一种基于深度强化学习的自适应数据库调优方法技术

本发明专利技术涉及一种基于深度强化学习的自适应数据库调优方法，属于数据库管理技术领域，包括如下步骤：进行数据收集和预处理；进行状态表示和动作空间定义；构建强化学习模型；进行奖励函数设计；进行强化学习训练和策略优化；进行实时决策和调优；进行性能评估和优化。本发明专利技术利用深度强化学习算法，结合数据库调优问题的特点，设计一个自适应的数据库调优方法，深度强化学习通过智能体与环境的交互学习最优策略，并根据实时反馈进行调优，能够适应不断变化的数据库环境,提高数据库的响应速度和资源利用效率，并且能够根据数据库的实时状态和性能指标，动态地调整数据库参数和配置，以提高数据库的性能和查询效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于数据库管理，尤其涉及一种基于深度强化学习的自适应数据库调优方法。

技术介绍

1、在当前信息时代，数据库系统广泛应用于各种应用领域，如企业管理、电子商务、数据分析等，数据库的性能和效率对于保证系统运行的顺畅和提高用户体验至关重要，现有的dbms数据库管理系统通常使用基于规则和经验的传统数据库调优方法，依赖于dba数据库管理员的手工干预和专业知识，这种方式通常效率比较低下且不具有适应性，无法应用于多类数据库。

2、随着机器学习以及人工智能的兴起，数据库自动调优技术引起了人们的广泛关注，然而，基于传统机器学习的解决方案需要高质量的训练集，这在复杂数据库系统中是难以实现的，自适应性差、学习能力弱，数据库系统的性能和效率低。

技术实现思路

1、鉴于以上现有技术的不足，专利技术的目的在于提供一种基于深度强化学习的自适应数据库调优方法，可以根据动态变化的工作负载和系统需求，自动调整数据库的参数，使数据库系统能够适应不同的环境和负载变化，相比于手工和机器学习方法，基于强化学习的方法具有自适应性强、学本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度强化学习的自适应数据库调优方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的自适应数据库调优方法，其特征在于，所述S1中，所述数据包括历史工作负载数据、系统性能指标和配置参数。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的自适应数据库调优方法，其特征在于，所述S1中，所述预处理包括数据清洗、特征提取和标准化处理。

4.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的自适应数据库调优方法，其特征在于，所述S2中，所述定义调优策略的动作空间包括调整查询优化器的参数、调整缓存大小。

5.根据权利要求4所述...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度强化学习的自适应数据库调优方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的自适应数据库调优方法，其特征在于，所述s1中，所述数据包括历史工作负载数据、系统性能指标和配置参数。

3.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的自适应数据库调优方法，其特征在于，所述s1中，所述预处理包括数据清洗、特征提取和标准化处理。

4.根据权利要求1所述的一种基于深度强化学习的自适应数据库调优方法，其特征在于，所述s2中，所述定义调优策略的动作空间包括调整查询优化器的参数、调整缓存大小。

5.根据权利要求4所述的一种基于深度强化学习的自适应数据库调优方法，其特征在于，所述深度神经网络包括两个策略网络和两个值函数网络。

6.根据权利要求2所述的一种基于深度强化学习的自适应数据库调优方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：李玉祥，周莉芸，
申请(专利权)人：天翼云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：