[发明专利]一种生成数据库索引的方法和装置在审
| 申请号: | 202010586951.7 | 申请日: | 2020-06-24 |
| 公开(公告)号: | CN111723076A | 公开(公告)日: | 2020-09-29 |
| 发明(设计)人: | 王宏志;欧阳俊飞;郑博;梁栋;齐志鑫 | 申请(专利权)人: | 苏州松鼠山人工智能科技有限公司 |
| 主分类号: | G06F16/21 | 分类号: | G06F16/21;G06F16/22;G06F16/28 |
| 代理公司: | 北京格允知识产权代理有限公司 11609 | 代理人: | 周娇娇 |
| 地址: | 215300 江苏省昆山市玉山镇登*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 生成 数据库 索引 方法 装置 | ||
1.一种生成数据库索引的方法,其特征在于,包括:
对数据库的负载向量、总量向量和分布向量进行拟合,以得到同一类的数据索引列的列属性;
基于所述列属性为所述数据索引列创建至少一个列索引;
根据奖励函数计算每个所述列索引的奖励值;
基于所述奖励值选取所述数据索引列的数据索引,以生成数据库的索引配置表;其中,所述索引配置表包括所述数据索引列及对应的数据索引。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对数据库的负载向量、总量向量和分布向量进行拟合,以得到同一类的数据索引列的列属性,之前还包括:
获取数据库的数据总量和数据分布,以得到总量向量和分布向量;
对数据库的工作负载进行向量分析,得到负载向量。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对数据库的负载向量、总量向量和分布向量进行拟合,以得到同一类的数据索引列的列属性,包括:
利用深度神经网络对数据库的列属性、所述负载向量、所述总量向量和所述分布向量进行拟合,以得到数据库的初始索引表;其中,所述初始索引表包括至少一类所述数据索引列及对应的列属性。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据奖励函数计算每个所述列索引的奖励值,包括:
根据奖励函数计算各个索引进程下每个所述列索引的奖励值。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述奖励值选取所述数据索引列的数据索引,以生成数据库的索引配置表,包括:
当所述数据索引列的奖励值变化小于预设差值、或所述数据索引列的奖励值的个数达到预设个数时,分别为各个所述数据索引列选取最高的奖励值对应的列索引作为数据索引,以生成数据库的索引配置表。
6.一种生成数据库索引的装置,其特征在于,包括:
拟合模块,用于对数据库的负载向量、总量向量和分布向量进行拟合,以得到同一类的数据索引列的列属性;
创建模块,用于基于所述列属性为所述数据索引列创建至少一个列索引;
计算模块,用于根据奖励函数计算每个所述列索引的奖励值;
选取模块,用于基于所述奖励值选取所述数据索引列的数据索引,以生成数据库的索引配置表;其中,所述索引配置表包括所述数据索引列及对应的数据索引。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,还包括获取模块,用于:
获取数据库的数据总量和数据分布,以得到总量向量和分布向量;
对数据库的工作负载进行向量分析,得到负载向量。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述拟合模块还用于:
利用深度神经网络对数据库的列属性、所述负载向量、所述总量向量和所述分布向量进行拟合,以得到数据库的初始索引表;其中,所述初始索引表包括至少一类所述数据索引列及对应的列属性。
9.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述计算模块还用于:
根据奖励函数计算各个索引进程下每个所述列索引的奖励值。
10.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述选取模块还用于:
当所述数据索引列的奖励值变化小于预设差值、或所述数据索引列的奖励值的个数达到预设个数时,分别为各个所述数据索引列选取最高的奖励值对应的列索引作为数据索引,以生成数据库的索引配置表。
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