Warum maschinelles Lernen für Indexberater?

Question

Ich habe eine Datenbank, die von einer Multi-Tenant-Anwendung verwendet wird. Vor kurzem haben wir einige Leistungsprobleme mit der Datenbank. Ich denke, das Hinzufügen einiger korrekter Indizes wird dieses Problem beheben. Ich habe über Azure SQL Advisor gelesen. Microsoft sagt, dass sie Nutzungsmuster analysieren und Indexempfehlungen mithilfe eines maschinellen Lernalgorithmus bereitstellen. Ich habe das Gefühl, dass ich den Profiler verwenden kann, um die Arbeitslast zu verfolgen und den SQL-Tuning-Advisor zu verwenden, um die Indexempfehlungen zu erhalten. Was ist der Vorteil der Verwendung von Azure SQL Advisor, der einen maschinellen Lernalgorithmus verwendet? Was ist das große daran?

Answer 1

Ein maschineller Lernalgorithmus (hier der Advisor) nimmt Daten als Eingabe (hier die Nutzungsmuster) und baut daraus ein mathematisches Modell auf. Dieses Modell verallgemeinert die Daten. Eine Anwendung eines solchen Programms könnte darin bestehen, ein zukünftiges Ereignis abzuschätzen oder ein Verhalten zu optimieren (indem das Minimum oder Maximum eines mathematischen Funktionals gefunden wird). Hier wird die Indexempfehlung optimiert.

Natürlich können Sie das Problem möglicherweise selbst beheben. Wenn Sie ein Experte in diesem Bereich sind und wissen, was zu tun ist, benötigen Sie keinen maschinellen Lernalgorithmus. Der Algorithmus ist eine Alternative, die die Arbeit für Sie erledigt. Wer die besseren Ergebnisse hat, hängt einerseits von den Eingabedaten und dem Algorithmus und andererseits von Ihrem Fachwissen ab.