Inställning av databashanteringssystem (DBMS) är en viktig aspekt av alla dataintensiva tillämpningsansträngningar. Men detta är historiskt sett en svår uppgift eftersom DBMS har hundratals konfigurations-"knober" som styr allt i systemet, såsom mängden minne att använda för cacheminnen och hur ofta data skrivs till lagring. Problemet med dessa rattar är att de inte är standardiserade (dvs två DBMS använder ett annat namn för samma ratt), inte oberoende (dvs. att ändra en ratt kan påverka andra) och inte universella (dvs. vad som fungerar för en applikation kan vara suboptimalt för en annan). Värre, information om effekterna av rattarna kommer vanligtvis endast från (dyra) erfarenhet. För att övervinna dessa utmaningar presenterar vi ett automatiserat tillvägagångssätt som utnyttjar tidigare erfarenheter och samlar in ny information för att justera DBMS-konfigurationer: vi använder en kombination av övervakade och oövervakade maskininlärningsmetoder för att (1) välja de mest effektfulla rattarna, (2) kartlägga osedda databasarbetsbelastningar till tidigare arbetsbelastningar som vi kan överföra erfarenhet från, och (3) rekommendera rattinställningar. Vi implementerade våra tekniker i ett nytt verktyg som heter OtterTune och testade det på tre DBMS. Vår utvärdering visar att OtterTune rekommenderar konfigurationer som är lika bra som eller bättre än de som genereras av befintliga verktyg eller en mänsklig expert.
OtterTune REF presenterar en automatiserad metod för att justera programkonfigurationsknopparna enligt tidigare erfarenheter och maskininlärningsfärdigheter.
Automatic Database Management System Tuning Through Large-scale Machine Learning
{'venue': "SIGMOD '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}