[发明专利]一种基于循环神经网络的数据库查询时间预测方法有效
| 申请号： | 201710647281.3 | 申请日： | 2017-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN107491508B | 公开（公告）日： | 2020-05-26 |
| 发明（设计）人： | 伍赛;毕里缘;陈珂;陈刚;寿黎但;胡天磊 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F16/2453 | 分类号： | G06F16/2453;G06F16/2455 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于循环神经网络的数据库查询时间预测方法。首先从数据库历史查询记录中抽取出查询计划，构成的原始数据，一条查询计划包含操作信息和运行时间；按照运行时间长短将原始数据分类，使得每类中的查询计划的数量相等；对查询计划进行特殊处理获得操作序列和运行时间序列；操作序列作为特征向量和运行时间序列作为标签，输入神经网络，训练并得到模型；针对待测的查询计划，重复步骤获得操作序列，输入模型，输出运行时间序列，完成对数据库查询时间的预测。本发明方法在关系型数据库查询时间预测上取得了良好的效果，模拟数据训练下模型的正确率高于78％。该方法可以用于解决查询优化、负载管理中的关键问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 循环 神经网络 数据库 查询 时间 预测 方法 | ||
【主权项】：
一种基于循环神经网络的数据库查询时间预测方法，其特点在于：所述方法的具体步骤如下：(1)首先从数据库历史查询记录中抽取出查询计划构成原始数据，一条查询计划包含了多个操作及其对应的运行时间；(2)按照查询计划的运行时间长短将原始数据分类，使得每类中包含的查询计划的数量相等；(3)对查询计划进行特殊处理获得操作序列，并将查询计划中的所有运行时间按照操作序列中的顺序对应排列组成运行时间序列；(4)将操作序列作为特征向量和运行时间序列作为标签，输入神经网络训练并得到模型；(5)针对待测的查询计划，重复步骤(3)获得其对应的操作序列，再输入到步骤(4)获得的神经网络模型中，输出与操作序列对应的运行时间序列，完成数据库查询时间的预测。
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