Förutsäga frågeutförandetid är avgörande för många databashanteringsuppgifter, inklusive antagningskontroll, frågeschemaläggning och framstegsövervakning. Medan ett antal senaste dokument har undersökt detta problem, den största delen av det befintliga arbetet antingen överväger förutsägelse för en enda fråga, eller förutsägelse för en statisk arbetsbörda av samtidiga frågor, där med "statisk" menar vi att de frågor som ska köras är fasta och kända. I detta dokument tar vi upp det mer allmänna problemet med dynamisk samtidig arbetsbörda. Till skillnad från de flesta tidigare arbeten med tidsförutsägelse av frågeutövning baseras vårt föreslagna ramverk på analytisk modellering snarare än maskininlärning. Vi använder först optimizer kostnadsmodell för att uppskatta I/O och CPU-krav för varje pipeline av varje fråga i isolering, och sedan använda en kombination kömodell och buffert pool modell som slår samman I/O och CPU förfrågningar från samtidiga frågor för att förutsäga körtider. Vi jämför det föreslagna tillvägagångssättet med ett maskininlärningsbaserat tillvägagångssätt som är en variant av tidigare arbete. Våra experiment visar att vår analytiska modellbaserade metod kan leda till konkurrenskraftig och ofta bättre förutsägelsenoggrannhet än dess maskininlärningsbaserade motsvarighet.
En analytisk modell för tidsförutsägelse av frågeutövning föreslås i REF.
Towards Predicting Query Execution Time for Concurrent and Dynamic Database Workloads
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}