在目前基于深度强化学习的数据库索引推荐中,当负载变化时,由于实际负载与训练负载差距较大,模型的推荐效果会显著下降。针对现有基于深度强化学习的索引推荐算法在负载增量变化下自适应性和模型泛化性不足的问题,提出了一个基于多智能...在目前基于深度强化学习的数据库索引推荐中,当负载变化时,由于实际负载与训练负载差距较大,模型的推荐效果会显著下降。针对现有基于深度强化学习的索引推荐算法在负载增量变化下自适应性和模型泛化性不足的问题,提出了一个基于多智能体迁移强化学习的索引推荐算法MARLIA(multi-agent reinforcement learning index advisor)。该算法结合了迁移学习的思想,使用多智能体进行模型训练。在负载变化更新导致模型推荐效果下降时,该算法可以利用策略蒸馏的方式将旧索引推荐策略传递给新索引推荐智能体,提高了模型的泛化性和对动态负载的支持。在TPC-H数据集上的实验结果表明,该算法的负载代价提升率与基线算法相比稳定在7%以内,在负载为120条时缓存命中率为76.3%。该研究表明,MARLIA算法在负载变化时具有强大的自适应性和模型泛化能力。展开更多
针对索引维护时间和空间效率低的问题,提出了一种基于分配空间自学习的在线动态索引混合更新机制(on-line dynamic index hybrid update,ODIHU).ODIHU根据Zipf分布原理对长短列表数量分布进行估计,并采用基于历史分配空间的自适应学习...针对索引维护时间和空间效率低的问题,提出了一种基于分配空间自学习的在线动态索引混合更新机制(on-line dynamic index hybrid update,ODIHU).ODIHU根据Zipf分布原理对长短列表数量分布进行估计,并采用基于历史分配空间的自适应学习机制对长短列表空间进行有效管理,然后对短列表采用立即合并更新方式,长列表采用上限Y相邻多路合并的更新方式维护,实现索引更新与查询性能的有效折中.理论分析及实验结果表明,ODIHU能有效地提高索引维护与更新过程中的空间效率、索引合并与查询时间效率.展开更多
文摘在目前基于深度强化学习的数据库索引推荐中,当负载变化时,由于实际负载与训练负载差距较大,模型的推荐效果会显著下降。针对现有基于深度强化学习的索引推荐算法在负载增量变化下自适应性和模型泛化性不足的问题,提出了一个基于多智能体迁移强化学习的索引推荐算法MARLIA(multi-agent reinforcement learning index advisor)。该算法结合了迁移学习的思想,使用多智能体进行模型训练。在负载变化更新导致模型推荐效果下降时,该算法可以利用策略蒸馏的方式将旧索引推荐策略传递给新索引推荐智能体,提高了模型的泛化性和对动态负载的支持。在TPC-H数据集上的实验结果表明,该算法的负载代价提升率与基线算法相比稳定在7%以内,在负载为120条时缓存命中率为76.3%。该研究表明,MARLIA算法在负载变化时具有强大的自适应性和模型泛化能力。
文摘针对索引维护时间和空间效率低的问题,提出了一种基于分配空间自学习的在线动态索引混合更新机制(on-line dynamic index hybrid update,ODIHU).ODIHU根据Zipf分布原理对长短列表数量分布进行估计,并采用基于历史分配空间的自适应学习机制对长短列表空间进行有效管理,然后对短列表采用立即合并更新方式,长列表采用上限Y相邻多路合并的更新方式维护,实现索引更新与查询性能的有效折中.理论分析及实验结果表明,ODIHU能有效地提高索引维护与更新过程中的空间效率、索引合并与查询时间效率.
