數(shù)據(jù)庫負(fù)載管理、性能調(diào)優(yōu)中，開銷預(yù)測模型是提高其效率的關(guān)鍵技術(shù)．首先，由于數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的復(fù)雜性和計算機資源的競爭。很難精確地估計不同操作的開銷．其次。由于查詢計劃結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，現(xiàn)有研究更多使用籠統(tǒng)的查詢信息，而很少利用查詢計劃中操作層面的信息，并依據(jù)這些信息來獲得開銷模型，另外，現(xiàn)有的研究大多沒有真正預(yù)測查詢的執(zhí)行時間。而是預(yù)測了類似查詢優(yōu)化器中開銷模型生成的開銷．為了減少負(fù)載管理的復(fù)雜性。本文提出了基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的精細(xì)模型來預(yù)測查詢開銷。以查詢計劃中的操作行為和其實際運行時間作為特征提取的來源，特別地，考慮到查詢計劃結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，本文采用一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，長短期記憶（Long-Short Term　Memory， LSTM）．給一個特定的查詢計劃，在該計劃實際執(zhí)行之前，模型就能產(chǎn)生其預(yù)測的執(zhí)行時間．這會比現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫的查詢優(yōu)化器產(chǎn)生的開銷預(yù)估結(jié)果（任意單位）更具有參考性；也優(yōu)于需要在執(zhí)行開始之后才能預(yù)測的查詢進(jìn)度指示器．本文提出的這種創(chuàng)新方法來預(yù)測查詢執(zhí)行時間?？梢杂糜诮鉀Q數(shù)據(jù)庫負(fù)載管理中的關(guān)鍵問題．通過實驗驗證，模型的正確率高于71%。一定程度上證明了方法的可行性。