目前，随着数据库管理的数据越来越多，关系越来越复杂，数据库系统的性能也面临着很大的挑战。传统上，基于专家经验的优化技术（如代价估计，连接顺序选择，参数调优）已经不能在session级别，快速满足异构数据、海量应用和大规模用户对数据库系统性能的严苛需求。我们需要设计基于机器学习/深度学习的数据库优化技术，使得之前很硬的规则变成随着数据分布、应用查询和人为性能要求而动态变化和取舍的软规则。这样，数据库系统才能更好服务于现代的用户负载。