摘要：数据库技术是现代计算机软件技术中不可或缺的一部分,在各个行业中都发挥着十分重要的作用。但是,伴随着时代的发展,互联网和云计算要求数据库能够有效地存储和处理大数据,使传统的关系型数据库软件工具能力难以应对新的应用场景。其中,索引对于提升复杂数据集上检索任务的效率有着非常重要的意义。机器学习近年来取得了长足的发展,为数据库索引推荐技术提供了新的机遇。首先叙述了索引推荐的研究背景与挑战;然后,将索引推荐分为索引生成与索引选择2个阶段,分别对这2个阶段的相关技术进行论述;最后,对基于学习的数据库索引推荐技术做了介绍与展望,其中,重点介绍了索引生成与索引选择。索引生成阶段包含基于学习的范围索引、哈希索引、布隆过滤器等,总结了基于学习的索引生成技术的优缺点;对于索引选择阶段,将传统方法与基于学习的方法进行对比与分析,重点叙述强化学习解决索引选择问题。