面向代理模型的推理查询重优化方法、装置、设备和介质

本申请涉及一种面向代理模型的推理查询重优化方法、装置、设备和介质，通过基于第一查询计划，将当前批次数据输入至推理模型进行处理，得到所需查询的数据；其中，推理模型包括代理模型和机器学习模型；在执行第一查询计划的过程中，监测统计信息；其中，统计信息包括系统资源或者查询计划选择率；在监测到统计信息的变化超出阈值的情况下，基于第二查询计划，将历史数据输入至代理模型进行重训练；其中，历史数据包括在当前批次数据之前输入至推理模型处理后携带上标签的数据；减小了重优化推理查询方法产生的计算开销，提升了重优化效率。