veritabanı sorgularının yürütme planlarını, minimum maliyetle maksimum performans sağlayacak şekilde yeniden düzenleme sürecidir. geleneksel yaklaşımlar, postgresql gibi sistemlerde kural tabanlı veya maliyet tabanlı sezgisel yöntemlerle çalışırken, son dönemde makine öğrenmesi modelleri devreye giriyor. örneğin, 4 milyar parametreli bir dil modeli, postgres'in sorgu planlayıcısına kıyasla %81 daha hızlı planlar üretebiliyor. bu, modelin sql sorgularını ve şema istatistiklerini anlayıp, hangi indeksin kullanılacağı, join sırasının ne olacağı gibi kritik kararları çok daha isabetli vermesiyle mümkün. gelecekte veritabanı yöneticilerinin işi, modeli eğitmek ve ince ayar yapmak olabilir; ancak bu yaklaşımın genelleştirilebilirliği ve güvenilirliği hâlâ tartışmalı.