Fugu-MT 論文翻訳(概要): Budget-aware Query Tuning: An AutoML Perspective

論文の概要: Budget-aware Query Tuning: An AutoML Perspective

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00137v1
Date: Fri, 29 Mar 2024 20:19:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-04 07:17:12.607506
Title: Budget-aware Query Tuning: An AutoML Perspective
Title（参考訳）: Budget-Aware Query Tuning - AutoMLの展望
Authors: Wentao Wu, Chi Wang,
Abstract要約: 現代のデータベースシステムは、入力クエリの優れた実行計画を作成するために、コストベースのクエリに依存している。コストユニットの値を変えることで、デフォルトのクエリプランを大幅に上回るクエリプランを得ることができることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.561951257365953
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Modern database systems rely on cost-based query optimizers to come up with good execution plans for input queries. Such query optimizers rely on cost models to estimate the costs of candidate query execution plans. A cost model represents a function from a set of cost units to query execution cost, where each cost unit specifies the unit cost of executing a certain type of query processing operation (such as table scan or join). These cost units are traditionally viewed as constants, whose values only depend on the platform configuration where the database system runs on top of but are invariant for queries processed by the database system. In this paper, we challenge this classic view by thinking of these cost units as variables instead. We show that, by varying the cost-unit values one can obtain query plans that significantly outperform the default query plans returned by the query optimizer when viewing the cost units as constants. We term this cost-unit tuning process "query tuning" (QT) and show that it is similar to the well-known hyper-parameter optimization (HPO) problem in AutoML. As a result, any state-of-the-art HPO technologies can be applied to QT. We study the QT problem in the context of anytime tuning, which is desirable in practice by constraining the total time spent on QT within a given budget -- we call this problem budget-aware query tuning. We further extend our study from tuning a single query to tuning a workload with multiple queries, and we call this generalized problem budget-aware workload tuning (WT), which aims for minimizing the execution time of the entire workload. WT is more challenging as one needs to further prioritize individual query tuning within the given time budget. We propose solutions to both QT and WT and experimental evaluation using both benchmark and real workloads demonstrates the efficacy of our proposed solutions.
Abstract（参考訳）: 現代のデータベースシステムは、入力クエリの優れた実行計画を作成するために、コストベースのクエリオプティマイザに依存している。このようなクエリオプティマイザは、候補クエリ実行計画のコストを見積もるために、コストモデルに依存する。コストモデルは、コスト単位のセットからクエリ実行コストまでの関数を表し、各コスト単位は、ある種のクエリ処理操作(テーブルスキャンやジョインなど)を実行する単位コストを指定する。これらのコスト単位は伝統的に定数と見なされ、その値はデータベースシステムが実行されているプラットフォーム構成にのみ依存するが、データベースシステムによって処理されるクエリには不変である。本稿では,これらのコスト単位を変数として考えることによって,この古典的視点に挑戦する。コスト単位の値を変えることで、コスト単位を定数として見る場合、クエリオプティマイザが返すデフォルトのクエリプランを大幅に上回るクエリプランを得ることができることを示す。本稿では,このコストユニットチューニングプロセス "クエリチューニング" (QT) を,AutoMLにおけるよく知られたハイパーパラメータ最適化 (HPO) 問題と類似していることを示す。結果として、最先端のHPO技術はQTにも適用できる。特定の予算内でQTに費やされたトータル時間を制限することで現実的に望ましい、任意の時間的チューニングの文脈でQT問題を調査します。我々はさらに、単一クエリのチューニングから、複数のクエリでワークロードをチューニングすることまでの研究を拡張し、この一般化された問題予算対応ワークロードチューニング(WT)と呼ばれ、ワークロード全体の実行時間を最小化することを目的としています。 WTは、与えられた時間予算内で個別のクエリチューニングをさらに優先順位付けする必要があるため、より難しい。我々はQTとWTの双方に対するソリューションを提案し、ベンチマークと実ワークロードの両方を用いて実験的な評価を行い、提案手法の有効性を実証する。

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