A New Paradigm in Tuning Learned Indexes: A Reinforcement Learning Enhanced Approach

要約

学習インデックス構造（LIS）は、機械学習モデルを活用してデータインデックスを最適化することにより、データ管理を大幅に高度にしています。
ただし、これらの構造を設計するには、多くの場合、重要なトレードオフが含まれるため、デザイナーとエンドユーザーの両方が特定のワークロードとシナリオに合わせた最適なバランスを見つけることが困難になります。
いくつかのインデックスは、集中的なマニュアルチューニングを必要とする調整可能なパラメーターを提供しますが、他のインデックスは、最適なパフォーマンスを一貫して提供しない場合があるヒューリスティックな自動チューナーまたは専門知識に基づいて固定構成に依存しています。
このペーパーでは、学習したインデックス構造のエンドツーエンドの自動チューニングの新しいフレームワークであるLituneを紹介します。
Lituneは、安定した効率的なチューニングを確保するために、テーラーメイドのディープ補強学習（DRL）アプローチを備えた適応型トレーニングパイプラインを採用しています。
オンラインチューニングから生じる長期的なダイナミクスに対応するために、O2システムと呼ばれるオンザフライ更新メカニズムでLituneをさらに強化します。
これらの革新により、Lituneはオンラインチューニングシナリオで州の移行を効果的にキャプチャし、データ分布とワークロードの変更に動的に調整し、他のチューニング方法よりも大幅に改善されます。
実験結果は、選択した学習インデックスインスタンスを考慮して、デフォルトのパラメーター設定と比較して、リチューンがランタイムが最大98％減少し、スループットの17倍の増加を達成することを示しています。
これらの調査結果は、Lituneの有効性と、実際のアプリケーションにおけるLISのより広範な採用を促進する可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

Learned Index Structures (LIS) have significantly advanced data management by leveraging machine learning models to optimize data indexing. However, designing these structures often involves critical trade-offs, making it challenging for both designers and end-users to find an optimal balance tailored to specific workloads and scenarios. While some indexes offer adjustable parameters that demand intensive manual tuning, others rely on fixed configurations based on heuristic auto-tuners or expert knowledge, which may not consistently deliver optimal performance. This paper introduces LITune, a novel framework for end-to-end automatic tuning of Learned Index Structures. LITune employs an adaptive training pipeline equipped with a tailor-made Deep Reinforcement Learning (DRL) approach to ensure stable and efficient tuning. To accommodate long-term dynamics arising from online tuning, we further enhance LITune with an on-the-fly updating mechanism termed the O2 system. These innovations allow LITune to effectively capture state transitions in online tuning scenarios and dynamically adjust to changing data distributions and workloads, marking a significant improvement over other tuning methods. Our experimental results demonstrate that LITune achieves up to a 98% reduction in runtime and a 17-fold increase in throughput compared to default parameter settings given a selected Learned Index instance. These findings highlight LITune’s effectiveness and its potential to facilitate broader adoption of LIS in real-world applications.

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