Aktuella trender i datahanteringssystem, såsom moln- och multitentantdatabaser, leder till databehandlingsmiljöer som samtidigt utför heterogen frågebörda. Samtidigt måste dessa system uppfylla olika prestandaförväntningar. I dessa nya inställningar, undvika potentiella Quality-of-Service (QoS) överträdelser starkt bygger på prestanda förutsägbarhet, dvs. förmågan att uppskatta effekterna av samtidig frågeutförande på utförandet av enskilda frågor i en ständigt föränderlig arbetsbelastning. I detta dokument presenteras en modellmetod för att uppskatta konvergensens inverkan på frågeresultatet för den analytiska arbetsbördan. Vår lösning bygger på analys av frågebeteende i isolering, parvis frågeinteraktioner och provtagningstekniker för att förutsäga resursmotsättning under olika frågemixer och konvergensnivåer. Vi introducerar en enkel men kraftfull metriska som exakt fångar de gemensamma effekterna av disk och minne strid på frågeprestanda i ett enda värde. Vi diskuterar också att förutsäga utförandet av en tidsvarierande frågebörda genom frågeinteraktion tidslinjer, d.v.s. en finkornig uppskattning av de tidssegment under vilka diskreta mixar kommer att utföras samtidigt. Vår experimentella utvärdering utöver PostgreSQL/TPC-H visar att våra modeller kan ge prognoser om latens inom cirka 20% av de faktiska värdena i genomsnitt.
Regressioner används i REF för att förutsäga tiden för utförande av samtidigt kör frågor.
Performance prediction for concurrent database workloads
{'venue': "SIGMOD '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}