【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于深度学习的金融数据库sql质量评分方法、系统、设备和可存储介质，属于智能运维领域。
技术介绍
1、金融领域中，数据是驱动决策和业务运营的核心要素。随着数字化转型的加速，金融机构积累了海量数据，包括交易记录、客户信息、市场动态、风险评估等。目前，数据的主要存储方式仍然为关系型数据库。在关系型数据库中，sql(structured query language)作为一种标准化的数据库查询语言，被广泛应用于数据获取、处理和分析。然而，随着数据量的增长和复杂性的增加，sql语句的质量问题日益凸显，常见的包括：
2、(1)查询性能问题：由于数据量大、表结构复杂、索引设计不合理等原因，一些sql查询可能执行效率低下，导致系统响应慢，影响用户体验和业务流程。
3、(2)数据准确性问题：低质量的sql查询可能导致数据提取错误、遗漏或重复，影响数据分析结果的准确性，进而影响到决策制定和风险管理。
4、(3)资源浪费问题：无效或冗余的sql查询可能会消耗过多的计算资源和存储空间，增加运维成本和能源消
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【技术保护点】
1.一种基于深度学习的金融数据库SQL质量评分方法，该方法引入动态图卷积层，根据SQL语句的结构和语义变化动态更新权重，其特征在于：具体步骤为：
2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的金融数据库SQL质量评分方法，其特征在于：步骤(6)中，在每个动态图卷积层中，根据节点和边的当前隐藏状态动态地更新权重矩阵其中，W(l)表示第l层图卷积层中的权重参数，f是一个学习函数，用于根据节点和边的当前隐藏状态动态地计算W(l)，表示节点v在第l层的隐藏状态，表示节点u在第l层的隐藏状态，节点u是与节点v相邻的一个节点，euv表示节点u和v之间的边的特征向量。
...【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的金融数据库sql质量评分方法，该方法引入动态图卷积层，根据sql语句的结构和语义变化动态更新权重，其特征在于：具体步骤为：
2.如权利要求1所述的一种基于深度学习的金融数据库sql质量评分方法，其特征在于：步骤(6)中，在每个动态图卷积层中，根据节点和边的当前隐藏状态动态地更新权重矩阵其中，w(l)表示第l层图卷积层中的权重参数，f是一个学习函数，用于根据节点和边的当前隐藏状态动态地计算w(l)，表示节点v在第l层的隐藏状态，表示节点u在第l层的隐藏状态，节点u是与节点v相邻的一个节点，euv表示节点u和v之间的边的特征向量。
3.如权利要求1所述的一种基于深度学习的金融数据库sql质量评分方法，其特征在于：步骤(6)中，在图神经网络模型中引入自注意力机制，计算节点v的自注意力系数其中，w、w1和w2为可学习的权重向量和权重矩阵，和为节点v在不同层的隐藏状态，softmax函数用于归一化注意力系数，tanh函数用于非线性映射。在多层感知器的最后一层添加多个输出节点，并使用共享的隐藏层来实现多任务学习。
4.如权利要求1所述的一种基于深度学习的金融数据库sql质量评分方法，其特征在于：步骤(7)中，计算risk_score＝sigmoid(∑vg(v)×αv×wr×hv)，其中，g(v)是一个与节点v相关的可学习权重调整函数，g(v)＝wg×hv+bg，参数wg和bg是可学习的权重和偏置，αv是节点v的自注意力系数，hv是节点v的隐藏状态，wr是可学习的权重矩阵，sigmoid函数将风险评分压缩到[0,1]范围内。
5.一种基于深度学习的金融数据库sql质量评分系统，其特征在于：该系统包括以下模块：
6.如权利要求5所述的一种基于深度学习的金融数...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈传凯，刘宁，李超德，
申请(专利权)人：北京新数科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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