論文の概要: DBA bandits: Self-driving index tuning under ad-hoc, analytical
workloads with safety guarantees
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09208v2
- Date: Tue, 20 Oct 2020 03:38:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-05 23:10:12.937486
- Title: DBA bandits: Self-driving index tuning under ad-hoc, analytical
workloads with safety guarantees
- Title（参考訳）: DBAの盗賊:安全保証付きアドホックな分析作業下での自動運転インデックスチューニング
- Authors: R. Malinga Perera, Bastian Oetomo, Benjamin I. P. Rubinstein, Renata
Borovica-Gajic
- Abstract要約: 物理データベースの設計は、データベース研究に長く関心を寄せてきた。
クエリストアのような最近の進歩は、動的環境に対する限られたサポートしか提供しない。
本稿では,DBAとクエリオプティマイザを併用したオンラインインデックス選択に対する自律的アプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.913550078203448
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Automating physical database design has remained a long-term interest in
database research due to substantial performance gains afforded by optimised
structures. Despite significant progress, a majority of today's commercial
solutions are highly manual, requiring offline invocation by database
administrators (DBAs) who are expected to identify and supply representative
training workloads. Unfortunately, the latest advancements like query stores
provide only limited support for dynamic environments. This status quo is
untenable: identifying representative static workloads is no longer realistic;
and physical design tools remain susceptible to the query optimiser's cost
misestimates (stemming from unrealistic assumptions such as attribute value
independence and uniformity of data distribution). We propose a self-driving
approach to online index selection that eschews the DBA and query optimiser,
and instead learns the benefits of viable structures through strategic
exploration and direct performance observation. We view the problem as one of
sequential decision making under uncertainty, specifically within the bandit
learning setting. Multi-armed bandits balance exploration and exploitation to
provably guarantee average performance that converges to a fixed policy that is
optimal with perfect hindsight. Our comprehensive empirical results demonstrate
up to 75% speed-up on shifting and ad-hoc workloads and 28% speed-up on static
workloads compared against a state-of-the-art commercial tuning tool.
- Abstract（参考訳）: 物理データベース設計の自動化は、最適化された構造によって得られる大幅な性能向上のために、データベース研究に長期的な関心が保たれている。
相当な進歩にもかかわらず、今日の商用ソリューションの大部分は極めて手作業で、代表的トレーニングワークロードの特定と提供を期待されているデータベース管理者(dbas)によるオフライン呼び出しを必要とする。
残念ながら、クエリストアのような最新の進歩は、動的環境に対する限定的なサポートしか提供しない。
一般的な静的ワークロードの識別はもはや現実的ではなく、物理設計ツールはクエリオプティマイザのコスト推定(属性値の独立性やデータ分散の均一性といった非現実的な前提から考える)の影響を受けやすいままである。
我々は,dbaやクエリオプティマイザを回避し,戦略的な探索と直接的パフォーマンス観察を通じて実現可能な構造のメリットを学習する,オンラインインデックス選択の自動運転手法を提案する。
我々は,この問題を不確実性下での逐次的意思決定の1つ,特にバンディット学習環境において捉えている。
マルチアームのバンディットは、完璧な後見で最適な固定されたポリシーに収束する平均的なパフォーマンスを保証するために、探索と搾取のバランスをとる。
当社の包括的な実証結果は、シフトおよびアドホックなワークロードの75%のスピードアップと、最先端の商用チューニングツールと比較して、静的ワークロードの28%のスピードアップを示しています。
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