一种基于强化学习的数据库智能索引推荐方法、系统技术方案

本发明专利技术提出一种基于强化学习的数据库智能索引推荐方法及系统，系统包括：(1)初始化模块；(2)动作空间定义模块；(3)奖励函数优化模块，该模块选择合适的索引操作最小化奖励函数值；(4)模型训练模块；(5)部署和优化模块。本发明专利技术引入对索引的优化效果和大小等多个关键因素进行综合考虑的奖励函数计算方法，该奖励函数能更全面地评价一个动作(索引操作)的好坏。与单一性指标相比，这种多因素综合考虑的方式更符合实际数据库性能的复杂性，有助于提高索引推荐算法的准确性和适用性。引入对索引大小的评估，避免过度消耗系统资源，如内存和磁盘空间。在奖励函数中考虑索引大小等资源消耗因素，有助于避免因为索引配置过大或过小而导致的性能问题，提高了系统的稳健性和实用性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于强化学习的数据库智能索引推荐方法、系统，属于数据库智能索引推荐领域。

技术介绍

1、随着信息化时代迅速发展，数据库索引推荐在提高数据库性能、降低查询响应时间和满足用户需求等方面变得愈发关键。为了优化数据库的索引配置，当前研究主要集中在基于强化学习的数据库索引推荐算法上。然而，这些算法的性能评价往往依赖于tpc-h数据库性能评价指标中的qphh@size，这一指标主要关注查询执行的时间效率，却忽略了查询执行计划质量和索引大小等一些关键方面，限制了对索引优化效果的全面评估。

2、tpc-h数据库性能评价指标中的qphh@size主要衡量了数据库在特定负载下的查询吞吐量，是一个衡量数据库性能的重要标准。然而，这一指标主要关注查询执行时间的效率，无法全面评估查询执行计划的质量。以下是关于该指标的一些局限性：

3、(1)局限于查询执行时间：qphh@size主要关注查询执行时间，而忽略了其他与查询性能相关的因素，如资源利用率、内存消耗等。一个索引的优化效果不仅仅反映在执行时间的缩短上，还可能对数据库整体的性能产生重要影响本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于强化学习的数据库智能索引推荐方法，其特征在于：该方法具体步骤包括：

2.如权利要求1所述的一种基于强化学习的数据库智能索引推荐方法，其特征在于：步骤(3)中，计算奖励函数其中，ΔQphH@size表示使用索引I之前和之后QphH@size的差异，QphH@size表示特定数据库大小下的查询处理能力，Iutility(I)表示索引I的优化效果，N为工作负载中不同查询类型的数量，Isize(I)表示索引I的大小，Kk表示第k种查询在工作负载中出现的次数，表示查询Qk在没有索引I时所需的代价估计值，Profit(I,Qk)表示查询Qk在索引I建立后所需查询代价的估计值。...

【技术特征摘要】

1.一种基于强化学习的数据库智能索引推荐方法，其特征在于：该方法具体步骤包括：

2.如权利要求1所述的一种基于强化学习的数据库智能索引推荐方法，其特征在于：步骤(3)中，计算奖励函数其中，δqphh@size表示使用索引i之前和之后qphh@size的差异，qphh@size表示特定数据库大小下的查询处理能力，iutility(i)表示索引i的优化效果，n为工作负载中不同查询类型的数量，isize(i)表示索引i的大小，kk表示第k种查询在工作负载中出现的次数，表示查询qk在没有索引i时所需的代价估计值，profit(i,qk)表示查询qk在索引i建立后所需查询代价的估计值。

3.如权利要求2所述的一种基于强化学习的数据库智能索引推荐方法，其特征在于：计算其中，tbase为查询qk在没有索引i时的基准执行时间；pimpro(i,qk)为索引i对查询qk性能的提升因子；γ×uupdates(i)为索引更新成本，γ为每次更新的平均开销，uupdates(i)为一定时间内对索引i进行的更新操作总数；δ为每单位索引大小的重建开销，|i|为索引大小，∈为每单位索引大小的基本存储开销；ζ为每单位复杂性的存储开销，ucom(i)为索引结构的复杂度度量。

【专利技术属性】
技术研发人员：李超德，刘亚，段天毅，
申请(专利权)人：北京新数科技有限公司，
类型：发明
国别省市：