数据库参数配置智能调优研究综述

摘要：

数据库系统具有大量的参数,这些参数控制了系统的内存分配、I/O优化、备份与恢复等诸多方面,极大地影响着数据库的性能.随着数据库和应用程序的规模和复杂性的增长,传统依靠数据库管理员手动配置参数的方式已经越来越难以满足用户需求.数据库参数配置智能调优将机器学习技术应用到参数调优领域,依据负载信息、数据库参数和性能,借助机器学习算法推荐一组最优的参数.本文针对现有参数配置智能调优技术,从调优方法、应用情况和未来挑战三个方面依次进行梳理和总结.首先将现有参数调优方法依据所用算法不同分为五类,从原理、技术、优缺点等方面对各类方法进行详细介绍和总结.之后介绍当前工业界主流的参数调优工具,分析参数配置智能调优在实际应用过程中遇到的问题及原因.最后,本文对数据库参数配置智能调优的未来研究方向进行了展望.本文旨在帮助研究者掌握当前数据库参数配置智能调优领域主流方法及面临的问题,以推动后续研究工作的开展.

关键词：机器学习、参数调优、贝叶斯优化、强化学习、智能数据库

所属期刊栏目：47

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2024-08-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共21页

页码：1901-1921