Abstract-Predicting frågeutförande tid är användbart i många databashantering frågor inklusive antagningskontroll, frågeschemaläggning, framsteg övervakning och system dimensionering. På senare tid har forskarsamhället utforskat användningen av statistiska maskininlärningsmetoder för att bygga prediktiva modeller för denna uppgift. Ett implicit antagande bakom detta arbete är att de kostnadsmodeller som används av frågeoptimerare är otillräckliga för förutsägelse av frågeutförandetid. I detta dokument utmanar vi detta antagande och visar medan den enkla metoden att skala optimizerns beräknade kostnad verkligen misslyckas, en korrekt kalibrerad optimizer kostnadsmodell är förvånansvärt effektiv. Men även en väl avvägd optimizer kostnadsmodell kommer att misslyckas i förekomsten av fel i kardinality uppskattningar. Därför undersöker vi den nya idén om att spendera extra resurser för att förfina uppskattningar för frågeplanen efter att den har valts av optimizern men före utförande. I våra experiment finner vi att en väl kalibrerad frågeoptimer modell tillsammans med kardinality uppskattning förfining ger en låg overhead sätt att ge uppskattningar som alltid är konkurrenskraftiga och ofta mycket bättre än de bästa rapporterade siffror från maskininlärning metoder.
Ett alternativt tillvägagångssätt är att använda optimizer kostnadsmodellen direkt för att förutsäga körtider REF.
Predicting query execution time: Are optimizer cost models really unusable?
{'venue': '2013 IEEE 29th International Conference on Data Engineering (ICDE)', 'journal': '2013 IEEE 29th International Conference on Data Engineering (ICDE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}