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LASER: Buffer-Aware Learned Query Scheduling in Master-Standby Databases
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AI
DOI：10.14778/3712221.3712239.png)
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摘要
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主备数据库部署是现代生产环境中一种常见的数据库架构，因其具备容错性和高可用性而被广泛采用。然而，尽管该架构在各类在线服务中应用广泛，但用于提升其整体查询性能的研究工作相对较少。当一系列查询到达时，现有方法在跨主备服务器调度这些查询时仍依赖规则或启发式算法，这可能忽略了一些潜在的优化方向，例如缓冲区利用。如果我们能通过智能查询调度高效复用内存中驻留的数据库缓冲区，用户查询的平均响应时间将显著缩短，相比从磁盘读取数据。为解决此问题，本文介绍了一种新的缓冲区感知查询调度系统LASER。该系统集成了一个轻量级学习模型，能够直接将查询映射到其访问的数据块。随后，基于查询预测结果，我们开发了自适应查询调度算法，以执行查询分配及查询重排，旨在最大化整体缓冲区命中率，同时保持负载均衡。所提出的系统无需预训练，可通过持续模型更新和查询重分配动态适应未见过的负载。在我们的实验中，观察到相比其他传统基于启发式的方法，查询完成时间减少了约80%，且对查询执行关键路径的额外开销较低。
Keyword:
TUNING SYSTEM
期刊
P
IF:
3.3
论文数:
563
被引数:
1.2W
机构
暂无机构信息
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