論文の概要: IA2: Leveraging Instance-Aware Index Advisor with Reinforcement Learning for Diverse Workloads

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.05777v2
• Date: Wed, 10 Apr 2024 08:23:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-11 11:37:32.176097
• Title: IA2: Leveraging Instance-Aware Index Advisor with Reinforcement Learning for Diverse Workloads
• Title（参考訳）: IA2: 分散ワークロードの強化学習によるインスタンス対応インデックスアドバイザの活用
• Authors: Taiyi Wang, Eiko Yoneki,
• Abstract要約: インスタンス認識インデックスアドバイザ(IA2)は、データベースにおけるインデックス選択を最適化するための、DRLベースの新しいアプローチである。 IA2 は Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient - Temporal difference State-Wise Action Refinery (TD3-TD-SWAR) モデルを導入している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46040036610482665
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This study introduces the Instance-Aware Index Advisor (IA2), a novel deep reinforcement learning (DRL)-based approach for optimizing index selection in databases facing large action spaces of potential candidates. IA2 introduces the Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient - Temporal Difference State-Wise Action Refinery (TD3-TD-SWAR) model, enabling efficient index selection by understanding workload-index dependencies and employing adaptive action masking. This method includes a comprehensive workload model, enhancing its ability to adapt to unseen workloads and ensuring robust performance across diverse database environments. Evaluation on benchmarks such as TPC-H reveals IA2's suggested indexes' performance in enhancing runtime, securing a 40% reduction in runtime for complex TPC-H workloads compared to scenarios without indexes, and delivering a 20% improvement over existing state-of-the-art DRL-based index advisors.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,候補候補の大きな行動空間に面したデータベースにおけるインデックス選択を最適化するための,DRLに基づく新しいアプローチであるインスタンス・アウェア・インデックス・アドバイザ(IA2)を紹介する。 IA2 では Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient - Temporal difference State-Wise Action Refinery (TD3-TD-SWAR) モデルを導入している。 この方法は、包括的なワークロードモデルを含み、目に見えないワークロードに適応する能力を高め、さまざまなデータベース環境における堅牢なパフォーマンスを保証する。 TPC-Hなどのベンチマークによる評価では、IA2が推奨する実行時インデックスのパフォーマンス向上、複雑なTPC-Hワークロードのランタイムの40%削減、既存の最先端DRLベースのインデックスアドバイザよりも20%改善されている。

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