本发明专利技术提供一种用于机载数据库管理的智能索引推荐方法与装置。本发明专利技术通过将不同场景下机载数据库索引设计数据作为样本，使用朴素贝叶斯模型挖掘机载数据库场景特征与该数据库索引选择之间的关联关系，并基于该关联关系，对于不同机载数据库应用场景特征，推荐最优索引方法，建立数据库索引，提高机载数据库查询效率，提升飞机飞行管理系统任务保障能力。本发明专利技术降低数据库管理设计人员技术门槛，减少软件设计与分析成本，大幅提升数据库方案设计效率。设计效率。设计效率。
【技术实现步骤摘要】
一种用于机载数据库管理的智能索引推荐方法与装置
[0001]本专利技术属于机载数据库
，具体涉及一种机载数据库管理的智能索引推荐方法与装置。
技术介绍
[0002]机载数据库除了具有数据库的一般属性(原子性、一致性、独立性、持久性)之外，还需要满足实时性和可靠性。而传统的机载嵌入式数据库在运行过程中会包含大量耗时操作，如文件读写、数据查询、计算与交换等操作。机载数据库作为飞机上各系统运行中数据的重要来源，实时高效地查询机载数据库对于飞机的飞行过程的管控，以及飞行任务的正确实施都至关重要。
[0003]因此，机载数据库管理的智能索引推荐方法与装置研究，降低数据库设计人员技术门槛，减少软件设计与分析成本，大幅提升数据库方案设计效率，对提升机载系统自生安全具有重要工程意义和实用价值。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供了一种用于机载数据库管理的智能索引推荐方法与装置，降低数据库设计人员技术门槛，减少软件设计与分析成本，大幅提升数据库方案设计效率。
[0005]本专利技术一方面提供一种用于机载数据库管理的智能索引推荐方法，包括：
[0006]获取数据库的特征属性；所述特征属性包括：数据库自身属性和数据库应用属性；
[0007]将数据库的特征属性作为训练后的分类器的输入，获取数据库的推荐索引方式；
[0008]其中，所述训练后的分类器由训练样本采用朴素贝叶斯模型训练得到。
[0009]可选的，所述方法还包括：
[0010]在检测到用户修改数据库的推荐索引方式后，将数据库和修改后的索引方式作为新的样本增加至训练样本中；
[0011]使用K折交叉验证方法，采用更新后的训练样本，采用朴素贝叶斯模型训练得到最新的分类器。
[0012]可选的，所述数据库自身属性包括如下中的至少一项：
[0013]数据库行数、数据库列数和数据库存储方式。
[0014]可选的，所述数据库应用属性包括如下中的至少一项：
[0015]应用场景、等值查询、范围查询、联合查询、求近查询、索引列来源和索引列数据类型；
[0016]其中，应用场景包括：仅查询、多查询、其他、不确定操作；
[0017]等值查询包括：无等值查询、单条件等值查询、2个条件的等值查询、3个条件的等值查询、4个条件的等值查询、5个条件的等值查询、6个及以上条件的等值查询；
[0018]范围查询包括：无范围查询、单条件范围查询、2个条件的范围查询、3个条件的范围查询、4个条件的范围查询、5个条件的范围查询、6个及以上条件的范围查询；
[0019]联合查询包括：有联合查询、无联合查询；
[0020]求近查询包括：有求近查询、无求近查询；
[0021]索引列来源包括：原始数据、生成数据、不确定数据来源；
[0022]索引列数据类型包括：char型、int型、float型、double型、文本类型、图片类型、bit位类型。
[0023]可选的，索引方式至少包括如下中的一项：
[0024]顺序查询、哈希索引、平衡二叉树索引、B/B+树索引、T/T*树索引、R树索引和KD树索引。
[0025]本专利技术另一方面提供一种用于机载数据库管理的智能索引推荐装置，包括：存储模块、训练模块和推荐模块；
[0026]推荐模块用于，获取数据库的特征属性；将数据库的特征属性作为训练后的分类器的输入，获取数据库的推荐索引方式；
[0027]其中，所述特征属性包括：数据库自身属性和数据库应用属性；所述训练后的分类器由所述训练模块训练存储在所述存储模块中的训练样本采用朴素贝叶斯模型训练得到。
[0028]可选的，所述存储模块还用于，在检测到用户修改数据库的推荐索引方式后，将数据库和修改后的索引方式作为新的样本增加至训练样本中；
[0029]所述训练模块，还用于使用K折交叉验证方法，采用更新后的训练样本，采用朴素贝叶斯模型训练得到最新的分类器。
[0030]可选的，所述数据库自身属性包括如下中的至少一项：
[0031]数据库行数、数据库列数和数据库存储方式。
[0032]可选的，所述数据库应用属性包括如下中的至少一项：
[0033]应用场景、等值查询、范围查询、联合查询、求近查询、索引列来源和索引列数据类型；
[0034]其中，应用场景包括：仅查询、多查询、其他、不确定操作；
[0035]等值查询包括：无等值查询、单条件等值查询、2个条件的等值查询、3个条件的等值查询、4个条件的等值查询、5个条件的等值查询、6个及以上条件的等值查询；
[0036]范围查询包括：无范围查询、单条件范围查询、2个条件的范围查询、3个条件的范围查询、4个条件的范围查询、5个条件的范围查询、6个及以上条件的范围查询；
[0037]联合查询包括：有联合查询、无联合查询；
[0038]求近查询包括：有求近查询、无求近查询；
[0039]索引列来源包括：原始数据、生成数据、不确定数据来源；
[0040]索引列数据类型包括：char型、int型、float型、double型、文本类型、图片类型、bit位类型。
[0041]可选的，索引方式至少包括如下中的一项：
[0042]顺序查询、哈希索引、平衡二叉树索引、B/B+树索引、T/T*树索引、R树索引和KD树索引。
[0043]本专利技术提供一种用于机载数据库管理的智能索引推荐方法与装置。为了应对机载数据库对于数据检索具有较高的实时性要求，但是传统的顺序查询或二叉树索引查询的查询效率较低的问题，本专利技术通过将不同场景下机载数据库索引设计数据作为样本，使用朴
素贝叶斯模型挖掘机载数据库场景特征与该数据库索引选择之间的关联关系，并基于该关联关系，对于不同机载数据库应用场景特征，推荐最优索引方法，建立数据库索引，提高机载数据库查询效率，提升飞机飞行管理系统任务保障能力。本专利技术降低数据库管理设计人员技术门槛，减少软件设计与分析成本，大幅提升数据库方案设计效率。
附图说明
[0044]图1为本专利技术提供的机载数据库管理的智能索引推荐装置的结构图；
[0045]图2为本专利技术提供的机载数据库管理的智能索引推荐方法的流程图。
具体实施方式
[0046]下面结合附图对本专利技术提供的航空软件启动时的非易失存储区访问处理方法和装置进行解释说明。
[0047]图1为本专利技术提供的机载数据库管理的智能索引推荐装置的结构图，参照图1，本专利技术的智能索引推荐装置包括：存储模块、训练模块、推荐模块；
[0048]该专利技术装置包括以下部分，如图1所示：
[0049]1.存储模块：主要用于存放训练数据，并进行数据处理。收集各类机载数据库真实样本，根据数据库属性与各类数据库应用场景，提取样本属性，并进行数据预处理；
[0050]2.训练模块：对于数据样本，使用K折交叉验证方法，划分训练集和测试集本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于机载数据库管理的智能索引推荐方法，其特征在于，包括：获取数据库的特征属性；所述特征属性包括：数据库自身属性和数据库应用属性；将数据库的特征属性作为训练后的分类器的输入，获取数据库的推荐索引方式；其中，所述训练后的分类器由训练样本采用朴素贝叶斯模型训练得到。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在检测到用户修改数据库的推荐索引方式后，将数据库和修改后的索引方式作为新的样本增加至训练样本中；使用K折交叉验证方法，采用更新后的训练样本，采用朴素贝叶斯模型训练得到最新的分类器。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据库自身属性包括如下中的至少一项：数据库行数、数据库列数和数据库存储方式。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据库应用属性包括如下中的至少一项：应用场景、等值查询、范围查询、联合查询、求近查询、索引列来源和索引列数据类型；其中，应用场景包括：仅查询、多查询、其他、不确定操作；等值查询包括：无等值查询、单条件等值查询、2个条件的等值查询、3个条件的等值查询、4个条件的等值查询、5个条件的等值查询、6个及以上条件的等值查询；范围查询包括：无范围查询、单条件范围查询、2个条件的范围查询、3个条件的范围查询、4个条件的范围查询、5个条件的范围查询、6个及以上条件的范围查询；联合查询包括：有联合查询、无联合查询；求近查询包括：有求近查询、无求近查询；索引列来源包括：原始数据、生成数据、不确定数据来源；索引列数据类型包括：char型、int型、float型、double型、文本类型、图片类型、bit位类型。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，索引方式至少包括如下中的一项：顺序查询、哈希索引、平衡二叉树索引、B/B+树索引、T/T*树索引、R树索引和KD树索引。6.一种用于机载数据库管理的智能索引推荐装置，其特征在于，包括：存储...
【专利技术属性】
技术研发人员：王晓昱，马望福，高嘉巍，蔺伟，
申请(专利权)人：中国航空工业集团公司西安飞行自动控制研究所，
类型：发明
国别省市：
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