Abstract A recent trend in database

Abstract A recent trend in database performance tuning
is towards self tuning for some of the important benefits
like efficient use of resources, improved performance and
low cost of ownership that the auto-tuning offers. Most
modern database management systems (DBMS) have
introduced several dynamically tunable parameters that
enable the implementation of self tuning systems. An
appropriate mix of various tuning parameters results in
significant performance enhancement either in terms of
response time of the queries or the overall throughput. The
choice and extent of tuning of the available tuning
parameters must be based on the impact of these parameters
on the performance and also on the amount and type of
workload the DBMS is subjected to. The tedious task of
manual tuning and also non-availability of expert database
administrators (DBAs), it is desirable to have a self tuning
database system that not only relieves the DBA of the
tedious task of manual tuning, but it also eliminates the
need for an expert DBA. Thus, it reduces the total cost of
ownership of the entire software system. A self tuning
system also adapts well to the dynamic workload changes
and also user loads during peak hours ensuring acceptable
application response times. In this paper, a novel technique
Conclusion
Self tuning technique presented in this paper, using the
learning ability of the neural network and ability to act on
imprecise data of the fuzzy logic shows significant
improvement in the response time as compared to autotuning
feature of the modern DBMS. Moreover, the ability of
the proposed method to generate almost flat response time as
compared to the auto-tuned method with increasing user load
enables the DBA to implement system that have stringent
response time requirements. The novel technique of moderating
the value of the estimated parameter based on Impact
factor avoids over tuning and thus preserves memory that
could be used for more productive purposes. However, further
research is required to establish similar facts in other
DBMS and also for different workload types. Furthermore,
the impact of one tuning parameter on the other tuning
parameter is to be measured and incorporated in the impact
factor, so that moderation step can further improve in its
action to limit the values of the tuning parameters.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แนวโน้มล่าสุดในการปรับแต่งประสิทธิภาพของฐานข้อมูลบทคัดย่อจะไปปรับแต่งเองสำหรับประโยชน์สำคัญเช่นการใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพ ปรับปรุงประสิทธิภาพ และต้นทุนที่ต่ำของเจ้าที่ปรับอัตโนมัติ มากที่สุดมีระบบการจัดการสมัยใหม่ฐานข้อมูล (DBMS)แนะนำแบบไดนามิก tunable พารามิเตอร์หลายอย่างที่เปิดใช้งานการดำเนินงานของตนเองที่ปรับแต่งระบบ มีเกิดการผสมที่เหมาะสมของปรับแต่งพารามิเตอร์ต่าง ๆปรับปรุงประสิทธิภาพที่สำคัญเงื่อนไขใดในการเวลาตอบแบบสอบถามหรืออัตราความเร็วโดยรวม ที่เลือกและขอบเขตของการปรับแต่งของการปรับใช้พารามิเตอร์ต้องยึดตามผลกระทบของพารามิเตอร์เหล่านี้การปฏิบัติงาน และจำนวนและชนิดของปริมาณงาน DBMS มีอยู่ภายใต้การ งานน่าเบื่อปรับแต่งด้วยตนเอง และยังไม่ใช่ความพร้อมของฐานข้อมูลผู้เชี่ยวชาญผู้ดูแลระบบ (DBAs), เป็นสิ่งที่ต้องมีการปรับเปลี่ยนตนเองระบบที่ไม่เพียงแต่ รักษาอาการรวมของฐานข้อมูลปรับงานน่าเบื่อของการปรับแต่งด้วยตนเอง แต่จำเป็นสำหรับ DBA เป็นผู้เชี่ยวชาญ ดังนั้น มันลดต้นทุนรวมของความเป็นเจ้าของระบบซอฟต์แวร์ทั้งหมด ตนเองที่ปรับแต่งระบบปรับยังดีการเปลี่ยนแปลงปริมาณแบบไดนามิกและนอกจากนี้ผู้ใช้โหลดในช่วงลูกค้ายอมรับได้เวลาการตอบสนองแอพลิเคชัน ในเอกสารนี้ เทคนิคนวนิยายบทสรุปเทคนิคที่นำเสนอในเอกสารนี้ การปรับแต่งด้วยตนเองโดยใช้การเรียนรู้ความสามารถของเครือข่ายประสาทและความสามารถในการดำเนินข้อมูล imprecise ของตรรกศาสตร์การแสดงอย่างมีนัยสำคัญปรับปรุงในฟิลด์เวลาตอบรับเมื่อเทียบกับ autotuningลักษณะการทำงานของ DBMS ทันสมัย ยิ่งไปกว่านั้น ความสามารถของวิธีการนำเสนอเพื่อสร้างช่วงเวลาตอบสนองเกือบแบนเมื่อเทียบกับวิธีการปรับโดยอัตโนมัติ ด้วยปริมาณผู้ใช้เพิ่มขึ้นทำให้ DBA เพื่อใช้งานระบบที่มีความเข้มข้นความต้องการเวลาตอบสนอง เทคนิคนวนิยายของการดูแลค่าของพารามิเตอร์โดยประมาณขึ้นอยู่กับผลกระทบปัจจัยหลีกเลี่ยงผ่านการปรับแต่ง และรักษาดังนั้น หน่วยความจำที่สามารถใช้สำหรับวัตถุประสงค์มากขึ้น อย่างไรก็ตาม เพิ่มเติมงานวิจัยจะต้องสร้างข้อเท็จจริงคล้ายกันในที่อื่น ๆDBMS และ สำหรับชนิดของปริมาณที่แตกต่างกัน นอกจากนี้ผลกระทบของการปรับแต่งพารามิเตอร์ในอื่น ๆ ปรับแต่งพารามิเตอร์จะถูกวัด และรวมอยู่ในผลกระทบปัจจัย เพื่อดูแลขั้นตอนสามารถปรับปรุงเพิ่มเติมในการการดำเนินการเพื่อจำกัดค่าของพารามิเตอร์ปรับแต่ง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อแนวโน้มล่าสุดในการปรับแต่งประสิทธิภาพฐานข้อมูลเป็นตัวเองที่มีต่อการปรับแต่งสำหรับบางส่วนของผลประโยชน์ที่สำคัญเช่นการใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพการทำงานที่ดีขึ้นและต้นทุนต่ำของเจ้าของที่เสนอปรับค่าอัตโนมัติ ส่วนใหญ่ระบบการจัดการฐานข้อมูลที่ทันสมัย ​​(DBMS) ได้แนะนำให้รู้จักกับตัวแปรหลายพริ้งแบบไดนามิกที่ช่วยให้การดำเนินงานของระบบการปรับจูนตัวเอง ผสมที่เหมาะสมของค่าปรับต่างๆส่งผลในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานอย่างมีนัยสำคัญทั้งในแง่ของเวลาการตอบสนองของคำสั่งหรือการส่งผ่านโดยรวม ทางเลือกและขอบเขตของการปรับจูนที่มีพารามิเตอร์ที่จะต้องขึ้นอยู่กับผลกระทบของพารามิเตอร์เหล่านี้ผลการดำเนินงานและยังอยู่กับปริมาณและชนิดของภาระDBMS อยู่ภายใต้ งานที่น่าเบื่อของการปรับแต่งด้วยตนเองและยังไม่พร้อมของฐานข้อมูลผู้เชี่ยวชาญผู้บริหาร(DBAs) มันเป็นที่พึงปรารถนาที่จะมีการปรับจูนตัวเองระบบฐานข้อมูลที่ไม่เพียงแต่ช่วยลด DBA ของงานที่น่าเบื่อของการจูนด้วยตนเองแต่ก็ยังช่วยลดความจำเป็นในการ ผู้เชี่ยวชาญ DBA ดังนั้นจึงช่วยลดต้นทุนการเป็นเจ้าของระบบซอฟต์แวร์ทั้งหมด ปรับตัวเองระบบยังปรับที่ดีที่จะมีการเปลี่ยนแปลงภาระงานแบบไดนามิกและโหลดใช้ในช่วงชั่วโมงเร่งด่วนเพื่อให้มั่นใจว่าได้รับการยอมรับเวลาการตอบสนองการประยุกต์ใช้ ในบทความนี้เทคนิคใหม่สรุปเทคนิคการปรับแต่งเองที่นำเสนอในบทความนี้ใช้ความสามารถในการเรียนรู้ของเครือข่ายประสาทและความสามารถในการดำเนินการกับข้อมูลที่แน่ชัดของตรรกศาสตร์แสดงให้เห็นอย่างมีนัยสำคัญในการปรับปรุงเวลาการตอบสนองเมื่อเทียบกับautotuning คุณลักษณะของการที่ทันสมัย DBMS นอกจากนี้ความสามารถของวิธีการที่นำเสนอในการสร้างการตอบสนองเวลาเกือบแบนเป็นเมื่อเทียบกับวิธีการปรับจูนอัตโนมัติที่มีการเพิ่มภาระของผู้ใช้ช่วยให้DBA ที่จะใช้ระบบที่มีความเข้มงวดต้องการเวลาตอบสนอง เทคนิคนวนิยายดูแลค่าของพารามิเตอร์โดยประมาณขึ้นอยู่กับผลกระทบปัจจัยที่หลีกเลี่ยงในช่วงการปรับแต่งและทำให้รักษาหน่วยความจำที่สามารถนำมาใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่มีประสิทธิผลมากขึ้น แต่ต่อไปการวิจัยจะต้องสร้างข้อเท็จจริงอื่น ๆ ที่คล้ายกันใน DBMS และชนิดที่แตกต่างกันภาระงาน นอกจากนี้ผลกระทบของการปรับแต่งพารามิเตอร์หนึ่งในการปรับแต่งอื่น ๆ พารามิเตอร์ที่จะวัดและนิติบุคคลที่จัดตั้งขึ้นในผลกระทบปัจจัยดังนั้นขั้นตอนการดูแลที่ยังสามารถปรับปรุงของการกระทำที่จะจำกัด ค่าของค่าปรับที่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นามธรรมเป็นแนวโน้มล่าสุดในฐานข้อมูลที่ปรับแต่งประสิทธิภาพ
มีต่อตนเองการปรับแต่งสำหรับบางส่วนของประโยชน์สำคัญ
ชอบใช้ทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ , การปรับปรุงประสิทธิภาพและ
ต้นทุนต่ําของเจ้าของว่า ออโต้จูนให้ ระบบการจัดการฐานข้อมูล ( DBMS ) ที่ทันสมัยที่สุด

แนะนำหลายพารามิเตอร์แบบไดนามิกที่ใช้วงจร
ใช้ตนเองปรับแต่งระบบ
เป็นการปรับแต่งค่าต่าง ๆที่เหมาะสมผสมของผลลัพธ์ในการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญ

ทั้งในแง่ของเวลาตอบสนองของแบบสอบถามหรือระบบโดยรวม
เลือกและขอบเขตของการปรับพารามิเตอร์ของที่มีอยู่
ต้องขึ้นอยู่กับผลกระทบของพารามิเตอร์เหล่านี้
ในการปฏิบัติและในชนิดและปริมาณภาระงาน DBMS ของ
อยู่ภายใต้ . งานที่น่าเบื่อของ
คู่มือการปรับแต่ง และยังไม่มีความพร้อมของผู้บริหารฐานข้อมูล ( DBAs )
ผู้เชี่ยวชาญเป็นที่พึงปรารถนาที่จะมีการปรับแต่งด้วยตนเอง
ฐานข้อมูลระบบที่ไม่เพียงบรรเทา DBA ของ
งานที่น่าเบื่อของการปรับแต่งด้วยตนเอง แต่ยังช่วยขจัด
ต้องการผู้เชี่ยวชาญ DBA . ดังนั้นจึงช่วยลดต้นทุนรวมของการเป็นเจ้าของระบบ
ซอฟต์แวร์ทั้งหมด . การปรับแต่งด้วยตนเอง
ระบบยังปรับกับภาระงานและการเปลี่ยนแปลงแบบไดนามิก
ยังโหลดผู้ใช้ในระหว่างชั่วโมงเร่งด่วนมั่นใจยอมรับ
โปรแกรมการตอบสนองครั้ง ในกระดาษนี้เป็นเทคนิคใหม่

สรุปด้วยตนเองปรับเทคนิคที่นำเสนอในบทความนี้ ใช้
การเรียนรู้ของโครงข่ายประสาทเทียมและความสามารถในการทำข้อมูลที่คลุมเครือของตรรกศาสตร์

แสดงความหมายเพิ่มเวลาการตอบสนองเมื่อเทียบกับ autotuning
คุณลักษณะของ DBMS ที่ทันสมัย นอกจากนี้ ความสามารถของ
วิธีการสร้างการตอบสนองเวลาเกือบแบน
เมื่อเทียบกับรถยนต์ปรับวิธีการเพิ่ม
ผู้ใช้โหลดช่วยให้ DBA เพื่อใช้ระบบที่เข้มงวด
เวลาตอบสนองความต้องการ เทคนิคใหม่ของการควบคุม
ค่าประมาณพารามิเตอร์ตามปัจจัยการปรับและรักษามากกว่า

ดังนั้นหน่วยความจำที่สามารถใช้เพื่อวัตถุประสงค์มากขึ้น อย่างไรก็ตาม การวิจัยเพิ่มเติมจะต้องสร้างข้อเท็จจริงเหมือนกัน

ใน DBMS อื่น ๆและยังสำหรับชนิดของภาระงานที่แตกต่างกัน นอกจากนี้ ผลกระทบของการปรับแต่งพารามิเตอร์หนึ่ง

ในอื่น ๆปรับแต่งพารามิเตอร์ที่จะถูกวัด และรวมอยู่ในผลกระทบ
ปัจจัย เพื่อให้สามารถปรับปรุงขั้นตอนการกระทำ
เพื่อจำกัดค่าของการปรับแต่งพารามิเตอร์