[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

说明书

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；