[发明专利]一种基于深度强化学习的列存储布局优化方法

权利要求书

1.一种基于深度强化学习的列存储布局优化方法，其特征在于，该方法包括：

接收查询负载；

对查询负载进行解析，以生成查询特征，具体包括：对查询负载进行统一编码，具体为：将查询负载中的每一个查询初始化为一集合；确定每一个查询的对应列访问特征；根据列访问特征将该查询对应的所述集合中的元素进行二值编码；

根据查询特征获取数据列的特征数据；

采用Actor-Critic算法实现深度强化学习列的输出顺序的策略；

基于所述列的输出顺序的策略、所述数据列的特征数据确定列的输出顺序，其中，采用Pointer Net的神经网络进行所述输出顺序的决策，包括从一个序列到另一个序列进行映射；

对所述输出顺序进行量化评价，量化评价策略基于系统的奖赏进行调整，基于系统的奖赏调整量化评价策略包括根据系统给出的奖赏调整critic神经网络中的参数；

根据量化评价结果调整列的输出顺序的策略；

其中，基于列的输出顺序的策略、所述数据列的特征数据确定列的输出顺序，包括：

利用注意力机制得到输出序列某一个位置的元素与输入序列每个位置关联的权重；将输入序列与该权重进行组合以计算当前输出与输入序列关系最大的元素，并将该输入序列的元素作为输出元素。

2.根据权利要求1所述的列存储布局优化方法，其特征还在于，根据磁盘跳读时间对所述输出顺序进行量化评价。