Inferencing Relational Database Tuning Actions with OnDBTuning Ontology

Abstract

OnDBTuning is a relational database (automatic) tuning ontology. Ontologies are software artifacts that represent specific domain knowledge and can infer new knowledge. However, most cases involve only a formal and static description of concepts. Moreover, as database tuning involves many rules-ofthumb and black-box algorithms, it becomes challenging to describe these inference procedures. This research work first presents the OnDBTuning ontology solution focusing on the inference of tuning actions. Next, we provide an actual implementation using SPARQL Inferencing Notation (SPIN). Finally, we discuss a practical evaluation for index recommendation.

TuningChef: an approach for choosing the best cost-benefit database tuning actions

“…Some authors focus on creating access methods, like indexes and materialized views. We may cite those making use of inference through ontology, like OnDBTuning [Perciliano et al 2021] and OuterTuning [Oliveira 2015]. Others suggest access structures using machine learning techniques [Ding et al 2019].…”

Tuningchef: Uma Abordagem Para Escolher as Ações De Sintonia Fina De Banco De Dados Com Melhor Custo-Benefício

“…OnDBTuning [28] que faz uso da ontologia com regras SPIN para inferir, dado uma carga de trabalho, um conjunto de ações de sintonia fina aplicáveis como a criação de índices e visões materializadas. Pesquisas mais recentes na área de sintonia fina propõe o uso de técnicas de aprendizado de máquina (Machine Learning -ML) de diferentes formas.…”

“…Diversas soluções existentes buscam resolver o problema de mapear as ações de sintonia fina disponíveis (etapa 2), de forma a sugerirem alteração nas configurações do SGBD [19,20,21] ou criação de novas estruturas de acesso [27,28]. No entanto, quando olhamos para soluções com o objetivo de apoiar o DBA no momento da tomada de decisão (etapa 3), são poucas e, as existentes, se restringem a apoiar na escolha apenas entre as ações que ela mesma sugeriu.…”

“…Além disso, muitas dessas ferramentas propostas [17,18,19,21,28] são feitas com um escopo fechado, ou seja, elas sugerem ações de tuning e apresentam o benefício de cada de suas próprias sugestões, sem permitir que o DBA adicione suas próprias, que o mesmo considera como boas opções para serem avaliadas em conjunto com as demais.…”

“…Outro ponto é que a Outer-Tuning faz uso da ontologia para sugerir ações de sintonia fina, porém esse comportamento estava fixado para apenas uma carga de trabalho como prova de conceito, e alterar a ontologia se mostrou um trabalho muito custoso. Em contrapartida, pode-se continuar utilizando ontologia através da OnDBTuning [28] como uma das fontes de ações de sintonia fina da TuningChef. Na área de computação define-se ontologia como sendo um conjunto de primitivas representacionais que modelam um domínio de conhecimento ou discurso.…”