如何构建面向个性化需求的在线云数据库混合调优系统，入选SIGMOD 2022论文？
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本文共计2512个文字，预计阅读时间需要11分钟。
SIGMOD国际数据管理会议是全球数据库领域最具学术影响力的国际会议之一，位列数据库方向顶级会议之列。近期，腾讯云数据库团队最新研究成果入选SIGMOD 2022 Research Full Paper（研究类长文）。
SIGMOD 数据管理国际会议是数据库领域具有最高学术地位的国际性会议，位列数据库方向顶级会议之首。近日，腾讯云数据库团队的最新研究成果入选 SIGMOD 2022 Research Full Paper（研究类长文），入选论文题目为“HUNTER: An Online Cloud Database Hybrid Tuning System for Personalized Requirements”。标志着腾讯云数据库团队在数据库AI智能化上取得进一步突破，实现性能领先。
数据库参数自动调优在学术界和工业界都已有较多研究，但现有的方法在缺少历史数据时或是面对新负载进行参数调优时，往往面临着调优时间过长的问题(可达到数天)。在此篇论文中，团队提出了混合调优系统Hunter，即改进后的 CDBTune+，主要解决了⼀个问题：如何在保证调优效果的前提下显著减少调优时间。经实验调优效果明显：随着并发度提升实现调优时间准线性降低，在单并发度场景下调优时间只需17小时，在20并发度场景下调优时间缩短至2小时。
工作原理（技术原理解析）这是CDB/CynosDB数据库团队第三次研究成果论文被SIGMOD收录。
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SIGMOD国际数据管理会议是全球数据库领域最具学术影响力的国际会议之一，位列数据库方向顶级会议之列。近期，腾讯云数据库团队最新研究成果入选SIGMOD 2022 Research Full Paper（研究类长文）。
SIGMOD 数据管理国际会议是数据库领域具有最高学术地位的国际性会议，位列数据库方向顶级会议之首。近日，腾讯云数据库团队的最新研究成果入选 SIGMOD 2022 Research Full Paper（研究类长文），入选论文题目为“HUNTER: An Online Cloud Database Hybrid Tuning System for Personalized Requirements”。标志着腾讯云数据库团队在数据库AI智能化上取得进一步突破，实现性能领先。
数据库参数自动调优在学术界和工业界都已有较多研究，但现有的方法在缺少历史数据时或是面对新负载进行参数调优时，往往面临着调优时间过长的问题(可达到数天)。在此篇论文中，团队提出了混合调优系统Hunter，即改进后的 CDBTune+，主要解决了⼀个问题：如何在保证调优效果的前提下显著减少调优时间。经实验调优效果明显：随着并发度提升实现调优时间准线性降低，在单并发度场景下调优时间只需17小时，在20并发度场景下调优时间缩短至2小时。
工作原理（技术原理解析）这是CDB/CynosDB数据库团队第三次研究成果论文被SIGMOD收录。