查询是数据库系统的主要负载,查询的执行效率直接影响着系统的性能。目前,由于查询交互(query interaction,QI)复杂多变,查询优化器不能准确地评估查询进入系统产生的影响,很难为并行查询选择较优执行计划。将查询的平均响应时间、平均...查询是数据库系统的主要负载,查询的执行效率直接影响着系统的性能。目前,由于查询交互(query interaction,QI)复杂多变,查询优化器不能准确地评估查询进入系统产生的影响,很难为并行查询选择较优执行计划。将查询的平均响应时间、平均执行时间、平均I/O时间和平均缓冲区命中率作为QI的特征参数,表示QI;提出多维度查询交互度量(multi-dimensional measurement of query interaction,MMQI)模型和执行计划选择(execution plan selection,EPS)模型,采用深度神经网络,在度量QI的基础上,把QI作为主要因素,为并行查询选择较优执行计划。考虑到查询执行计划是由一系列关系运算组成的,以及QI具有时域特性,MMQI采用双向长短期记忆神经网络(bidirectional long-short term memory,Bi-LSTM)度量QI,从查询执行计划提取特征作为输入,将QI特征参数的改变作为输出,预测查询采用不同执行计划进入系统后QI特征参数的改变;EPS把预测到的查询特征参数的改变作为查询交互特征(feature of query interaction,FQI),与查询候选执行计划特征(features of candidate plan,FCP)融合,作为另一个Bi-LSTM的输入,为查询动态地选择较优执行计划。在PostgreSQL上的实验表明,MMQI-EPS比查询优化器选择较优执行计划的平均准确率提高38.6个百分点。展开更多
文摘查询是数据库系统的主要负载,查询的执行效率直接影响着系统的性能。目前,由于查询交互(query interaction,QI)复杂多变,查询优化器不能准确地评估查询进入系统产生的影响,很难为并行查询选择较优执行计划。将查询的平均响应时间、平均执行时间、平均I/O时间和平均缓冲区命中率作为QI的特征参数,表示QI;提出多维度查询交互度量(multi-dimensional measurement of query interaction,MMQI)模型和执行计划选择(execution plan selection,EPS)模型,采用深度神经网络,在度量QI的基础上,把QI作为主要因素,为并行查询选择较优执行计划。考虑到查询执行计划是由一系列关系运算组成的,以及QI具有时域特性,MMQI采用双向长短期记忆神经网络(bidirectional long-short term memory,Bi-LSTM)度量QI,从查询执行计划提取特征作为输入,将QI特征参数的改变作为输出,预测查询采用不同执行计划进入系统后QI特征参数的改变;EPS把预测到的查询特征参数的改变作为查询交互特征(feature of query interaction,FQI),与查询候选执行计划特征(features of candidate plan,FCP)融合,作为另一个Bi-LSTM的输入,为查询动态地选择较优执行计划。在PostgreSQL上的实验表明,MMQI-EPS比查询优化器选择较优执行计划的平均准确率提高38.6个百分点。
