[VLDB 2025]面向云计算平台的多模态慢查询根因排序

主要观点总结

文章介绍了阿里云计算平台大数据基础工程技术团队、华东师范大学数据科学与工程学院和丹麦奥尔堡大学合作的研究论文被VLDB 2025接收的情况。该论文针对云数据库系统中的慢查询问题，从更全面可观测的数据视角提出了解决方案。论文实现了基于神经网络的慢SQL根因影响估计和排序，相比现有方法平均提升慢查询优化效率14%。文章还介绍了挑战和破局方式，以及应用前景。

关键观点总结

关键观点1: 研究论文的重要性及内容概述

论文被数据库领域顶会VLDB 2025接收，解决了云数据库系统中的慢查询问题。通过全面的慢SQL可观测数据视角，实现了基于神经网络的慢SQL根因影响估计和排序，平均提升慢查询优化效率14%。

关键观点2: 云数据库系统面临的挑战

尽管已有方法针对慢查询的识别，但仍存在两个主要限制：侧重于根因类型识别，无法量化解决已识别根因的潜在影响；云数据库系统的观测不完整性，需要多模态数据表征来更准确理解慢查询及其根因。

关键观点3: 论文提出的解决方案及实施方式

论文提出了一种多模态诊断框架，用于识别慢查询的根因并根据其影响力进行排序。包括慢查询与根因收集模块和多模态根因诊断模块。通过收集慢查询及其对应根因的影响程度，结合多模态数据表征，估计根因影响程度，构建排序列表。

关键观点4: 应用前景

论文的应用前景包括将RCRank技术与Hologres现有实例诊断能力结合，进一步提高数据库性能。此外，对于文中所提到的内容及产品有疑问或明确的业务需求，可以通过点击「阅读原文」填写表单联系专业人员。

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