論文の概要: Learned Graph Rewriting with Equality Saturation: A New Paradigm in Relational Query Rewrite and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12794v1
• Date: Wed, 19 Jun 2024 21:11:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 08:57:39.460469
• Title: Learned Graph Rewriting with Equality Saturation: A New Paradigm in Relational Query Rewrite and Beyond
• Title（参考訳）: Equality Saturationによるグラフの書き直しの学習 - リレーショナルクエリの書き直しとそれ以上の新しいパラダイム
• Authors: George-Octavian Bărbulescu, Taiyi Wang, Zak Singh, Eiko Yoneki,
• Abstract要約: 論理的および物理的関係性クエリ計画の書き直しは、NPハードなシーケンシャルな意思決定問題であることが証明されている。 本稿では,品質飽和度とグラフ強化学習を両立させることにより,クエリ書き換えの問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3749861135832073
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Query rewrite systems perform graph substitutions using rewrite rules to generate optimal SQL query plans. Rewriting logical and physical relational query plans is proven to be an NP-hard sequential decision-making problem with a search space exponential in the number of rewrite rules. In this paper, we address the query rewrite problem by interleaving Equality Saturation and Graph Reinforcement Learning (RL). The proposed system, Aurora, rewrites relational queries by guiding Equality Saturation, a method from compiler literature to perform non-destructive graph rewriting, with a novel RL agent that embeds both the spatial structure of the query graph as well as the temporal dimension associated with the sequential construction of query plans. Our results show Graph Reinforcement Learning for non-destructive graph rewriting yields SQL plans orders of magnitude faster than existing equality saturation solvers, while also achieving competitive results against mainstream query optimisers.
• Abstract（参考訳）: クエリ書き換えシステムは、書き直しルールを使用してグラフ置換を行い、最適なSQLクエリプランを生成する。 論理的および物理的関係性クエリ計画の書き直しは、NPハードなシーケンシャルな決定問題であり、検索空間は書き直し規則の数で指数関数的であることが証明されている。 本稿では、品質飽和度とグラフ強化学習(RL)を相互接続することで、クエリ書き換えの問題に対処する。 提案システムであるAuroraは,クエリグラフの空間構造と,クエリ計画の逐次的な構成に関連する時間次元の両方を埋め込んだ新しいRLエージェントを用いて,非破壊的なグラフ書き換えを行うコンパイラ文学の手法であるEquality Saturationを導くことによって,関係クエリを書き換える。 その結果、非破壊的なグラフ書き換えのためのグラフ強化学習は、SQLプランの命令を既存の等式飽和解法よりも桁違いに高速に処理し、また、主流のクエリオプティマイザに対する競合的な結果を得ることができた。

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