[发明专利]一种基于深度强化学习的列存储布局优化方法有效
| 申请号： | 202011228158.6 | 申请日： | 2020-11-06 |
| 公开（公告）号： | CN112347104B | 公开（公告）日： | 2023-09-29 |
| 发明（设计）人： | 覃雄派;陈跃国;杜小勇;赵丽萍 | 申请（专利权）人： | 中国人民大学 |
| 主分类号： | G06F16/22 | 分类号： | G06F16/22;G06F16/2455;G06N3/0464;G06N3/08;G06F3/06 |
| 代理公司： | 北京领科知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11690 | 代理人： | 梁军丽 |
| 地址： | 100872 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的列存储布局优化方法，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；根据查询特征获取数据列的特征数据；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；对所述输出顺序进行量化评价，所述量化评价策略基于系统的奖赏进行调整；根据量化评价结果调整列的输出顺序的策略。通过本发明，能够在磁盘跳读时间减少的期望方向上不断调整所使用的模型参数，让神经网络根据列的特征数据自动学习最优列排序，并能够实现增量训练，而且不用在每次优化时重新计算列排序，从而大大降低计算代价。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 存储 布局 优化 方法 | ||
【主权项】：
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