【摘 要】
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随着互联网的发展,各种应用的业务逻辑变得更加复杂,涉及到的数据急剧增加,对数据库性能的要求也越来越高。在当前国际形势下,为避免核心技术受制于人,数据库系统软件国产化已是必然趋势,Gauss DB采用大规模并行处理架构,同时支持行存储与列存储,并提供PB级别数据量的处理能力。openGauss作为Gauss DB的开源版本于2020年7月发布,集成了机器学习结合数据库调优的技术,其中智能索引推荐技术
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随着互联网的发展,各种应用的业务逻辑变得更加复杂,涉及到的数据急剧增加,对数据库性能的要求也越来越高。在当前国际形势下,为避免核心技术受制于人,数据库系统软件国产化已是必然趋势,Gauss DB采用大规模并行处理架构,同时支持行存储与列存储,并提供PB级别数据量的处理能力。openGauss作为Gauss DB的开源版本于2020年7月发布,集成了机器学习结合数据库调优的技术,其中智能索引推荐技术可以根据工作负载推荐合适的索引集合用于提升工作负载执行效率,但该功能只支持SELECT查询的索引推荐,并在对索引收益进行估计时没有考虑整体工作负载。为了增强openGauss的功能特性,需要扩大索引推荐支持语句的范围,并将整体工作负载及索引维护代价加入索引收益估计中。针对openGauss 2.1.0版本,本文研究并实现了一种基于机器学习的索引推荐方法。首先,自动收集SELECT、DELETE、UPDATE及INSERT四类语句,在筛选工作负载的同时获取相应的特征信息;其次,对收集到的工作负载进行词法、语法分析,在索引三星评价标准的基础上设计5种索引生成方法来生成候选索引集合;然后,通过随机森林预测索引建立后查询所需的代价,并计算索引为工作负载提供的优化效果;最后,根据计算的优化效果以及工作负载的统计信息推荐出能为工作负载带来最大性能提升的索引集合。将实现的索引推荐功能与openGauss2.1.0自带的索引推荐功能进行对比,实验结果表明,在限制最大索引数量的条件下,相同工作负载使用本文方法推荐的索引集合与openGauss相比减少了约24%的执行时间。在限制最大索引空间大小的条件下,相同工作负载使用本文方法推荐的索引集合与openGauss相比减少了约15%的执行时间。
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