数据管理顶会VLDB EA&B最佳论文奖公布，SFU王健楠等人获奖

机器之心

发布于 2023-03-29 17:34:38

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机器之心报道

机器之心编辑部

刚刚，数据管理顶会 VLDB 公布了今年的 EA&B 最佳论文奖项，本次的获奖论文为西蒙弗雷泽大学和腾讯合作的《Are We Ready for Learned Cardinality Estimation（通过机器学习的基数估计技术成熟了吗？）》。

VLDB 是数据管理领域两大顶会之一，面向数据管理和数据库研究人员、供应商、从业人员、应用程序开发人员等群体。VLDB 2021 大会以线上、线下两种方式举行，于当地时间 8 月 16 日在丹麦哥本哈根开幕。EA&B（Experiment, Analysis and Benchmark，实验、分析与基准）最佳论文奖每年颁发一次。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2012.06743.pdf
项目地址：https://github.com/sfu-db/AreCELearnedYet

基数估计是查询优化中一个基本但长期未解决的问题。在获奖的这篇论文中，研究者提出了一个前瞻性的问题：「我们是否准备好在生产中部署这些 learned 的基数模型？」研究包括三个主要部分：

首先，关注静态环境 (即没有数据更新) 并在统一的工作负载设置下，对四个真实世界的数据集比较了五种新的 learned methods 和九种传统方法。结果表明，learned models 确实比传统方法更准确，但是它们往往需要较高的训练和推理成本；
其次，探索这些 learned models 是否适用于动态环境 (例如频繁的数据更新)。研究发现，它们无法跟上快速数据更新并返回由于不同原因造成的重要错误。对于不太频繁的更新，它们可以表现得更好，但它们之间没有明确的赢家；
第三，更深入地研究了 learned models，并探索它们何时可能出错。结果表明，learned methods 的性能可以很大程度上受到变化的影响，比如偏斜或领域大小。更重要的是，其行为很难解释，而且常常难以预测。

这篇论文的合著者主要来自西蒙弗雷泽大学王健楠团队。王健楠是SFU计算机系的副教授，2013 年在清华大学获得博士学位，2013 年 - 2015 年间在加州大学伯克利分校AMPLab进行博士后阶段的研究工作。所领导开发的数据准备工具dataprep.ai 目前已经有近 20 万的下载量。他所获奖励包括：加拿大计算机协会授予的杰出青年奖（2020），IEEE授予的数据工程新星奖（2018），ACM SIGMOD 最佳演示奖（2016），CCF最佳博士论文奖（2013），Google PhD Fellowship （2011）。他是VLDB 2023大会共同主席，VLDB 2021副主编。

王健楠表示：「learned methods 是目前数据库很火的领域，但是目前的研究工作太关心模型的准确度了，而没有考虑其它把他部署到实际系统会遇到的挑战。我们这篇论文其实想给这个领域的研究中心扭转过来，让大家更多的关心如何降低模型的 cost，以及让模型更可信。」

ML for DB（ML4DB）是近年来很热门的领域，在今年的 VLDB 会议上，该研究方向分别有 1 个 Keynote、1 个 Workshop、1 个 Tutorial 和数篇相关论文。但相对于其他领域来说，ML4DB 是一个新领域，基本是从 SIGMOD 2018 的 MIT 论文《The Case for Learned Index Structures》开始受到关注的。从研究现状来看，通过机器学习的基数估计方法现阶段还无法投入实用。

图灵奖得主 David Patterson 曾说过「For Better or Worse, Benchmarks Shape a Field.」 ImageNet 是帮助图片识别问题前进了一大步的 benchmark，目前 ML4DB 也在等待这样的 benchmark。「我们的论文沿这个方向走出了第一步，这可能是我们的论文获奖的一个很重要的原因。」王健楠表示。

研究团队介绍说，虽然目前无法直接投入使用，但是这一领域的研究非常有潜力，尤其是在准确率方面可以比传统方法取得更优越的效果。而这篇论文可以帮助大家指出一些更有潜力的「升温」方向。新技术刚出现的时候，往往都伴随巨大的优势与劣势，这才使得完善劣势的部分变得重要。比如自动驾驶的可靠性问题让它在目前阶段很难实用，但是自动驾驶节省人力的优势，驱使大家去努力解决它的劣势，所以关于自动驾驶技术的研究才能一直「升温」。ML4DB 也是类似的，机器学习的方法展现了很多优势，但是同时也有劣势，这才会让相关研究「升温」。

出于实用目标，具体而言，团队今后的研究将从两方面入手：

不用黑箱模型，而是选择一些可解释的模型。可以尝试经典的 ML 模型，比如一些树模型，从而避开这个问题；
用黑箱模型，但是要提高 debug 能力。比如该实验室的相关工作《Complaint-driven Training Data Debugging for Query 2.0》通过 debug 训练数据的方式，从而提升模型的效果。这篇论文已经发表在 SIGMOD2020 上，领域内也有很多这方面的工作。

Learned Method 工作流程。

获奖论文中也提到，基于 ML 的基数估计法在动态环境表现不佳的一个主要原因，是模型训练速度跟不上数据库的更新频率。如果模型训练速度足够快（训练成本也可以接受），基于 ML 的基数估计法在实际部署中会有多大的发挥空间？

团队表示，如果模型训练速度足够快，的确可以让一些 ML 的方法向实际部署迈进一大步，不过仍有其它的 cost 需要考虑，比如 Inference time（推断时间）。以 OLTP 场景举例，OLTP 往往会要求很快的查询响应时间，可能某应用要求查询响应时间低于 100 ms。传统的基数估计方法可能只需要占用其中的 1 ms，而现有方法可能直接就占了 200 ms。这对用户而言是不能接受的。

同时，获取训练数据也有 cost。一些基于 ML 的基数估计方法需要查询的结果作为训练数据的标签，而在动态环境里，这些标签随时都会失效，所以获取足够多的新训练数据也可能花费很多时间。

在论文中，研究者也讨论了 learned methods 不 work 的情况，比如在一些简单直观的逻辑规则上，这些 learned models 经常违反这些规则。具体不足如下：

所有新的 learned 估计都倾向于在更相关的数据上产生更大的误差；
不同方法对于更倾斜的数据或域更大的数据有不同的反应，这可能是由于在选择模型、输入特征和损失函数方面的差异；
研究者提出了针对基数估计器的五条规则，发现除了 DeepDB 以外的所有新 learned models 都违反了这些规则；
在新的 learned 估计器中使用的模型的不透明性，在可调试性、可解释性、可预测性和可重现性方面可能会带来麻烦。

此外，学术界 DB 研究还会存在一些挑战。一方面是数据规模，另一方面是很难与真实用户直接进行沟通。开源可以在一定程度上缓解这个挑战。DataPrep (http://dataprep.ai) 是该团队近两年领导的一个数据准备的开源项目，目前已经有近 20 万的下载量，得到了很多真实用户的需求反馈，并且也吸引一些业界的关注。

王健楠介绍，团队近期围绕的研究方向主要是增强 ML 的可信度，也做了一系列 ML debugging 的工作，相关论文发表在 SIGMOD 2020，VLDB 2021 和 VLDB 2022。在 Benchmark 方面，团队也已经构建了基数估计的 Benchmark，在 Github 上开源供大家使用：https://github.com/sfu-db/AreCELearnedYet。

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