Das Paper ist unter der CC-SA 4.0 Deed (Attribution-Non-Commercial Deed) Lizenz verfügbar. Das Paper ist auch auf arxiv.com verfügbar.Das Paper ist unter der CC-SA 4.0 Deed (Attribution-Non-Commercial Deed) Lizenz verfügbar. Das Paper ist auch auf arxiv.com verfügbar.

Adaptive Action Pruning: Skalierung der Indexauswahl für unbekannte Workloads

Abstrakt und 1. Einleitung

  1. Verwandte Arbeiten

    2.1 Traditionelle Ansätze zur Indexauswahl

    2.2 RL-basierte Ansätze zur Indexauswahl

  2. Problem der Indexauswahl

  3. Methodik

    4.1 Formulierung des DRL-Problems

    4.2 Instanzbewusstes Deep Reinforcement Learning für effiziente Indexauswahl

  4. System-Framework von IA2

    5.1 Vorverarbeitungsphase

    5.2 RL-Trainings- und Anwendungsphase

  5. Experimente

    6.1 Experimentelle Einrichtung

    6.2 Experimentelle Ergebnisse

    6.3 End-to-End-Leistungsvergleich

    6.4 Wichtige Erkenntnisse

  6. Fazit und zukünftige Arbeit sowie Referenzen

6.4 Wichtige Erkenntnisse

Zusammenfassend repräsentiert IA2 aus unseren umfangreichen Experimenten einen bedeutenden Fortschritt bei der Indexauswahl und übertrifft bestehende Methoden in mehreren Schlüsselbereichen:

\ Schnelle Trainingseffizienz: IA2 zeichnet sich durch seine unübertroffene Trainingsgeschwindigkeit aus und nutzt ein Was-wäre-wenn-Kostenmodell sowie vortrainierte Modelle, um schnelle Anpassungsfähigkeit und Lernen zu ermöglichen. Diese Effizienz ermöglicht es IA2, die Trainingszeit im Vergleich zu Konkurrenten drastisch zu reduzieren, was es für Umgebungen, in denen Geschwindigkeit entscheidend ist, besonders geeignet macht.

\ Fortgeschrittene Workload-Modellierung: Im Gegensatz zu statischen oder erschöpfenden Methoden verwendet IA2 eine dynamische Workload-Modellierung, die es ermöglicht, sich nahtlos an veränderte Datenbankabfragen und -strukturen anzupassen. Diese Flexibilität gewährleistet eine optimale Indexauswahl über verschiedene Szenarien hinweg, einschließlich bisher nicht gesehener Workloads.

\ Effektive Erkundung des Aktionsraums: IA2 führt einen innovativen Ansatz zum Beschneiden und Navigieren des Aktionsraums ein und identifiziert effizient bedeutungsvolle Aktionen früh im Trainingsprozess. Diese Strategie steht im Gegensatz zu den ressourcenintensiveren Techniken von SWIRL [6] oder den starren Regeln von Lan et al. [7] und bietet einen ausgewogenen Weg zur Optimierung von Indexkonfigurationen ohne erschöpfende Suche oder übermäßige Vereinfachung.

\

:::info Autoren:

(1) Taiyi Wang, University of Cambridge, Cambridge, Vereinigtes Königreich ([email protected]);

(2) Eiko Yoneki, University of Cambridge, Cambridge, Vereinigtes Königreich ([email protected]).

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:::info Dieses Papier ist auf arxiv verfügbar unter der CC BY-NC-SA 4.0 Deed (Attribution-Noncommercial-Sharelike 4.0 International) Lizenz.

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