基于强化学习的数据库多属性索引推荐

MIRA:database multi-attribute index recommendation based on reinforcement learning
虞文波a
游进国a,b
牛祥虞a
昆明理工大学 a. 信息工程与自动化学院; b. 云南省人工智能重点实验室, 昆明 650500

摘要

传统关系型数据库通过人工方式进行索引推荐,已无法适应日益增长的数据需求,而机器学习技术可以有效地解决数据库索引选择问题。针对以往仅在静态数据库下进行索引推荐且无法及时更新索引配置的局限性,提出了一种基于强化学习算法实现为数据库数据动态变化情况下的一组工作负载推荐最佳多属性索引配置的方法(multi-attribute index intelligent recommendation approach,MIRA)。在公开的TPC-H数据集上的实验结果表明,该方法不仅能有效地为一组工作负载推荐最佳的索引配置,而且优于自定义的比较基线和相关强化学习方法。

基金项目

国家自然科学基金项目(62062046)
CCF信息系统开放项目(HZ2021F0055A)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.11.0536
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第6期
所属栏目: 软件技术研究
出版页码: 1789-1793
文章编号: 1001-3695(2023)06-030-1789-05

发布历史

[2023-01-05] 优先出版
[2023-06-05] 印刷出版

引用本文

虞文波, 游进国, 牛祥虞. 基于强化学习的数据库多属性索引推荐 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (6): 1789-1793. (Yu Wenbo, You Jinguo, Niu Xiangyu. MIRA:database multi-attribute index recommendation based on reinforcement learning [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (6): 1789-1793. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

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