4B参数量的模型，通过监督微调（SFT）和代理强化学习（RL），让它生成比Postgres默认方案更快的查询计划。实验结果令人振奋：在113个复杂连接查询中，该模型实现了44.7%的延迟降低，甚至在99个原本无法生成计划的案例中成功输出。我们构建了专用的Postgres测量环境，设计了抗噪的GRPO变体，并利用vLLM和H100节点完成了训练。这项研究证明，小模型在特定任务上确实能超越传统数据库优化器。