Небольшую LLM научили ускорять запросы PostgreSQL

Разработчик Рохан Бансал представил QORL - эксперимент по оптимизации SQL-запросов с помощью модели семейства Qwen на 4 млрд параметров.

После обучения на примерах и с подкреплением модель научилась подбирать подсказки для PostgreSQL через расширение pg_hint_plan.

По данным автора, на 113 запросах с множественными JOIN из Join Order Benchmark удалось получить ускорение в 1,81 раза по геометрическому среднему. Суммарное время выполнения нагрузки сократилось на 44,7%.

Есть существенная деталь: результат получен при трёх попытках поиска для каждого запроса и выборе лучшего варианта по замерам - из максимум 15 кандидатов. Если улучшение не находилось, сохранялся стандартный план PostgreSQL.

Это эксперимент для настройки повторяющихся аналитических запросов.
Цифра 1,81× не означает, что модель быстрее строит планы, и не учитывает полное время поиска и проверки кандидатов.

► Разбор автора
► Код проекта

#PostgreSQL #SQL #БазыДанных #LLM #ОптимизацияЗапросов