用 Machine Learning 調校資料庫

内容简介：用 Machine Learning 調校資料庫

AWS AI Blog 在月初上放出來的消息：「 Tuning Your DBMS Automatically with Machine Learning 」。

Carnegie Mellon Database Group 做的研究，除了預設值以外，另外跟四種不同的參數做比較，分別是 OtterTune (也就是這次的研究)、Tuning script (對於不熟資料庫的人，常用的 open source 工具)、DBA 手動調整，以及 RDS ：

比較明顯的結論是：

• Default 值在所有的 case 下都是最差的 (無論是 MySQL 與 PostgreSQL 平台，以及包括 99% 的 Latency 與 QPS，這樣二乘二的四個結果)。而且 Default 跑出來的數字與其他的差距都很明顯。
• OtterTune 在所有 case 下跑出來都比 Tuning script 的好。這也是合理的結果，本來就是想要取代其他機器跑出來的結果。

至於有些討論 DBA 會失業的事情，我是樂見其成啦... 這些繁瑣的事情可以自動化就想交給自動化吧 XD

以上所述就是小编给大家介绍的《用 Machine Learning 調校資料庫》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持！

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