[en] TUNINGCHEF: AN APPROACH FOR CHOOSING THE BEST COST-BENEFIT DATABASE TUNING ACTIONS

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: VICTOR AUGUSTO LIMA LINS DE SOUZA
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] BANCO DE DADOS; [pt] ESTRUTURA HIPOTETICAS; [pt] INDICES; [pt] TOMADA DE DECISAO; [pt] VISOES MATERIALIZADAS; [pt] SINTONIA FINA; [en] DATABASE; [en] HYPOTHETICAL STRUCTURES; [en] INDEXES; [en] DECISION MAKING; [en] MATERIALIZED VIEW; [en] TUNING
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61428&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61428&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.61428

[pt] Enquanto muitos trabalhos de pesquisa propõem uma forma de listar um conjunto de opções de sintonia fina para uma determinada carga de trabalho, poucos oferecem uma maneira de ajudar o DBA a tomar melhores decisões ao encontrar um conjunto de ações disponíveis. TuningChef é o resultado do desenvolvimento de uma proposta do passo a passo desse processo de decisão. Dado um conjunto de opções de sintonia fina, recomendamos um subconjunto com boa proporção de custo-benefício, com contexto suficiente para que o DBA entenda a motivação por trás de cada decisão, incluindo a possibilidade de deixar o usuário construir seu próprio subconjunto e verificar o impacto esperado. Também são apresentados resultados experimentais que demonstram a importância do processo de decisão, onde dentro de um subconjunto de 50+ ações de sintonia fina sugeridas por uma ferramenta externa, apenas 8 mostram-se como benéficas para a carga de trabalho utilizada.