基于多线程并行强化学习的数据库索引推荐
Database index recommendation based on multi-thread parallel reinforcement learning
1. 昆明理工大学 信息工程与自动化学院, 昆明 650000
2. 云南省人工智能重点实验室, 昆明 650000
摘要
建立索引是提高数据库性能的一个重要方法。目前随着强化学习算法的发展，出现了一系列使用强化学习解决索引推荐问题（index selection problem，ISP）的方法。针对现有的深度强化学习索引推荐算法训练时间长、训练不够稳定的问题，提出了一个基于A2C的索引推荐算法PRELIA。该算法加入负载索引扫描行数特征矩阵，并对奖励值进行归一化处理，旨在提高索引选择的准确性和效率，减少索引空间占用。在不同数据集上的实验结果表示，该算法可以在保证与比较算法相当的索引推荐质量的同时，推荐出的索引占用更小的存储空间，其训练时间比基线算法时间提高了4倍以上。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62062046)
CCF信息系统开放资助项目(HZ2021F0055A)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.03.0146
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第12期
所属栏目: 软件技术研究
出版页码: 3742-3746,3765
文章编号: 1001-3695(2023)12-034-3742-05
发布历史
[2023-07-05] 优先出版
[2023-12-05] 印刷出版
引用本文
牛祥虞, 游进国, 虞文波. 基于多线程并行强化学习的数据库索引推荐 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (12): 3742-3746,3765. (Niu Xiangyu, You Jinguo, Yu Wenbo. Database index recommendation based on multi-thread parallel reinforcement learning [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (12): 3742-3746,3765. )
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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