Databassystem har ett stort antal konfigurationsparametrar som styr minnesdistribution, I/O-optimering, kostnad för frågeplaner, parallellism, många aspekter av loggning, återhämtning och annat beteende. Regelbundna användare och även expertdatabasadministratörer kämpar för att justera dessa parametrar för bra prestanda. Den våg av forskning om förbättrad databas hanterbarhet har till stor del förbisett detta problem som visar sig vara svårt att lösa. Vi beskriver iTuned, ett verktyg som automatiserar uppgiften att identifiera bra inställningar för databaskonfigurationsparametrar. iTuned har tre nya funktioner: i) en teknik som kallas adaptiv provtagning som proaktivt för in lämpliga data genom planerade experiment för att hitta parametrar med hög effekt och parameterinställningar med hög prestanda, ii) en executor som stöder online-experiment i produktionsdatabasmiljöer genom ett paradigm för cykelstöld som placerar nära noll overhead på produktionsarbetsbelastningen, och iii) överförbarhet mellan olika databassystem. Vi visar effektiviteten av iTuned genom en omfattande utvärdering baserad på olika typer av arbetsbelastningar, databassystem och användningsscenarier.
I REF föreslår författarna ett verktyg som hjälper till att hitta bättre konfiguration parameterinställningar för ett databassystem genom att planera experiment som motsvarar olika parametervärden.
Tuning Database Configuration Parameters with iTuned
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}