14、多臂老虎机在在线索引选择中的应用：轮次大小的影响

于 2025-06-21 16:57:50 发布
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分类专栏： 多臂老虎机助力数据库索引优化 文章标签： 多臂老虎机 在线索引选择 轮次大小
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多臂老虎机在在线索引选择中的应用：轮次大小的影响

1. 轮次大小对收敛速度的影响

在在线索引选择的过程中，轮次大小（即多臂老虎机算法调用频率）对系统的性能有着重要的影响。为了更好地理解这一影响，我们进行了多项实验，调整了轮次大小，包括单个查询、0.5x、1x 和 2x，以研究不同轮次大小下的收敛速度。

通过实验我们发现，较小的轮次大小通常会导致更快的收敛速度，从而在最初的几轮中降低执行成本。例如，在TPC-H偏斜基准测试中，单个查询的轮次大小使得系统在前几轮中能够更快地识别出最优索引配置，从而降低了执行成本。表IV展示了不同轮次大小下的实验结果：

轮次大小 推荐时间 创建时间 执行时间 总时间
单个查询 1.11 27.77 30.16 59.04
0.5x 0.13 22.39 30.39 52.92
1x 0.11 19.82 32.06 51.99
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12、多臂老虎机在在线索引选择中的轮次大小影响分析
go5gopher的博客
06-19 34
本文探讨了多臂老虎机（MAB）算法在在线索引选择中轮次大小对其性能的影响。实验表明，较小的轮次大小可以加快算法的收敛速度，但会增加创建和推荐开销；而较大的轮次大小则降低了创建成本，但初期收敛速度较慢。通过对比不同轮次大小下的推荐时间、创建时间和执行时间，文章为数据库管理员提供了基于应用场景选择合适轮次大小的决策依据，并提出了未来研究方向，如自动调整轮次大小以适应动态工作负载需求。
20、多臂老虎机在在线索引选择中的应用与优势
go5gopher的博客
06-27 30
本文介绍了一种基于多臂老虎机（MAB）的在线索引选择学习框架，旨在解决传统索引选择工具在动态和不可预测工作负载下的不足。通过实际性能观测而非依赖查询优化器，MAB框架能够快速收敛到最优索引配置，并在数据倾斜和即兴查询场景中展现出卓越的性能优势。实验结果表明，MAB在多种基准测试中显著优于现有商业工具PDTool，平均性能提升达23%，最高提升可达75%。
3、上下文组合多臂老虎机在在线索引选择中的应用
go5gopher的博客
06-10 41
本文探讨了如何将上下文组合多臂老虎机（MAB）应用于数据库的在线索引选择问题。通过引入C2UCB算法，系统能够在不确定环境下平衡探索与利用，高效地选择最优索引配置。文章详细介绍了上下文特征向量的构造方式、算法运行机制以及实验结果，展示了C2UCB在处理动态和即兴查询时的显著优势。此外，还分析了实际应用中的挑战及应对策略，并展望了未来的研究方向。
4、多臂老虎机在在线索引选择中的应用
go5gopher的博客
06-11 22
本文探讨了多臂老虎机（MAB）在在线索引选择中的应用，详细分析了如何利用MAB高效处理动态变化的工作负载，并通过上下文向量识别未被充分探索的索引配置。文章涵盖了情境工程、奖励塑造、贪婪超级臂选择预言机等关键技术细节，并通过多个基准测试展示了MAB相比传统方法（如PDTool）在性能上的显著提升。此外，还讨论了冷启动问题、数据库规模对索引效果的影响以及MAB在多租户和HTAP环境中的适用性。
5、使用多臂老虎机优化在线索引选择的实验评估
go5gopher的博客
06-12 27
本文通过实验评估了多臂老虎机（MAB）框架在在线索引选择中的应用，展示了其在处理静态、动态变化和动态随机工作负载时的优越性能。与传统物理设计工具PDTool相比，MAB在推荐时间、创建时间和执行时间上均表现出显著优势，尤其在处理倾斜数据和即兴查询时具有更高的稳定性和适应性。实验覆盖多种工业基准测试，包括TPC-H、TPC-H Skew、TPC-DS、SSB和IMDb，并探讨了轮次大小对性能的影响以及MAB在实际应用场景中的广泛前景。
9、多臂老虎机在在线索引选择中的应用：假设索引创建与实际索引创建
go5gopher的博客
06-16 25
本文探讨了多臂老虎机（MAB）和PDTool在在线索引选择中的表现，对比了假设索引创建与实际索引创建的成本及影响。研究发现，在动态工作负载下，MAB通过实际执行统计能够更好地收敛到最优配置，尤其在大规模数据库中表现突出；而PDTool基于‘假设分析’的方法在小规模静态环境中更为高效。文章还分析了数据偏斜、数据库规模以及轮次大小对算法性能的影响，并讨论了冷启动问题和未来优化方向。
13、多臂老虎机在在线索引选择中的最优配置探讨
go5gopher的博客
06-20 32
本文探讨了多臂老虎机（MAB）算法在在线索引选择中的应用，重点分析了其在不同基准测试（如TPC-H、TPC-DS和IMDb）中与传统工具PDTool相比的优越性。研究涵盖了MAB如何通过动态调整索引配置，在无内存预算限制的情况下快速收敛到最优解，并适应动态变化的工作负载环境。实验结果表明，MAB在大规模数据集和复杂查询场景中表现尤为突出，展示了其在实际应用中的潜力。
7、多臂老虎机在数据库索引优化中的应用：实验设置详解
go5gopher的博客
06-14 27
本文探讨了多臂老虎机（MAB）框架在数据库索引优化中的应用，详细介绍了实验设置和结果分析。通过对比PDTool，展示了MAB框架在不同工作负载下的优越性能，特别是在处理倾斜数据集和不可预测的工作负载时。文章还提供了技术细节和代码实现，帮助读者更好地理解和应用这些方法。
1、自动驾驶索引优化：多臂老虎机在数据库性能调优中的应用
go5gopher的博客
06-08 63
本文提出了一种基于多臂老虎机（MAB）的自动驾驶在线索引选择方法，用于解决传统数据库物理设计调整中对数据库管理员和查询优化器过度依赖的问题。该方法通过战略探索和直接性能观察，在不确定性下进行序列决策，以平衡探索与利用，确保平均性能收敛到最优策略。实验结果表明，该方法在变化和临时工作负载上的性能优于现有商业工具和深度强化学习方案，具有更高的效率和适应性。
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K8s部署Redis指南[源码]
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