論文の概要: DOT: Dynamic Knob Selection and Online Sampling for Automated Database Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.15540v1
• Date: Mon, 16 Mar 2026 17:05:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 18:28:58.618606
• Title: DOT: Dynamic Knob Selection and Online Sampling for Automated Database Tuning
• Title（参考訳）: DOT: データベース自動チューニングのための動的ノブ選択とオンラインサンプリング
• Abstract要約: 動的ノブ選択とオンラインサンプリングチューニングアルゴリズムであるDOTを提案する。 DOTは低重要チューニングパラメータと、探索とエクスプロイトのバランスをとるためのLikelihood Ratio Test (LRT)戦略を駆使している。 実験の結果、DOTは最先端チューナーと比較して、マッチングやパフォーマンスの向上を実現していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.110740232814674
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Database Management Systems (DBMS) are crucial for efficient data management and access control, but their administration remains challenging for Database Administrators (DBAs). Tuning, in particular, is known to be difficult. Modern systems have many tuning parameters, but only a subset significantly impacts performance. Focusing on these influential parameters reduces the search space and optimizes performance. Current methods rely on costly warm-up phases and human expertise to identify important tuning parameters. In this paper, we present DOT, a dynamic knob selection and online sampling DBMS tuning algorithm. DOT uses Recursive Feature Elimination with Cross-Validation (RFECV) to prune low-importance tuning parameters and a Likelihood Ratio Test (LRT) strategy to balance exploration and exploitation. For parameter search, DOT uses a Bayesian Optimization (BO) algorithm to optimize configurations on-the-fly, eliminating the need for warm-up phases or prior knowledge (although existing knowledge can be incorporated). Experiments show that DOT achieves matching or outperforming performance compared to state-of-the-art tuners while substantially reducing tuning overhead.
• Abstract（参考訳）: データベース管理システム(DBMS)は、効率的なデータ管理とアクセス制御のために重要であるが、データベース管理者(DBAs)にとってその管理は依然として困難である。 特にチューニングは難しいことが知られている。 現代のシステムには多くのチューニングパラメータがあるが、性能に大きな影響を与えるのはサブセットのみである。 これらの影響のあるパラメータに注目すると、検索スペースが減少し、性能が最適化される。 現在の手法は、重要なチューニングパラメータを特定するために、コストのかかるウォームアップフェーズと人間の専門知識に依存している。 本稿では,動的ノブ選択とオンラインサンプリングDBMSチューニングアルゴリズムであるDOTを提案する。 DOTは、RFECV(Recursive Feature Elimination with Cross-Validation)を使用して、低重要チューニングパラメータと、探索と利用のバランスをとるためのLikelihood Ratio Test(LRT)戦略を創出する。 パラメータ探索において、DOTはベイズ最適化(BO)アルゴリズムを用いて設定をオンザフライで最適化し、ウォームアップフェーズや事前知識を必要としない(ただし既存の知識は組み込むことができる)。 実験の結果,DOTはチューニングオーバーヘッドを大幅に低減しつつ,最先端チューナーと比較して,マッチングやパフォーマンスの向上を実現していることがわかった。

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