@MASTERSTHESIS{ 2020:2122191962,
 	title = {Automated database indexing using model-free reinforcement learning},
 	year = {2020},
 	url = "http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/9260",
 	abstract = "A configura??o de bancos de dados para uma execu??o eficiente de queries ? uma tarefa complexa, ficando a cargo de um administrador de banco de dados. Para isso, s?o utilizados ?ndices, estruturas que facilitam a busca de registros e reduzem o tempo de resposta das queries, especialmente ao processar queries complexas. Por?m, resolver o problema de criar ?ndices que realmente otimizam o acesso ao banco de dados requer uma quantidade substancial de conhecimento do banco de dados e do dom?nio, cuja falta geralmente resulta em espa?o e mem?ria desperdi?ados com ?ndices irrelevantes, comprometendo o desempenho do banco de dados para queries e, certamente, degrada o desempenho da atualiza??o de registros no banco. Nesta pesquisa, desenvolvemos a arquitetura SmartIX para resolver o problema de indexar automaticamente um banco de dados utilizando aprendizado por refor?o para otimizar queries indexando dados ao longo da utiliza??o de um banco de dados. Para avaliar seu desempenho, utilizamos o banco de dados TPC-H, refer?ncia na literatura para benchmarking de bancos de dados. Nossa avalia??o experimental mostra que nossa arquitetura converge para configura??es de ?ndices com desempenho superior em compara??o ? trabalhos relacionados que utilizam aprendizado por refor?o e algoritmos gen?ticos, constantemente mantendo configura??es de ?ndices pr?ximas do ?timo e eficientemente escalando para bancos de dados maiores.",
 	publisher = {Pontif?cia Universidade Cat?lica do Rio Grande do Sul},
 	scholl = {Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncia da Computa??o},
 	note = {Escola Polit?cnica}
}