logfile | 生成的日志存放路径 | - |
output_tuning_result | 可选,调优结果的保存路径 | - |
verbose | 是否打印详情 | on, off |
recorder_file | 调优中间信息的记录日志存放路径 | - |
tune_strategy | 调优模式下采取哪种策略 | rl, gop, auto |
drop_cache | 是否在每一个迭代轮次中进行drop cache,drop cache可以使benchmark跑分结果更加稳定。若启动该参数,则需要将登录的系统用户加入到 /etc/sudoers 列表中,同时为其增加 NOPASSWD 权限(由于该权限可能过高,建议临时启用该权限,调优结束后关闭)。 | on, off |
used_mem_penalty_term | 数据库使用总内存的惩罚系数,用于防止通过无限量占用内存而换取的性能表现。该数值越大,惩罚力度越大。 | 建议0 ~ 1 |
rl_algorithm | 选择何种RL算法 | ddpg |
rl_model_path | RL模型保存或读取路径,包括保存目录名与文件名前缀。在train 模式下该路径用于保存模型,在tune模式下则用于读取模型文件 | - |
| 深度强化学习算法迭代的步数 | - |
max_episode_steps | 每个回合的最大迭代步数 | - |
test_episode | 使用RL算法进行调优模式的回合数 | - |
gop_algorithm | 采取何种全局搜索算法 | bayes, pso |
max_iterations | 全局搜索算法的最大迭代轮次(并非确定数值,可能会根据实际情况多跑若干轮) | - |
particle_nums | PSO算法下的粒子数量 | - |
benchmark_script | 使用何种benchmark驱动脚本,该选项指定加载benchmark路径下同名文件,默认支持TPC-C、TPC-H等典型benchmark | tpcc, tpch, tpcds, sysbench … |
benchmark_path | benchmark 脚本的存储路径,若没有配置该选项,则使用benchmark驱动脚本中的配置 | - |
benchmark_cmd | 启动benchmark 脚本的命令,若没有配置该选项,则使用benchmark驱动脚本中的配置 | - |
benchmark_period | 仅对 period benchmark有效,表明整个benchmark的测试周期是多少,单位是秒 | - |
scenario | 用户指定的当前workload所属的类型 | tp, ap, htap |
tuning_list | | - |