数据库索引调优技术综述

索引调优是数据库调优的重要组成部分,一直受到广泛关注.由于索引调优问题的理论复杂性和大数据时代的到来,通过DBA手动调优的方案已经无法满足现代数据库的发展需求,调优方案逐渐开始向自动化、智能化的方向发展.随着机器学习技术的发展,越来越多的索引选择方案开始引入机器学习技术,并取得了一定的研究成果.将索引调优问题的解决方案归结为一种基于搜索的调优范式,归纳了其研究内容,阐述了其面临的挑战,对调优范式内的索引配置空间的生成、索引配置的评价以及索引配置的枚举与搜索3方面的研究成果进行了归纳、总结和对比.对动态工作负载下的索引选择问题(index selection problem,ISP)所面临的新挑战进行了分析,并基于在线反馈控制回路框架对其解决方案进行梳理.讨论了索引调优工具的发展与现状,通过对现有研究的分析论述,为后来研究者提供参考和研究思路,并对索引选择方案的未来进行了展望.

面向关系数据库的智能索引调优方法

数据库索引是关系数据库系统实现快速查询的有效方式之一.智能索引调优技术可以有效地对数据库实例进行索引调节,从而保持数据库高效的查询性能.现有的方法大多利用了数据库实例的查询日志,它们先从查询日志中得到候选索引,再利用人工设计的模型选择索引,从而调节索引.然而,从查询日志中产生出的候选索引可能并未实际存在于数据库实例中,因此导致这些方法不能有效地估计这类索引对于查询的优化效果.首先,设计并实现了一种面向关系数据库的智能索引调优系统;其次,提出了一种利用机器学习方法来构造索引的量化模型,根据该模型,可以准确地对索引的查询优化效果进行估计;接着设计了一种高效的最优索引选择算法,实现快速地从候选索引空间中选择满足给定大小约束的最优的索引组合;最后,通过实验测试不同场景下智能索引调优系统的调优性能.实验结果表明,所提出的技术可以在不同的场景下有效地对索引进行优化,从而实现数据库系统查询性能的提升.