Adaptacyjne Przycinanie Akcji: Skalowanie Wyboru Indeksów dla Nieznanych Obciążeń

Spis Linków

Abstrakt i 1. Wprowadzenie

1. Prace Powiązane

   2.1 Tradycyjne Podejścia do Wyboru Indeksów

   2.2 Podejścia do Wyboru Indeksów Oparte na RL

2. Problem Wyboru Indeksów

3. Metodologia

   4.1 Formułowanie Problemu DRL

   4.2 Głębokie Uczenie ze Wzmocnieniem Uwzględniające Instancje dla Efektywnego Wyboru Indeksów

4. Architektura Systemu IA2

   5.1 Faza Przetwarzania Wstępnego

   5.2 Faza Treningu RL i Aplikacji

5. Eksperymenty

   6.1 Ustawienia Eksperymentalne

   6.2 Wyniki Eksperymentów

   6.3 Porównanie Wydajności End-to-End

   6.4 Kluczowe Spostrzeżenia

6. Podsumowanie i Przyszłe Prace oraz Bibliografia

6.4 Kluczowe Spostrzeżenia

Podsumowując nasze obszerne eksperymenty, IA2 stanowi znaczący postęp w wyborze indeksów, przewyższając istniejące metody w kilku kluczowych obszarach:

\ Szybka Efektywność Treningu: IA2 wyróżnia się niezrównaną szybkością treningu, wykorzystując model kosztów typu „what-if" oraz wstępnie wytrenowane modele w celu ułatwienia szybkiej adaptowalności i uczenia się. Ta efektywność pozwala IA2 drastycznie skrócić czas treningu w porównaniu z konkurencją, czyniąc go wysoce odpowiednim dla środowisk, w których szybkość jest kluczowa.

\ Zaawansowane Modelowanie Obciążenia: W przeciwieństwie do metod statycznych lub wyczerpujących, IA2 wykorzystuje dynamiczne modelowanie obciążenia, umożliwiając płynną adaptację do zmieniających się zapytań i struktur baz danych. Ta elastyczność zapewnia optymalny wybór indeksów w różnorodnych scenariuszach, w tym dla wcześniej niewidzianych obciążeń.

\ Efektywna Eksploracja Przestrzeni Akcji: IA2 wprowadza innowacyjne podejście do przycinania i nawigacji w przestrzeni akcji, efektywnie identyfikując znaczące akcje na wczesnym etapie procesu treningu. Ta strategia kontrastuje z bardziej zasobochłonnymi technikami SWIRL [6] lub sztywnymi regułami Lan et al. [7], oferując zrównoważoną ścieżkę do optymalizacji konfiguracji indeksów bez wyczerpującego przeszukiwania lub nadmiernego uproszczenia.

\

:::info Autorzy:

(1) Taiyi Wang, University of Cambridge, Cambridge, Wielka Brytania (Taiyi.Wang@cl.cam.ac.uk);

(2) Eiko Yoneki, University of Cambridge, Cambridge, Wielka Brytania (eiko.yoneki@cl.cam.ac.uk).

:::

:::info Niniejszy artykuł jest dostępny na arxiv na licencji CC BY-NC-SA 4.0 Deed (Attribution-Noncommercial-Sharelike 4.0 International).

:::

\