4BモデルにPostgres超えのクエリプランを学習させた話
Postgres のクエリオプティマイザは本当に賢いのか。Rohan Bansal の記事は、その問いに対して小さな open-weights モデルを使ってかなり挑んだ実験を紹介している。題材は SQL の join order と実行計画で、しかも単なるベンチマーク比較ではなく、reinforcement learning まで使ってモデルを後から鍛えたという点が面白い。データベースの内部で何が起きているのかが分かるだけでなく、LLM を「文章生成」以外にどう使うかの実例にもなっている。 記事の中心は、4Bサイズの Qwen モデルを後学習させて、Postgres のデフォルトより速い query plan を出させた、という実験だ。筆者はまず、クエリオプティマイザが何をしているのかを、IMDb データセットの例で説明する。`title`、`movie_companies`、`company_name` などのテーブルを結合して「2000年代に作品を出した日本企業はどこか」を調べるような SQL を考えると、同じ結果にたどり着くにしても join の順序や join algorit
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