論文の概要: Hype or Heuristic? Quantum Reinforcement Learning for Join Order Optimisation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07770v1
- Date: Mon, 13 May 2024 14:14:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-14 13:25:43.174953
- Title: Hype or Heuristic? Quantum Reinforcement Learning for Join Order Optimisation
- Title（参考訳）: ハイプかヒューリスティックか? : 結合順序最適化のための量子強化学習
- Authors: Maja Franz, Tobias Winker, Sven Groppe, Wolfgang Mauerer,
- Abstract要約: 最適な結合順序(JO)を特定することは、データベースの研究とエンジニアリングにおいて重要な課題である。
近年, JO の強化学習 (RL) の研究開発に成功している。
本稿では,交互変分量子アンサッツに基づく量子強化学習(QRL)をJOに適用した新しい手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.373015313199384
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Identifying optimal join orders (JOs) stands out as a key challenge in database research and engineering. Owing to the large search space, established classical methods rely on approximations and heuristics. Recent efforts have successfully explored reinforcement learning (RL) for JO. Likewise, quantum versions of RL have received considerable scientific attention. Yet, it is an open question if they can achieve sustainable, overall practical advantages with improved quantum processors. In this paper, we present a novel approach that uses quantum reinforcement learning (QRL) for JO based on a hybrid variational quantum ansatz. It is able to handle general bushy join trees instead of resorting to simpler left-deep variants as compared to approaches based on quantum(-inspired) optimisation, yet requires multiple orders of magnitudes fewer qubits, which is a scarce resource even for post-NISQ systems. Despite moderate circuit depth, the ansatz exceeds current NISQ capabilities, which requires an evaluation by numerical simulations. While QRL may not significantly outperform classical approaches in solving the JO problem with respect to result quality (albeit we see parity), we find a drastic reduction in required trainable parameters. This benefits practically relevant aspects ranging from shorter training times compared to classical RL, less involved classical optimisation passes, or better use of available training data, and fits data-stream and low-latency processing scenarios. Our comprehensive evaluation and careful discussion delivers a balanced perspective on possible practical quantum advantage, provides insights for future systemic approaches, and allows for quantitatively assessing trade-offs of quantum approaches for one of the most crucial problems of database management systems.
- Abstract（参考訳）: 最適な結合順序(JO)を特定することは、データベースの研究とエンジニアリングにおいて重要な課題である。
大規模な探索空間のため、確立された古典的手法は近似とヒューリスティックに依存している。
近年, JO の強化学習 (RL) の研究開発に成功している。
同様に、RLの量子バージョンは科学的な注目を集めている。
しかし、量子プロセッサの改善により、持続的で、全体的な実用上の利点を達成できるかどうかには疑問の余地がある。
本稿では,多変量量子アンサッツに基づくJOの量子強化学習(QRL)を用いた新しい手法を提案する。
量子(インスパイアされた)最適化に基づくアプローチに比べれば、より単純な左深の変種に頼るのではなく、一般的なブッシー結合木を扱うことができるが、NISQ後のシステムにおいても少ない数桁の量子ビットを必要とする。
中程度の回路深度にもかかわらず、アンザッツは現在のNISQ能力を超え、数値シミュレーションによる評価を必要とする。
QRLは、結果の質に関してJO問題を解くという古典的手法(パリティを見ることができるが)を著しく上回っているわけではないが、必要なトレーニング可能なパラメータを劇的に減らしている。
これは、古典的なRLよりも短いトレーニング時間、あまり関与しない古典的な最適化パス、利用可能なトレーニングデータの使用の改善、データストリームと低レイテンシの処理シナリオへの適合など、実質的に関連する面でのメリットがある。
我々の総合的な評価と慎重な議論は、実用的な量子優位性の可能性についてのバランスのとれた視点を提供し、将来の体系的なアプローチに対する洞察を提供し、データベース管理システムにおける最も重要な問題の1つに対する量子アプローチのトレードオフを定量的に評価することを可能にする。
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