論文の概要: Is Large Language Model Good at Database Knob Tuning? A Comprehensive Experimental Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.02213v1
• Date: Mon, 5 Aug 2024 03:26:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 14:36:03.879086
• Title: Is Large Language Model Good at Database Knob Tuning? A Comprehensive Experimental Evaluation
• Title（参考訳）: データベースノブチューニングにおける大規模言語モデルは良いか? 総合的な実験的評価
• Authors: Yiyan Li, Haoyang Li, Zhao Pu, Jing Zhang, Xinyi Zhang, Tao Ji, Luming Sun, Cuiping Li, Hong Chen,
• Abstract要約: 本研究は,経験豊富なDBAとして大規模言語モデル(LLM)を,慎重に設計されたプロンプトを用いたノブチューニングタスクに活用する。 我々は,LLM方式のアプローチと従来の手法との比較実験を行った。 以上の結果から, LLMは従来の手法に適合するだけでなく, 解釈可能性も顕著であることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.753219581544617
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Knob tuning plays a crucial role in optimizing databases by adjusting knobs to enhance database performance. However, traditional tuning methods often follow a Try-Collect-Adjust approach, proving inefficient and database-specific. Moreover, these methods are often opaque, making it challenging for DBAs to grasp the underlying decision-making process. The emergence of large language models (LLMs) like GPT-4 and Claude-3 has excelled in complex natural language tasks, yet their potential in database knob tuning remains largely unexplored. This study harnesses LLMs as experienced DBAs for knob-tuning tasks with carefully designed prompts. We identify three key subtasks in the tuning system: knob pruning, model initialization, and knob recommendation, proposing LLM-driven solutions to replace conventional methods for each subtask. We conduct extensive experiments to compare LLM-driven approaches against traditional methods across the subtasks to evaluate LLMs' efficacy in the knob tuning domain. Furthermore, we explore the adaptability of LLM-based solutions in diverse evaluation settings, encompassing new benchmarks, database engines, and hardware environments. Our findings reveal that LLMs not only match or surpass traditional methods but also exhibit notable interpretability by generating responses in a coherent ``chain-of-thought'' manner. We further observe that LLMs exhibit remarkable generalizability through simple adjustments in prompts, eliminating the necessity for additional training or extensive code modifications. Drawing insights from our experimental findings, we identify several opportunities for future research aimed at advancing the utilization of LLMs in the realm of database management.
• Abstract（参考訳）: ノブチューニングは、データベースのパフォーマンスを向上させるためにノブを調整することで、データベースの最適化において重要な役割を果たす。 しかし、従来のチューニング手法は、しばしばTry-Collect-Adjustアプローチに従い、非効率性とデータベース固有のことを証明している。 さらに、これらの手法はしばしば不透明であり、DBAが根底にある意思決定プロセスを理解することは困難である。 GPT-4やClaude-3のような大規模言語モデル(LLM)の出現は、複雑な自然言語処理に優れてきたが、データベースノブチューニングにおけるその可能性はほとんど解明されていない。 本研究は,knob-tuningタスクにおける経験的DBAとしてのLLMを,慎重に設計したプロンプトで活用する。 チューニングシステムにおける3つの重要なサブタスクを識別する: knob プルーニング、モデル初期化、および knob レコメンデーションであり、各サブタスクに対する従来の方法を置き換える LLM 駆動のソリューションを提案する。 本研究は,LLM による従来の手法との比較実験を行い,knob チューニング領域における LLM の有効性を評価する。 さらに、新しいベンチマーク、データベースエンジン、ハードウェア環境を含む様々な評価設定におけるLCMベースのソリューションの適用性についても検討する。 以上の結果から,LLMは従来の手法と一致するか,超越しているだけでなく,コヒーレントな<chain-of-thinkt'の方法で応答を発生させることによって,顕著な解釈可能性を示すことが明らかとなった。 さらに、簡単なプロンプト調整によってLCMが顕著な一般化性を示し、追加のトレーニングや広範囲なコード修正の必要性を排除していることを観察する。 実験結果から洞察を得た結果,データベース管理の領域におけるLCMの利用促進を目的とした今後の研究の機会を明らかにした。

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