Fråga prestanda förutsägelse, uppgiften att förutsäga latens av en fråga, är ett av de mest utmanande problemet i databashanteringssystem. Befintliga metoder bygger på funktioner och prestandamodeller som konstruerats av mänskliga experter, men ofta misslyckas man med att fånga de komplexa interaktionerna mellan frågeoperatörer och input-relationer, och i allmänhet anpassar man sig inte naturligt till arbetsbelastningsegenskaper och -mönster i planer för frågeutförande. I denna uppsats hävdar vi att djup inlärning kan tillämpas på frågan prestanda förutsägelse problem, och vi introducerar en ny neural nätverk arkitektur för uppgiften: en plan-strukturerad neurala nätverk. Vårt tillvägagångssätt eliminerar behovet av människokonstruerat funktionsval och upptäcker automatiskt komplexa prestandamodeller både på operatörs- och frågeplansnivå. Vår nya neurala nätverksarkitektur kan matcha strukturen i alla optimer-selected query exekvation plan och förutsäga dess latency med hög noggrannhet. Vi föreslår också ett antal optimeringar som minskar träningskostnaderna utan att offra effektiviteten. Vi utvärderade våra tekniker på olika arbetsbelastningar och vi visar att vårt planstrukturerade neurala nätverk kan överträffa state-of-the-art i frågeprestanda förutsägelse.
Ett djupt lärandebaserat tillvägagångssätt föreslås också.
Plan-Structured Deep Neural Network Models for Query Performance Prediction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}