为什么索引顾问的机器学习?

Why machine learning for index advisor?

我有一个多租户应用程序使用的数据库。最近我们在数据库方面遇到了一些性能问题。我认为添加一些适当的索引可以解决这个问题。我阅读了有关 Azure SQL 顾问的信息。微软表示他们正在分析使用模式并使用机器学习算法提供索引建议。我觉得我可以使用探查器来跟踪工作负载并使用 sql 调整顾问来获取索引建议。使用使用机器学习算法的 Azure SQL 顾问有什么优势?这有什么大不了的?

机器学习算法(此处为顾问)将数据作为输入(此处为使用模式)并从中构建数学模型。该模型是数据的概括。这种程序的应用可以是估计未来事件或优化行为(通过找到数学函数的最小值或最大值)。这里优化了指数推荐。

当然,您也许可以自己解决问题。如果您是该问题的专家并且知道该怎么做,则不需要机器学习算法。该算法是为您完成工作的替代方案。谁的结果更好,一方面取决于输入的数据和算法,另一方面取决于你的专业知识。