前几周将做未做的，放假也累了，有点摆。今天开始正式记录。
待解决的任务
MAB：清洗SQL格式，注意payload和predicate.关联：sqlglot。
DQN：放到cuda上，在imdb跑出实验效果。
SWIRL：弄好hypopg插件，跑通一下TPCH就改造成自己的负载。
QF：复现出论文效果先。swirl复现
成功跑通TPC-H,TPC-DS。
源代码没有给JOB负载逻辑，我猜是IMDB数据集太大了，现有的脚本导入都不好用，我就添加了使用自己imdb的逻辑。
根据学长fix过的JOB的workload,写了个脚本转化成纯Query,测出来性能还不错。
- queryFormer复现
- 原实验对四个指标进行的评估：
cost estimation
cardinality estimation
index recommendation
query optimize
感觉都复现到原文章水平了。
- DQN
沟槽的源代码是在tensorflow里，找半天才跑到gpu上。
一开始500轮效果感觉也不是很好，加大剂量接着跑上。检查一下query解析有没有问题先。
- MAB
数据需要清洗：提取SQL中的predicate和payload。
- sqlglot：可以直接提取出来子查询解析成AST树，于是可以按”表名”:[“列名”]形式提取出过滤条件列。
第一轮结果跑了一坨屎。首先是内存开的不够，老虎机的arm没选出来。
后面发现pg里查询代价的表示和MSSQL不一样，重写了半天也没弄好，明天接着干。