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摘要
索引调优是数据库调优的重要组成部分，一直受到广泛关注．由于索引调优问题的理论复杂性和大数据时代的到来，通过DBA手动调优的方案已经无法满足现代数据库的发展需求，调优方案逐渐开始向自动化、智能化的方向发展．随着机器学习技术的发展，越来越多的索引选择方案开始引入机器学习技术，并取得了一定的研究成果．将索引调优问题的解决方案归结为一种基于搜索的调优范式，归纳了其研究内容，阐述了其面临的挑战，对调优范式内的索引配置空间的生成、索引配置的评价以及索引配置的枚举与搜索3方面的研究成果进行了归纳、总结和对比．对动态工作负载下的索引选择问题所面临的新挑战进行了分析，并基于在线反馈控制回路框架对其解决方案进行梳理．讨论了索引调优工具的发展与现状，通过对现有研究的分析论述，为后来研究者提供参考和研究思路，并对索引选择方案的未来发展进行了展望．
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