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学术加油站|机器学习应用在数据库调优领域的前沿工作解读

知识点 知识点 35 人阅读 | 0 人回复 | 2023-01-19

帖子摘要:编者按  本文系北京理工大学科研助理牛颂登所著本篇也是「 OceanBase 学术加油站」系列稿件第八篇。  「牛颂登北京理工大学科研助理。 硕士期间在电子科技大学网络空间安全研究院从事聚类和强化学习......
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大家好,欢迎来到Java吧(www.java8.com),交流、学习Java技术、获取Java资源无任何套路,今天说一说:“学术加油站|机器学习应用在数据库调优领域的前沿工作解读”
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本文系北京理工大学科研助理牛颂登所著本篇也是「 OceanBase 学术加油站」系列稿件第八篇。- R% k3 G* `3 W& q& j
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「牛颂登北京理工大学科研助理。 硕士期间在电子科技大学网络空间安全研究院从事聚类和强化学习相关算法研究在应用聚类研究个性化在线学习和强化学习的奖励函数设计方向取得了一定成果目前研究方向为机器学习和数据库相结合的领域。」
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: ^3 U$ Q% e9 T5 v+ R8 ?: \1 j1 Q 本文以 VLDB 2021 的三篇 database tuning 论文为例对机器学习应用在数据库调优领域的前沿工作做了总结和概述。希望阅读完本文你可以对“database tuning”有新的认识有什么疑问也可以在底部留言探讨。; I# f3 i) g" w, v' d. j
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现代数据库管理系统(database management systems下简称 DBMS)公开了许多可配置的控制运行时行为的旋钮。 正确选择 DBMS 的配置对于提高系统性能和降低成本至关重要。但是由于 DBMS 的复杂性调优 DBMS 通常需要有经验的数据库管理员(database administrators简称 DBAs)付出相当大的努力。 最近关于使用机器学习(Machine LearningML)的自动调优方法的研究表明与专业 DBA 相比基于 ML 的自动调优方法获得了更好的性能。
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An Inquiry into Machine Learning-based Automatic Configuration Tuning Services on Real-World Database Management Systems[1] ( V& F3 M8 s' n  q! A$ s' ?; m1 d

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为了更好地理解 DBMS 的配置调优探究在真实的企业级 DBMS 上 ML 调优方法的效果论文通过运行在具有非本地存储的虚拟计算设施上的 Oracle DBMS 实例来比较企业数据库真实工作负载跟踪下的三种 ML 算法GPR、DNN、DDPG的调优效果。4 X2 q0 I2 I* P: ^
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论文的主要工作主要是扩展了 OtterTune 调优服务来支持三种 ML 调优算法并提出了对三种算法的优化在实验的过程中发现了一些自动调优技术领域中被忽略的部署和度量问题。
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