国内刊号:11-1777/TP
国际刊号:1000-1239
发布日期:
作者:赖思超,吴小莹,彭煜玮,彭智勇,
关键词:数据库索引, 索引选择, 索引调优, 性能调优, 机器学习,
索引调优是数据库调优的重要组成部分,一直受到广泛关注.由于索引调优问题的理论复杂性和大数据时代的到来,通过DBA手动调优的方案已经无法满足现代数据库的发展需求,调优方案逐渐开始向自动化、智能化的方向发展.随着机器学习技术的发展,越来越多的索引选择方案开始引入机器学习技术,并取得了一定的研究成果.将索引调优问题的解决方案归结为一种基于搜索的调优范式,归纳了其研究内容,阐述了其面临的挑战,对调优范式内的索引配置空间的生成、索引配置的评价以及索引配置的枚举与搜索3方面的研究成果进行了归纳、总结和对比.对动态工作负载下的索引选择问题(indexselectionproblem,ISP)所面临的新挑战进行了分析,并基于在线反馈控制回路框架对其解决方案进行梳理.讨论了索引调优工具的发展与现状,通过对现有研究的分析论述,为后来研究者提供参考和研究思路,并对索引选择方案的未来进行了展望.
来源:2024年第4期
《计算机研究与发展》期刊编辑部