Исследователи обучили 4B модель для ускорения SQL-запросов в Postgres

Разработчики представили QoRL — специализированную модель с 4 миллиардами параметров, предназначенную для оптимизации планов выполнения SQL-запросов. В ходе тестирования система продемонстрировала способность генерировать планы, которые выполняются на 44,7% быстрее стандартного оптимизатора PostgreSQL.

Для достижения результата модель прошла этап дообучения с использованием обучения с подкреплением (RL). Эффективность решения проверялась на наборе из 113 сложных запросов, содержащих большое количество операций соединения (join-heavy queries). В пиковых сценариях прирост производительности достигал 81% по сравнению с нативными алгоритмами планирования Postgres.

Архитектура системы ориентирована на снижение задержек при выборе пути исполнения запроса. В отличие от классических эвристических методов, модель анализирует структуру данных и статистику распределения для принятия решений в реальном времени. Исходный код и методология оценки доступны в репозитории проекта.

Интеграция подобных моделей в СУБД позволяет автоматизировать настройку производительности в средах с высокой нагрузкой. Использование 4B-модели обеспечивает баланс между точностью предсказания плана и вычислительными затратами на инференс, что критично для систем управления базами данных, где каждая миллисекунда задержки влияет на общую пропускную способность.