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

염찬호, 이지은, 박상현

http://doi.org/10.5626/JOK.2022.49.11.1026

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.