【技术实现步骤摘要】
预测语句执行时间范围的方法、装置、处理器及电子设备
[0001]本专利技术涉及数据处理
、
金融科技领域或其他相关领域，具体而言，涉及一种预测语句执行时间范围的方法
、
装置
、
处理器及电子设备
。
技术介绍
[0002]目前，大数据批量作业的性能对核心系统的可用率至关重要，因此在投入生产之前，有必要提供有效的分析手段来保证性能测试的质量，如，结构化查询语句
Hive SQL
由于没有类似的查询语句分析工具，且在实际使用中很少创建索引的缘故，对性能问题的定位更加困难，因此需要一种高效灵活的研判方式加以替代
。
但是，采用相关技术中提供的方法，在对查询语句的执行时间范围进行预测时，存在的预测准确率低的技术问题
。
[0003]针对所述的问题，目前尚未提出有效的解决方案
。
技术实现思路
[0004]本专利技术实施例提供了一种预测语句执行时间范围的方法
、
装置
、
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种预测语句执行时间范围的方法，其特征在于，包括：接收对目标结构化查询语句的预测请求；响应于所述预测请求，执行下述预测步骤，得到所述目标结构化查询语句的目标执行时间范围：转换所述目标结构化查询语句，得到结构化数据；提取所述结构化数据的数据特征；依据所述数据特征，预测执行所述目标结构化查询语句的执行时间范围，得到所述目标结构化查询语句的所述目标执行时间范围
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应于所述预测请求，执行下述预测步骤，得到所述目标结构化查询语句的目标执行时间范围，包括：响应于所述预测请求，通过目标预测模型执行所述预测步骤，得到所述目标结构化查询语句的所述目标执行时间范围
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：采用以下方式通过样本数据对初始模型进行训练，得到所述目标预测模型：获取所述初始模型，以及用于模型训练的所述样本数据，其中，所述样本数据包括：第一目标样本，第二目标样本，与所述第一目标样本对应的预测执行时间范围，与所述第二目标样本对应的预测执行时间范围，所述第一目标样本为基于第一初始样本得到的目标样本，所述第二目标样本为基于第二初始样本得到的目标样本，所述第一初始样本为属于第一类别的样本，且所述第一初始样本的数量低于预定阈值，所述第二初始样本为属于第二类别的样本，且所述第二初始样本的数量高于所述预定阈值，所述第一类别与所述第二类别均为与执行时间范围相关的类别；采用所述样本数据对所述初始模型进行训练，得到所述目标预测模型
。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：采用以下方式获取所述第一目标样本，所述第二目标样本：获取所述第一初始样本以及所述第二初始样本；依据所述第一初始样本，合成补充样本；依据所述第一初始样本与所述补充样本，确定所述第一目标样本，并从所述第二初始样本中抽取出所述第二目标样本
。5.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述转换所述目标结构化查询语句，得...
【专利技术属性】
技术研发人员：周唐麟，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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