一种基于置信度感知的数据库查询计划预警与回退方法

本发明公开了一种基于置信度感知的数据库查询计划预警与回退方法，涉及数据库查询优化技术领域，包括多优化器并行生成候选计划、计划向量化处理、代价与不确定性联合预测、预警筛选、自动回退及计划执行与反馈记录步骤。通过树卷积神经网络结合Monte Carlo Dropout对计划代价与置信度进行联合预测，当置信度低于阈值时触发回退机制，选择安全计划执行。本发明显著提升数据库系统在复杂或异常负载下的性能稳定性与鲁棒性，在TPC‑H、TPC‑DS等基准上平均查询延迟降低15％‑25％，P99延迟最高下降30％。为数据库系统在现实环境中的长期稳定运行提供了有力保障。