【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于遗传算法参数调整的时序数据库多目标优化方法。
技术介绍
1、在当今时代，包括科学研究、商业分析、工程应用等许多领域，都需要高效地处理大量的时序数据。时序数据是按照时间顺序收集的带有时间戳的数据序列，例如物联网数据、金融交易记录、网络流量数据等。时序数据的特点包括维度高、规模大、写入高并发等，这些都对数据库的存储性能提出了要求。此外，时序数据通常需要进行复杂的查询和分析，以揭示数据中的趋势、周期性模式和异常情况。因此，需要一种高效的数据库系统，能够满足对时序数据的存储、查询和分析的需求。
技术实现思路
1、本专利技术要克服现有技术的上述缺点，提供一种基于遗传算法参数调整的时序数据库多目标优化方法。
2、本专利技术旨在解决时序数据库在多目标优化方面存在的问题。该专利技术通过遗传算法，结合时序数据库的特性，针对时序数据库的多个优化目标，如吞吐量、延迟、功耗以及能耗等，进行参数调整和优化。首先，利用皮尔逊相关性分析对多个优化目标进行降维，减少目标间的关联性。然后，通过对时序数据库的参数空间进行建模，利用多变量回归分析对参数空间进行降维，确定了一组参数组合作为遗传算法的基因编码。最后，综合考虑降维后的目标，设计适应度函数，用于评估每个个体(参数组合)的优劣程度，并根据时序数据库高并发、海量数据以及实时写入和读取的特征，采用时序分割的方法，将数据按照一定的间隔进行分割，以适应不同时间时序数据库性能要求不同的场景。时序数据库通过遗传算法在不断迭代的过程中，通过选
3、为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下的技术方案：
4、一种基于遗传算法参数调整的时序数据库多目标优化方法，包括以下步骤：
5、(1)对时序数据库多目标进行皮尔逊相关性分析，用于理解多个目标之间的相关性，并将它们降维，以便更好地理解和处理数据。
6、(1-1)数据收集和准备：首先，收集和准备包含时序数据库多目标的数据。这些目标是影响数据库优化的各种关键指标，如吞吐量、延迟、功耗以及能耗等，每个目标在不同的参数设置上具有不同的值。
7、(1-2)计算相关性矩阵：对于每一对目标，计算它们之间的皮尔逊相关系数。皮尔逊相关系数度量了两个目标之间的线性关联程度，取值范围在-1到1之间。一个接近1的值表示强正相关，-1表示强负相关，0表示无关。
8、假设有n个数据点和m个不同的目标(变量)，可以将这些数据表示为一个n×m的矩阵，记作x。
9、计算均值：对于每个目标，计算其值的均值。假设目标i的值分别为x1i,x2i,...,xni，那么目标i的均值μi为：
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11、计算标准差：对于每个目标，计算其值的标准差。假设目标i的值的标准差为σi，则计算公式为：
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13、计算协方差：对于每对目标i和目标j，计算它们的协方差。协方差衡量了两个变量之间的联合变化程度。计算公式为：
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15、计算皮尔逊相关系数：对于目标i和目标j，计算它们的皮尔逊相关系数。皮尔逊相关系数ρ(i,j)计算公式为：
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17、构建相关性矩阵：将计算得到的皮尔逊相关系数按照目标的排列，组成一个相关性矩阵。这个矩阵是一个对称矩阵，对角线上的元素为1，因为每个变量与自身的相关性为1。计算相关性矩阵后，获得一个m×m的矩阵，其中的元素是不同目标之间的皮尔逊相关系数。这个矩阵展示不同目标之间的关联性，从而在多目标优化问题中做出更有意义的决策。
18、(1-3)相关性矩阵分析：根据计算得到的相关性矩阵，可以观察各个目标之间的相关性强度。如果两个目标之间的相关性较高(接近1或-1)，则说明它们在某种程度上是相互关联的。
19、(1-4)降维：在相关性矩阵分析的基础上，降维旨在减少目标的数量，同时保留尽可能多的信息。本方案采用的方法是主成分分析(pca)，它将多个相关性较高的目标组合成一组新的、相互不相关的维度，称为主成分。本实验将io、吞吐量以及平均延迟作为参数调优的目标。通过皮尔逊相关性分析和降维，我们可以在多目标优化问题中更好地理解各个目标之间的关系，更有效地处理数据，以便在优化算法中作出决策。
20、(2)利用多变量回归分析对数据库参数进行降维。多变量回归分析是一种统计方法，可以用来理解多个自变量(参数)与一个或者多个因变量(目标)之间的关系，并利用这些关系进行降维。在数据库参数优化中，可以使用多变量回归分析来找到与多个优化目标相关的关键参数，从而减少参数空间的维度。
21、(2-1)数据收集和准备：收集包含数据库参数和优化目标值的数据集。每个数据点包括多个数据库参数的值以及相应的优化目标值。
22、(2-2)选择适当的回归模型：根据时序数据库的特点，选择适合的回归模型。常见的回归模型包括线性回归、多项式回归、岭回归等。综合考虑时序数据库参数与性能目标之间呈现线性相关的特点以及线性回归模型建模速度快、对异常值敏感和具有可解释性的特点，本专利技术采用线性回归构建模型。
23、(2-3)分割数据集：将数据集分为训练集和测试集。训练集用于构建回归模型，测试集用于评估模型的性能。
24、(2-4)构建回归模型：使用训练集中的数据库参数作为自变量，优化目标值作为因变量，构建回归模型。模型的目标是拟合数据，找到自变量与因变量之间的关系。
25、(2-5)参数重要性分析：在构建的回归模型中，可以查看各个参数的系数(或权重)。这些系数反映了每个参数对优化目标的影响程度。在实验中，发现数据类型、编码方式、读写混合比以及乱序分布等参数对降维后的目标影响较大。
26、(2-6)参数筛选和降维：基于参数重要性分析的结果，选择对优化目标影响较大的一组参数作为关键参数。这些参数可以用来降维，减少参数空间的维度。
27、(3)利用降维后的参数并结合遗传算法进行多优化目标优化，进而得到参数配置最优组合。
28、(3-1)编码参数空间：将降维后的关键参数作为遗传算法的基因编码。每个基因对应一个参数。
29、(3-2)定义适应度函数：根据优化目标和实际问题，创建适应度函数f(x,y)，适应度函数根据目标之间的正负相关性进行加权，从而达到多目标优化的效果。进而评估给定参数组合的优劣。
30、(3-3)初始化种群：随机生成一组初始参数组合x，作为遗传算法的初始种群。
31、(3-4)选择、交叉、变异及评估操作：根据适应度函数的评估，从当前种群中选择一部分较优秀的个体。将选定的个体进行交叉操作，产生新的个体。交叉可以是单点交叉、多点交叉等方法，用于融合不同个体的基因。对新生成本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于遗传算法参数调整的时序数据库多目标优化方法，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于遗传算法参数调整的时序数据库多目标优化方法，其特征在于，步骤(1)具体包括：
3.如权利要求1所述的一种基于遗传算法参数调整的时序数据库多目标优化方法，其特征在于，步骤(2)具体包括：
4.如权利要求1所述的一种基于遗传算法参数调整的时序数据库多目标优化方法，其特征在于，步骤(3)具体包括：
5.如权利要求1所述的一种基于遗传算法参数调整的时序数据库多目标优化方法，其特征在于，步骤(1)所述的采用相关性分析法对时序数据库进行多目标降维。
6.如权利要求1所述的一种基于遗传算法参数调整的时序数据库多目标优化方法，其特征在于，步骤(2)所述的采用多变量回归模型对时序数据库进行参数降维。
7.如权利要求1所述的一种基于遗传算法参数调整的时序数据库多目标优化方法，其特征在于，步骤(3)所述的采用分场景分析的遗传算法对降维后的目标和参数，进行优化，最终找到相应场景的时序数据库参数配置。
【技术特征摘要】
1.一种基于遗传算法参数调整的时序数据库多目标优化方法，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于遗传算法参数调整的时序数据库多目标优化方法，其特征在于，步骤(1)具体包括：
3.如权利要求1所述的一种基于遗传算法参数调整的时序数据库多目标优化方法，其特征在于，步骤(2)具体包括：
4.如权利要求1所述的一种基于遗传算法参数调整的时序数据库多目标优化方法，其特征在于，步骤(3)具体包括：
5.如权利要求1所述的一种基于遗传算...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘健，闫高锋，程建勋，孙国道，梁荣华，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：
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