[发明专利]一种确定图数据存储结构的方法和装置

权利要求书

1.一种确定图数据存储结构的方法，其特征在于，所述图数据预配置有存储结构集，其中包括图数据的当前存储结构以及多个预设备选存储结构，所述方法包括：

获取图数据存储结构的预测数据，所述预测数据包括：根据图数据提取的图特征向量，根据图数据在当前存储结构下的实际工作负载提取的实际负载特征向量，以及根据存储结构提取的所述存储结构集中每个存储结构的存储结构特征向量；

将所述预测数据作为输入，利用预先训练获得的预测网络，预测所述存储结构集中每个存储结构的系统负载；

根据预测获得的系统负载确定所述存储结构集中的最优存储结构，并替换所述图数据的当前存储结构。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取预测网络的训练数据，所述训练数据包括：根据图数据提取的图特征向量，根据图数据在当前存储结构下的实际工作负载提取的实际负载特征向量，以及根据图数据当前存储结构提取的存储结构特征向量；

将所述训练数据作为输入训练获得所述预测网络，其中，损失函数为预测系统负载的代价和实际系统负载的代价的差异。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述根据预测获得的系统负载确定所述存储结构集中的最优存储结构，并替换所述图数据的当前存储结构的步骤之后还包括：

根据预测获得的系统负载确定所述存储结构集中的优选存储结构子集；

更新所述存储结构集，并将所述优选存储结构子集和替换后的当前存储结构加入所述更新后存储结构集。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述图数据的数量特征进行拼接，以得到所述图数据的数量特征向量；

对所述图数据进行图划分操作，根据图划分的结果获得所述图数据的摘要图；

将所述图数据的摘要图作为输入，进行图卷积操作，以获得所述图数据的拓扑特征向量；

将所述图数据的数量特征向量和拓扑特征向量进行拼接获得所述图数据的图特征向量。

5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

获取所述图数据在图数据存储系统中的图数据存储选项；

确定图数据在指定存储结构下，每个图数据存储选项的向量编码，对图数据存储选项的向量编码进行映射得到该图数据存储选项的特征向量；

将每个图数据存储选项的特征向量进行拼接，获得所述图数据在该存储结构下的存储结构特征向量。

6.一种确定图数据存储结构的装置，其特征在于，所述图数据预配置有存储结构集，其中包括图数据的当前存储结构以及多个预设备选存储结构，所述装置包括：

预测数据获取模块，用于获取图数据存储结构的预测数据，所述预测数据包括：根据图数据提取的图特征向量，根据图数据在当前存储结构下的实际工作负载提取的实际负载特征向量，以及根据存储结构提取的所述存储结构集中每个存储结构的存储结构特征向量；

预测模块，用于将所述预测数据作为输入，利用预先训练获得的预测网络，预测所述存储结构集中每个存储结构的系统负载；

优化模块，用于根据预测获得的系统负载确定所述存储结构集中的最优存储结构，并替换所述图数据的当前存储结构。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：

训练数据获取模块，用于获取预测网络的训练数据，所述训练数据包括：根据图数据提取的图特征向量，根据图数据在当前存储结构下的实际工作负载提取的实际负载特征向量，以及根据图数据当前存储结构提取的存储结构特征向量；

训练模块，用于将所述训练数据作为输入训练获得所述预测网络，其中，损失函数为预测系统负载的代价和实际系统负载的代价的差异。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：

存储结构集更新模块，用于根据预测获得的系统负载确定所述存储结构集中的优选存储结构子集，更新所述存储结构集，并将所述优选存储结构子集和替换后的当前存储结构加入所述更新后存储结构集。