Fråga optimerare är ökända för felaktiga kostnadsberäkningar, vilket leder till dålig prestanda. Orsaken till problemet ligger i felaktiga beräkningar av kardinalitet, dvs. storleken på mellanliggande (och slutliga) resultat i en frågeplan. Dessa uppskattningar avgör också de resurser som förbrukas i moderna delade molninfrastrukturer. I detta dokument presenterar vi CARDLEARNER, ett maskininlärningsbaserat tillvägagångssätt för att lära kardinalitetsmodeller från tidigare arbetsutföranden och använda dem för att förutsäga kardinalerna i framtida jobb. Den viktigaste intuitionen i vår strategi är att delade molnarbetsbelastningar ofta är återkommande och överlappande i naturen, och så att vi kan lära oss kardinalitetsmodeller för överlappande subgrafmallar. Vi diskuterar olika inlärningsmetoder och visar hur inlärning av ett stort antal mindre modeller resulterar i hög noggrannhet och förklaringsförmåga. Vi presenterar vidare en utforskande teknik för att undvika att lära sig fördomar genom att överväga alternativa gå med i order och lära kardinality modeller över dem. Vi beskriver återkopplingsslingan för att tillämpa de lärda modellerna tillbaka till framtida arbetsutföranden. Slutligen visar vi en detaljerad utvärdering av våra modeller (upp till 5 storleksordningar mindre fel), frågeplaner (60% tillämplighet), prestanda (upp till 100% snabbare, 3× färre resurser) och prospektering (optimalt i några 10-tals utföranden).
Andra tekniker utnyttjar inlärda modeller för överlappande subgrafmallar för återkommande molnarbetsbelastningar REF.
Towards a Learning Optimizer for Shared Clouds
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}