数据查询优化是数据库中最具有挑战性的问题之一，基数估计（CE）是数据库查询优化中的一个重要组成部分。本文应用基于神经网络的查询基数估计方法完成数据表示、模型构建，通过对比实验表明，与现有的基于深度学习算法相比，文中提出的基于图神经网络的数据库查询优化方法，相较于传统的机器学习算法和基于卷积的深度学习算法，查询基数估计误差降低了30%。
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