【摘 要】
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数据库自动调参是学术界和产业界共同关注的热点。使用深度强化学习可以实现数据库的端到端的参数配置。然而,现有的数据库自动调参系统调整参数过多,且深度强化学习模型训练时间过长,这导致在调参过程中人机交互繁琐,实际应用效果欠佳。如何加快深度强化学习模型训练速度以及有效地减少需要调整的数据库参数,是一项非常有价值的工作。在数据库自动调参系统CDBTune（Cloud Database Tune）的基础上,
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数据库自动调参是学术界和产业界共同关注的热点。使用深度强化学习可以实现数据库的端到端的参数配置。然而,现有的数据库自动调参系统调整参数过多,且深度强化学习模型训练时间过长,这导致在调参过程中人机交互繁琐,实际应用效果欠佳。如何加快深度强化学习模型训练速度以及有效地减少需要调整的数据库参数,是一项非常有价值的工作。在数据库自动调参系统CDBTune（Cloud Database Tune）的基础上,同时基于操作系统进程间通信及同步,使用多台CDB（Cloud Database）实例,实现一种多模型共享样本的并行训练系统。该系统包含一个共享模型以及多个独立的本地模型。共享模型负责保存最新稳定模型的参数,本地模型负责并行收集样本并实时与共享模型同步最新稳定模型的参数。在此基础上,基于机器学习库scikit-learn中的随机森林模型,采用网格搜索技术确定随机森林模型的最优超参数,通过对训练过程中收集的各种数据进行标准化并对随机森林模型进行学习更新,实现了以基尼系数为判断数据库参数重要性的标准的数据库参数排序功能。实验表明,多模型共享样本的并行训练系统相比于串行训练系统,当使用2台CDB实例进行并行训练时,其收敛时间减少了17.2%,加速比为1.2;使用3台CDB实例进行并行训练时,收敛时间减少了27.6%,加速比为1.38。给定相同性能目标,使用3台CDB实例的并行训练系统所需时间比串行训练系统最高减少了60%,加速比最高达到2.5。给定相同的训练时间,使用3台CDB实例的并行训练系统达到的性能最高为串行训练系统的161%。在CDBTune系统的基础上,基于随机森林排序的模型平均仅需调整5%的参数即可使性能达到最优性能的90%,仅需调整14%的参数即可达到最优性能的95%,仅需调整21%的参数即可达到最优性能的97%,调整38%的参数即可达到最优性能。
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