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數據庫負載管理、性能調優中，開銷預測模型是提高其效率的關鍵技術．首先，由于數據庫系統的復雜性和計算機資源的競爭。很難精確地估計不同操作的開銷．其次。由于查詢計劃結構的復雜性，現有研究更多使用籠統的查詢信息，而很少利用查詢計劃中操作層面的信息，并依據這些信息來獲得開銷模型，另外，現有的研究大多沒有真正預測查詢的執行時間。而是預測了類似查詢優化器中開銷模型生成的開銷．為了減少負載管理的復雜性。本文提出了基于循環神經網絡的精細模型來預測查詢開銷。以查詢計劃中的操作行為和其實際運行時間作為特征提取的來源，特別地，考慮到查詢計劃結構的復雜性，本文采用一種特殊的循環神經網絡，長短期記憶（Long-Short Term Memory， LSTM）．給一個特定的查詢計劃，在該計劃實際執行之前，模型就能產生其預測的執行時間．這會比現有數據庫的查詢優化器產生的開銷預估結果（任意單位）更具有參考性；也優于需要在執行開始之后才能預測的查詢進度指示器．本文提出的這種創新方法來預測查詢執行時間。可以用于解決數據庫負載管理中的關鍵問題．通過實驗驗證，模型的正確率高于71%。一定程度上證明了方法的可行性。
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