論文の概要: Centrum: Model-based Database Auto-tuning with Minimal Distributional Assumptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.22734v1
• Date: Sun, 26 Oct 2025 16:08:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 15:28:15.346369
• Title: Centrum: Model-based Database Auto-tuning with Minimal Distributional Assumptions
• Title（参考訳）: Centrum: 最小分散推定を用いたモデルベースデータベース自動チューニング
• Abstract要約: GP-BOの基本的な仮定は、モデリングや性能最適化において広く違反している。 既存のツリーアンサンブルBOはオートチューニングのさらなる進歩を制限している。 本稿では,新しいモデルベースオートチューニングシステムCentrumを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.531580985762232
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Gaussian-Process-based Bayesian optimization (GP-BO), is a prevailing model-based framework for DBMS auto-tuning. However, recent work shows GP-BO-based DBMS auto-tuners significantly outperformed auto-tuners based on SMAC, which features random forest surrogate models; such results motivate us to rethink and investigate the limitations of GP-BO in auto-tuner design. We find the fundamental assumptions of GP-BO are widely violated when modeling and optimizing DBMS performance, while tree-ensemble-BOs (e.g., SMAC) can avoid the assumption pitfalls and deliver improved tuning efficiency and effectiveness. Moreover, we argue that existing tree-ensemble-BOs restrict further advancement in DBMS auto-tuning. First, existing tree-ensemble-BOs can only achieve distribution-free point estimates, but still impose unrealistic distributional assumptions on uncertainty estimates, compromising surrogate modeling and distort the acquisition function. Second, recent advances in gradient boosting, which can further enhance surrogate modeling against vanilla GP and random forest counterparts, have rarely been applied in optimizing DBMS auto-tuners. To address these issues, we propose a novel model-based DBMS auto-tuner, Centrum. Centrum improves distribution-free point and interval estimation in surrogate modeling with a two-phase learning procedure of stochastic gradient boosting ensembles. Moreover, Centrum adopts a generalized SGBE-estimated locally-adaptive conformal prediction to facilitate a distribution-free uncertainty estimation and acquisition function. To our knowledge, Centrum is the first auto-tuner to realize distribution-freeness, enhancing BO's practicality in DBMS auto-tuning, and the first to seamlessly fuse gradient boosting ensembles and conformal inference in BO. Extensive physical and simulation experiments on two DBMSs and three workloads show Centrum outperforms 21 SOTA methods.
• Abstract（参考訳）: Gaussian-Process-based Bayesian Optimization (GP-BO)はDBMS自動チューニングのための一般的なモデルベースフレームワークである。 しかし、近年の研究では、GP-BOに基づくDBMSオートチューナーが、ランダムな森林代理モデルを持つSMACに基づくオートチューナーよりも優れており、オートチューナー設計におけるGP-BOの限界を再考し検討する動機となっている。 GP-BOの基本的な仮定はDBMSの性能をモデル化・最適化する際に広く破られるが、ツリーアンサンブルBO(例:SMAC)は仮定の落とし穴を回避し、チューニング効率と効率を向上させることができる。 さらに,既存のツリーアンサンブルBOはDBMS自動チューニングのさらなる進歩を制限していると論じる。 まず、既存のツリーアンサンブルBOは、分布のない点推定しか達成できないが、不確実性の推定に対して非現実的な分布仮定を課し、代理モデリングを妥協し、取得関数を歪ませる。 第2に、バニラGPや無作為森林に対するサロゲートモデリングをさらに強化するグラデーション強化の最近の進歩は、DBMSオートチューナーの最適化にはほとんど適用されていない。 これらの課題に対処するため,新しいモデルベースDBMSオートチューニングシステムであるCentrumを提案する。 Centrumは確率勾配促進アンサンブルの2相学習法を用いて代理モデルにおける分布自由点と区間推定を改善する。 さらに、Centrumは、分布のない不確実性推定と取得関数を容易にするために、一般化されたSGBE推定局所適応型共形予測を採用する。 我々の知る限り、Centrumは分布自由性を初めて実現し、DBMSオートチューニングにおけるBOの実用性を高め、BOにおけるアンサンブルと共形推論をシームレスに融合する最初の自動チューニングである。 2つのDBMSと3つのワークロードに関する大規模な物理およびシミュレーション実験は、Centrumが21SOTA法より優れていることを示している。

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