論文の概要: Reqo: A Robust and Explainable Query Optimization Cost Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17414v1
- Date: Wed, 29 Jan 2025 04:48:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-30 15:54:21.721489
- Title: Reqo: A Robust and Explainable Query Optimization Cost Model
- Title（参考訳）: Reqo:ロバストで説明可能なクエリ最適化コストモデル
- Authors: Baoming Chang, Amin Kamali, Verena Kantere,
- Abstract要約: GRU(Gated Recurrent Units)によって集約された双方向グラフニューラルネットワーク(Bi-GNN)に基づくツリーモデルアーキテクチャを提案する。
我々は,確率的MLを用いて,コスト見積の不確実性を効果的に定量化する,新しい学習とランクのコストモデルを実装した。
さらに,学習型コストモデルに特化して設計された最初の説明可能性手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.184775414778289
- License:
- Abstract: In recent years, there has been a growing interest in using machine learning (ML) in query optimization to select more efficient plans. Existing learning-based query optimizers use certain model architectures to convert tree-structured query plans into representations suitable for downstream ML tasks. As the design of these architectures significantly impacts cost estimation, we propose a tree model architecture based on Bidirectional Graph Neural Networks (Bi-GNN) aggregated by Gated Recurrent Units (GRUs) to achieve more accurate cost estimates. The inherent uncertainty of data and model parameters also leads to inaccurate cost estimates, resulting in suboptimal plans and less robust query performance. To address this, we implement a novel learning-to-rank cost model that effectively quantifies the uncertainty in cost estimates using approximate probabilistic ML. This model adaptively integrates quantified uncertainty with estimated costs and learns from comparing pairwise plans, achieving more robust performance. In addition, we propose the first explainability technique specifically designed for learning-based cost models. This technique explains the contribution of any subgraphs in the query plan to the final predicted cost, which can be integrated and trained with any learning-based cost model to significantly boost the model's explainability. By incorporating these innovations, we propose a cost model for a Robust and Explainable Query Optimizer, Reqo, that improves the accuracy, robustness, and explainability of cost estimation, outperforming state-of-the-art approaches in all three dimensions.
- Abstract（参考訳）: 近年、より効率的な計画を選択するためにクエリ最適化に機械学習(ML)を使うことへの関心が高まっている。
既存の学習ベースのクエリオプティマイザは、木構造クエリプランを下流MLタスクに適した表現に変換するために、特定のモデルアーキテクチャを使用する。
これらのアーキテクチャの設計はコスト見積に大きな影響を与えるため、より正確なコスト見積を実現するため、GRU(Gated Recurrent Units)が集約した双方向グラフニューラルネットワーク(Bi-GNN)に基づくツリーモデルアーキテクチャを提案する。
データとモデルパラメータの固有の不確実性は、不正確なコスト見積を招き、最適以下の計画とロバストなクエリ性能を低下させる。
そこで我々は,確率的MLを用いて,コスト推定の不確かさを効果的に定量化する,新しい学習とランクのコストモデルを実装した。
このモデルは、定量化された不確実性を推定コストと適応的に統合し、ペアワイズ計画の比較から学び、より堅牢な性能を達成する。
さらに,学習型コストモデルに特化して設計された最初の説明可能性手法を提案する。
このテクニックは、クエリ計画のどのサブグラフも最終的な予測コストへの貢献を説明するもので、学習ベースのコストモデルに統合し、トレーニングすることで、モデルの説明可能性を大幅に向上させることができる。
本稿では,ロバストで説明可能なクエリ最適化手法であるReqoのコストモデルを提案する。
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