Guided automated learning for query workload re-optimization
Notice bibliographique
Résumé
Query optimization is a hallmark of database systems. When an SQL query runs more expensively than is viable or warranted, determination of the performance issues is usually performed manually in consultation with experts through the analysis of query's execution plan (QEP). However, this is an excessively time consuming, human error-prone, and costly process. GALO is a novel system that automates this process. The tool automatically learns recurring problem patterns in query plans over workloads in an offline learning phase, to build a knowledge base of plan-rewrite remedies. It then uses the knowledge base online to re-optimize queries often quite drastically. GALO's knowledge base is built on RDF and SPARQL, W3C graph database standards, which is well suited for manipulating and querying over SQL query plans, which are graphs themselves. GALO acts as a third-tier of re-optimization, after query rewrite and cost-based optimization, as a query plan rewrite . For generality, the context of knowledge base problem patterns, including table and column names, is abstracted with canonical symbol labels. Since the knowledge base is not tied to the context of supplied QEPs, table and column names are matched automatically during the re-optimization phase. Thus, problem patterns learned over a particular query workload can be applied in other query workloads. GALO's knowledge base is also an invaluable tool for database experts to debug query performance issues by tracking to known issues and solutions as well as refining the optimizer with new tuned techniques by the development team. We demonstrate an experimental study of the effectiveness of our techniques over synthetic TPC-DS and real IBM client query workloads.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».