[发明专利]一种基于机器学习的OLAP引擎路由方法及系统在审
| 申请号： | 201810574436.X | 申请日： | 2018-06-06 |
| 公开（公告）号： | CN108763573A | 公开（公告）日： | 2018-11-06 |
| 发明（设计）人： | 周建华;房列涛;蒙强;谭炎;谢敏 | 申请（专利权）人： | 众安信息技术服务有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京市万慧达律师事务所 11111 | 代理人： | 黄玉东 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的OLAP引擎路由方法及系统，所述方法包括：对SQL语句的特征提取，利用机器学习的方法选择执行引擎，对于从SQL语句中提取出来的特征组成的样本，若样本集中不包含，则建立离线任务，资源充足时以不同的执行引擎执行离线任务，比较不同执行引擎的性能，性能最佳的引擎作为该样本的类标签，再以新的样本集重新训练模型。本发明通过机器学习的方法，以增量的方式训练SQL查询执行引擎选择的分类模型，该方法能够实现对OLAP引擎路由的准确，有效，动态的调整及选择。 | ||
| 搜索关键词： | 引擎 路由 样本 基于机器 机器学习 离线 方法选择 分类模型 特征提取 特征组成 训练模型 引擎选择 动态的 样本集 标签 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的OLAP引擎路由方法，其特征在于，所述方法包括：特征化SQL语句；应用机器学习中的分类算法，基于SQL语句特征构建出OLAP引擎的选择模型；利用资源空闲时间，更新训练集的样本，不断加入当前环境下的样本数据，然后训练出新的选择模型。
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