Title:
クエリ最適化のための自動フィードバックおよび継続学習
Document Type and Number:
Japanese Patent JP2023530947
Kind Code:
A
Abstract:
データベース管理システムにおけるクエリ最適化を改善するための手法において、実施形態は、クエリのコンパイル中に実行されるクエリ・フィードバックを使用するワークロード・フィードバック・プロセスを使用して、カーディナリティ推定における改善の機会を特定する。実施形態は、クエリ・フィードバックの構造および実行されるランタイム・フィードバックに基づき相関およびリレーションシップを特定し、クエリ・オプティマイザの推定におけるエラーを特定するためにクエリの実行からデータを収集する。さらに、実施形態は、モデルのセットを更新するために、クエリ・フィードバックおよびランタイム・フィードバックを機械学習エンジンにサブミットする。さらに、実施形態は、サブミットされたクエリ・フィードバックおよびランタイム・フィードバックに基づきモデルのセットを更新し、クエリ・オプティマイザの推定におけるエラーを特定するためにクエリの実行から収集されたデータ、サブミットされたクエリ・フィードバックおよびランタイム・フィードバック、または訓練された生成済みのモードに基づき、新規の、更新された、または再訓練されたモデルを出力する。
Inventors:
Corbinel, Vincent
Alhamid, Mohammed, Fahd
Khalil, Mohammad
Zuzart, Callisto
Alhamid, Mohammed, Fahd
Khalil, Mohammad
Zuzart, Callisto
Application Number:
JP2022577155A
Publication Date:
July 20, 2023
Filing Date:
June 16, 2021
Export Citation:
Assignee:
INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION
International Classes:
G06F16/2453
Attorney, Agent or Firm:
Tadashi Taneichi
Tadahiko Kataoka
Tadahiko Kataoka
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