В данной статье рассмотрена проблематика оптимизации процессов планирования запросов баз данных методами машинного обучения. Целью статьи является исследование средств решения задач в Machine Learning с помощью SQL Server Machine Learning Services для определения наиболее эффективного метода их программной реализации с использованием встроенных языковых средств SQL Server или классического способа обработки данных. Была осуществлена оптимизация плана выполнения запроса с использованием средств машинного обучения позволяющий увеличения производительности выполнения запросов. С целью уменьшений время его обработки. Проведена разработка специального математического и программного обеспечения системы управления схемой реляционной базы данных с использованием методов машинного обучения для ускорения обработки запросов. Новизна исследования – определение количественной оценки эффективности применения встроенных языковых средств SQL Server Machine Learning Services. Практическая ценность работы – результаты исследований могут быть внедрены во многих сферах: производство, транспортные системы, медицина, образование и т.д.