本发明公开了一种数据库查询优化方法、系统、电子设备及存储介质，旨在解决现有的查询方法效率低、计算量大、精确度低的技术问题。本发明采用动态双DQN连接顺序优化方法（Dynamic Double DQN order select，DDOS），首先把连接查询建模为马尔科夫决策过程(MDP)，使用加权的双深度Q网络训练神经网络模型，来提高训练网络的预测精度。通过动态渐进搜索策略来选择动作，提高探索的随机性和深度以积累更高信息增益的探索。再对每一个查询计划进行代价估计之后，选择出符合数据分布且查询负载均衡的连接计划。本发明的有益技术效果在于：能够有效提升查询性能，并具备良好的泛化能力和鲁棒性。
