[发明专利]多表连接的处理方法、装置、设备及机器可读存储介质在审
申请号: | 202010762744.2 | 申请日: | 2020-07-31 |
公开(公告)号: | CN113297206A | 公开(公告)日: | 2021-08-24 |
发明(设计)人: | 贺佐交;王煜骢;酆晓杰 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
主分类号: | G06F16/22 | 分类号: | G06F16/22;G06F16/2453 |
代理公司: | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人: | 周嗣勇 |
地址: | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 连接 处理 方法 装置 设备 机器 可读 存储 介质 | ||
1.一种多表连接的处理方法,所述方法包括:
根据样本多表连接查询请求生成第一样本执行计划;
将所述第一样本执行计划对应的第一样本特征输入给初始网络模型,由所述初始网络模型根据所述第一样本特征获得第二样本特征;
基于所述第二样本特征生成第二样本执行计划;其中,所述第二样本执行计划中的连接顺序与所述第一样本执行计划中的连接顺序不同;
基于所述第一样本执行计划的性能和所述第二样本执行计划的性能对所述初始网络模型进行训练,得到已训练的目标网络模型。
2.根据权利要求1所述的方法,所述将所述第一样本执行计划对应的第一样本特征输入给初始网络模型之前,所述方法还包括:
基于所述第一样本执行计划生成所述第一样本特征;
其中,所述第一样本特征包括信息特征和/或结构特征;
所述第一样本执行计划包括多个操作节点,所述信息特征用于表示单一操作节点的节点信息,所述结构特征用于表示操作节点之间的关系信息。
3.根据权利要求2所述的方法,所述信息特征包括以下向量的至少一种:
表向量;所述第一样本执行计划包括数据表标识,所述表向量中与所述数据表标识对应的位置为第一取值;其中,所述表向量存在N个位置,N为数据库中数据表的总数量,所述表向量的N个位置与N个数据表一一对应;
列向量;所述第一样本执行计划包括列标识,所述列向量中与所述列标识对应的位置为第一取值;其中,所述列向量存在M个位置,M为数据库中各数据表的列的总数量,所述列向量的M个位置与M个列一一对应;
操作节点的操作类型向量;所述操作类型向量存在P个操作类型位置和Q个操作对象位置,P为操作类型总数量,P个操作类型位置与P个操作类型一一对应,Q为操作对象总数量,Q个操作对象位置与Q个操作对象一一对应;所述P个操作类型位置中与所述操作节点的操作类型对应的位置为第一取值,所述Q个操作对象位置中与所述操作节点的操作对象对应的位置为第一取值。
4.根据权利要求2所述的方法,所述第一样本执行计划中的各操作节点均具有唯一的节点标识,所述结构特征包括各操作节点的关系向量;
操作节点的关系向量包括所述操作节点的节点标识,所述操作节点的父节点的节点标识,所述操作节点的孩子节点的节点标识。
5.根据权利要求1所述的方法,
所述基于所述第一样本执行计划的性能和所述第二样本执行计划的性能对所述初始网络模型进行训练,得到已训练的目标网络模型,包括:
确定当前的初始网络模型是否已收敛;
若否,则基于所述第一样本执行计划的性能和所述第二样本执行计划的性能对所述初始网络模型的网络参数进行调整,得到调整后的初始网络模型;基于调整后的初始网络模型,返回执行将所述第一样本执行计划对应的第一样本特征输入给初始网络模型的操作;其中,所述第二样本执行计划的性能为估算的性能,或者,执行所述第二样本执行计划时采集的性能;
若是,则将当前的初始网络模型确定为已训练的目标网络模型。
6.根据权利要求1所述的方法,
所述基于所述第一样本执行计划的性能和所述第二样本执行计划的性能对所述初始网络模型进行训练,得到已训练的目标网络模型之后,还包括:
获取检测多表连接查询请求,根据所述检测多表连接查询请求生成第一检测执行计划,并基于所述第一检测执行计划生成第一检测特征;
将所述第一检测特征输入给所述目标网络模型,由所述目标网络模型根据所述第一检测特征获得第二检测特征;
基于所述第二检测特征生成第二检测执行计划;其中,所述第二检测执行计划中的连接顺序与所述第一检测执行计划中的连接顺序不同或相同;
基于所述第二检测执行计划进行多表连接查询处理。
7.根据权利要求6所述的方法,
所述第一检测特征包括信息特征和/或结构特征;
所述第一检测执行计划包括多个操作节点,所述信息特征用于表示单一操作节点的节点信息,所述结构特征用于表示操作节点之间的关系信息。
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