OANet: 데이터베이스 성능 예측을 위한 주의관심 메커니즘 기반 Ortho-Attention Net 


49권  11호, pp. 1026-1031, 11월  2022
10.5626/JOK.2022.49.11.1026


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  요약

데이터베이스에는 수정할 수 있는 다양한 매개변수들이 있는데, 이를 Knob이라 한다. Knob들의 설정에 따라 데이터베이스의 성능이 상이하기 때문에 데이터베이스의 Knob을 튜닝 하는 것이 중요하다. 이 때 Knob 설정에 따른 데이터베이스 성능을 신뢰할 수 있고 신속하게 예측할 수 있는 모델이 필요하다. 하지만 Knob 설정이 같더라도 벤치마크를 수행하는 워크로드가 다른 경우 그 결과가 다를 수 있다. 따라서 본 논문에서는 주의관심 메커니즘을 기반으로 한 OANet을 제안함으로써 Knob뿐만 아니라 워크로드와 Knob 간의 연관성도 고려할 수 있도록 하였다. 그리고 제안한 모델의 성능을 확인하기 위해 기존에 사용하던 기계학습 기법들과 데이터베이스의 성능 예측 결과를 비교하였고 가장 높은 결과를 보임으로써 모델의 우수성을 검증하였다.


  통계
2022년 11월부터 누적 집계
동일한 세션일 때 여러 번 접속해도 한 번만 카운트됩니다. 그래프 위에 마우스를 올리면 자세한 수치를 확인하실 수 있습니다.
  논문 참조

[IEEE Style]

C. Yeom, J. Lee, S. Park, "OANet: Ortho-Attention Net Based on Attention Mechanism for Database Performance Prediction," Journal of KIISE, JOK, vol. 49, no. 11, pp. 1026-1031, 2022. DOI: 10.5626/JOK.2022.49.11.1026.


[ACM Style]

Chanho Yeom, Jieun Lee, and Sanghyun Park. 2022. OANet: Ortho-Attention Net Based on Attention Mechanism for Database Performance Prediction. Journal of KIISE, JOK, 49, 11, (2022), 1026-1031. DOI: 10.5626/JOK.2022.49.11.1026.


[KCI Style]

염찬호, 이지은, 박상현, "OANet: 데이터베이스 성능 예측을 위한 주의관심 메커니즘 기반 Ortho-Attention Net," 한국정보과학회 논문지, 제49권, 제11호, 1026~1031쪽, 2022. DOI: 10.5626/JOK.2022.49.11.1026.


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