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面向数据库配置优化的反事实解释方法 被引量:1

Counterfactual Interpretation Method for Database Configuration Optimization
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摘要 数据库性能受数据库配置参数的影响,参数设置的好坏会直接反映到数据库性能表现上,因此,数据库调参方法的优劣至关重要.然而,传统的数据库调参方法存在诸多局限性,例如无法充分利用历史调参数据、浪费时间人力资源等.而反事实解释方法是一种对原数据进行少量修改,从而将原预测改变为期望预测的方法,其起到的是建议的作用.这种作用可以用于数据库配置优化,即对数据库配置进行少量修改,从而使得数据库的性能表现得到优化.因此,提出面向数据库配置优化的反事实解释方法,对于在特定负载条件下性能表现不佳的数据库,所提方法可以对数据库配置进行修改,生成相应的数据库配置反事实,从而优化数据库性能.进行两种实验,分别用于评估反事实解释方法的优劣以及验证其优化数据库的效果,实验结果表明:综合各个评估指标,提出的反事实解释方法要优于其他的经典反事实解释方法,并且生成的反事实能够确实有效地提高数据库性能. The database performance is affected by the database configuration parameters.The quality of parameter settings will directly affect the performance of the database.Therefore,the quality of the database parameter tuning method is important.However,traditional database parameter tuning methods have many limitations,such as the inability to make full use of historical parameter tuning data,wasting time and human resources,and so on.The counterfactual interpretation methods aim to change the original prediction to the expected prediction by making small modifications to the original data.The method plays a role of suggestion,and this can be used for database configuration optimization,namely,making small modifications to the database configuration to optimize the performance of the database.Therefore,this study proposes a counterfactual interpretation method for database configuration optimization.For databases with poor performance under specific load conditions,this method can modify the database configuration and generate corresponding database configuration counterfactuals to optimize database performance.This study conducts two kinds of experiments to evaluate the counterfactual interpretation method and verify the effect of optimizing the database.The experimental results show that the counterfactual interpretation methods proposed in this study are better than other typical counterfactual interpretation methods in terms of various evaluation indicators,and the generated counterfactuals can effectively improve database performance.
作者 朱霄 邵心玥 张岩 王宏志 ZHU Xiao;SHAO Xin-Yue;ZHANG Yan;WANG Hong-Zhi(Faculty of Computing,Harbin Institute of Technology,Harbin 150001,China)
出处 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期4469-4492,共24页 Journal of Software
基金 国家自然科学基金(62232005) 四川省科技计划(2020YFSY0069)。
关键词 反事实解释 数据库配置优化 数据库智能化 神经网络 counterfactual interpretation database configuration optimization AI for DB neural network
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