[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
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 | ||
本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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