論文の概要: JoinGym: An Efficient Query Optimization Environment for Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11704v1
• Date: Fri, 21 Jul 2023 17:00:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-24 11:54:07.464836
• Title: JoinGym: An Efficient Query Optimization Environment for Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: JoinGym:強化学習のための効率的なクエリ最適化環境
• Authors: Kaiwen Wang, Junxiong Wang, Yueying Li, Nathan Kallus, Immanuel Trummer, Wen Sun
• Abstract要約: 強化学習(RL)のための効率的で軽量なクエリ最適化環境である textscJoinGym を提案する。 マルコフ決定過程 (MDP) として, JOS問題の各左深度および変種を定式化する方法を述べる。 また、IMDBデータセットから生成される3300ドルの新規クエリに対して、可能なすべてのジョイントレースも提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.69838562498811
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present \textsc{JoinGym}, an efficient and lightweight query optimization environment for reinforcement learning (RL). Join order selection (JOS) is a classic NP-hard combinatorial optimization problem from database query optimization and can serve as a practical testbed for the generalization capabilities of RL algorithms. We describe how to formulate each of the left-deep and bushy variants of the JOS problem as a Markov Decision Process (MDP), and we provide an implementation adhering to the standard Gymnasium API. We highlight that our implementation \textsc{JoinGym} is completely based on offline traces of all possible joins, which enables RL practitioners to easily and quickly test their methods on a realistic data management problem without needing to setup any systems. Moreover, we also provide all possible join traces on $3300$ novel SQL queries generated from the IMDB dataset. Upon benchmarking popular RL algorithms, we find that at least one method can obtain near-optimal performance on train-set queries but their performance degrades by several orders of magnitude on test-set queries. This gap motivates further research for RL algorithms that generalize well in multi-task combinatorial optimization problems.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、強化学習(RL)のための効率的で軽量なクエリ最適化環境であるtextsc{JoinGym}を提案する。 結合順序選択(JOS)は、データベースクエリ最適化から古典的なNPハード組合せ最適化問題であり、RLアルゴリズムの一般化のための実用的なテストベッドとして機能する。 本稿では,JOS 問題における各左深度およびブッシーな変形を Markov Decision Process (MDP) として定式化し,標準の Gymnasium API に準拠した実装を提供する。 実装 \textsc{JoinGym} は、すべての可能な結合のオフライントレースを完全にベースとしており、RL の実践者は、システムをセットアップすることなく、現実的なデータ管理問題でメソッドを簡単かつ迅速にテストできる。 さらに、IMDBデータセットから生成される3300ドルの新しいSQLクエリに対して、可能なすべてのジョイントレースも提供します。 一般的なRLアルゴリズムをベンチマークすると、少なくとも1つの手法が列車セットクエリでほぼ最適性能を得ることができるが、その性能はテストセットクエリで数桁低下する。 このギャップは、マルチタスク組合せ最適化問題においてよく一般化されるRLアルゴリズムのさらなる研究を動機付けている。

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