[发明专利]一种基于萤火虫算法的数据库多表连接查询优化方法在审

专利信息
申请号: 201810216842.9 申请日: 2018-03-16
公开(公告)号: CN108388666A 公开(公告)日: 2018-08-10
发明(设计)人: 赵杰;黄丹;罗志勇;汪源野;其他发明人请求不公开姓名 申请(专利权)人: 重庆邮电大学
主分类号: G06F17/30 分类号: G06F17/30;G06N3/00
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 400065*** 国省代码: 重庆;50
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摘要:
搜索关键词: 萤火虫算法 表连接 数据库 萤火虫 查询优化 查询执行计划 初始化 定义数据库 建立数据库 适应度函数 数据库领域 连接操作 权重函数 搜索空间 引入 表查询 自适应 更新 吸引
【说明书】:

发明适用于数据库领域,尤其涉及一种基于萤火虫算法的数据库多表连接查询优化方法。所述方法包括:定义数据库的搜索空间,建立数据库多表连接查询优化代价模型;对左深树组成的解空间中的连接操作进行编码;定义适应度函数;引入萤火虫算法,初始化各参数,初始化萤火虫位置和亮度;根据萤火虫亮度大小和萤火虫之间的吸引规则,引入权重函数和自适应步长机制,完成所有萤火虫位置和亮度的更新,通过萤火虫算法寻找出数据库多表连接时的最佳查询执行计划。本发明提供一种基于萤火虫算法的数据库多表连接查询优化方法,通过萤火虫算法寻找出数据库多表连接时最佳查询执行计划,通过执行最佳查询执行计划,提高了数据库多表查询效率。

技术领域

本发明涉及数据库领域,尤其涉及一种基于萤火虫算法的数据库多表连接查询优化方法。

背景技术

随着大规模数据库和数据仓库的出现,数据库规模日益增大,数据查询频率增加,如何 找到满足用户查询要求方案,提高数据库查询效率,成为当前研究的热点问题。

查询优化是数据库应用的基础,多连接查询优化问题是一个NP问题,但都不能保证能 在有限的时间内给出一个最优的执行计划。针对数据库查询效率低,难以获得最佳查询优化 方案的局限性,一些学者将启发式算法引入到数据库查询中。

目前,数据库查询优化方法中,通常所采用的方法有:1.传统的穷尽搜索算法2.确定算 法,如动态规划算法、贪心算法;3.随机优化算法,如遗传算法,粒子群算法,蚁群算法等。

现有的转化方法存在一定的缺陷,大概表示为:

1.传统的穷尽搜索算法无法对包含的关系个数太大的查询进行优化。

2.确定算法中,动态规划算法不适用于复杂的多连接查询的优化,贪心算法只能求得当 前意义上的局部最优解。

3.随机优化算法中,不能保证一定能得到问题的最优解,但能得到近似最优解,可以提 高查询优化效率,但在算法后期可能出现收敛速度慢,易陷入局部最优解等。

数据库多表连接查询优化是提高数据库性能的关键技术,为了提高数据库多表连接查询 效率,提出了一种基于萤火虫算法的数据库多表连接查询优化方法,通过萤火虫算法寻找最 佳查询执行计划,提高了数据库多表连接查询效率。

发明内容

数据库的主要功能是存储和管理数据,向用户提供查询功能。针对数据库多表连接查询 效率低,算法后期易陷入局部最优解的问题,本发明提供一种基于萤火虫算法的数据库多表 连接查询优化方法,通过萤火虫算法寻找最佳查询执行计划,对数据库查询执行计划进行优 化,提高了数据库多表连接查询效率。

为了实现上述目的,本发明采用了如下技术方案:

1.定义数据库的搜索空间,建立数据库多表连接查询优化代价模型;

2.在左深树组成的解空间中,使用后续遍历连接树得到编码序列;

3.定义适应度函数;

4.应用萤火虫算法寻找最佳查询执行计划;

5.满足结束条件,输出最佳查询执行计划。

其中,应用萤火虫算法寻找最佳查询执行计划,在本发明中算法步骤包括:

(1)初始化算法基本参数,设置萤火虫数目n,最大吸引度β0,光强吸收系数γ,步长因 子α,最大迭代次数MaxGeneration或搜索精度ε;

(2)随机初始化萤火虫的位置,根据适应度函数计算萤火虫的适应度值作为其最大荧光强 度I0

(3)计算萤火虫的相对亮度I和吸引度β,比较所属邻域内萤火虫的荧光亮度大小,根据相 对亮度决定萤火虫的移动方向;

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