【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据库技术和人工智能，具体地说是一种数据库查询计划优化方法及系统。
技术介绍
1、在传统的数据库查询中，查询计划的生成主要依赖于数据库管理系统内置的规则和算法。然而，这些方法在面对复杂的查询场景和大规模数据时，往往难以快速生成最优的查询计划，导致查询效率低下，消耗大量的系统资源。随着数据量的不断增长和查询需求的日益复杂，迫切需要一种更智能、高效的方法来优化数据库查询计划。
技术实现思路
1、本专利技术的技术任务是针对以上不足之处，提供一种数据库查询计划优化方法及系统，能够大幅缩短查询执行时间，提高数据库响应速度；可降低系统资源消耗，更有效地利用系统资源，提高整体性能；能适应数据库的动态变化，根据结构和数据分布调整自动更新查询计划。
2、本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：
3、一种数据库查询计划优化方法，该方法的实现包括以下步骤：
4、数据采集：持续采用定时任务和事件触发相结合的方式收集数据库的各类信息，并将收集到的数据进行整理和分类存储；
5、ai模型训练：按照特定的模型架构、训练方式以及资源和时间安排，使用预处理后的历史查询数据对模型进行训练，并根据数据库的变化动态调整模型；
6、查询分析：在接收到新的查询请求后，按照特定流程对查询语句进行全面分析，提取关键信息，评估查询的复杂程度和可能涉及的数据量，并为查询分配复杂性等级和数据访问量范围；
7、查询计划生成：基于ai模型的预测和查询分
8、查询执行与监控：严格按照生成的查询计划执行查询操作，并在查询执行过程中持续利用执行监控模块对查询的性能指标进行实时监控，发现异常及时调整。
9、本专利技术利用人工智能技术，尤其是深度强化学习和自然语言处理等先进方法，对数据库查询计划进行智能优化。通过训练智能模型能够快速分析查询需求和数据库特征，预测并生成最优的查询执行路径和策略，大幅缩短查询执行时间，让用户能够在更短的时间内获取所需数据，满足现代业务中对数据实时性的高要求。通过智能的查询计划优化，使系统能够更高效地利用资源。例如，合理选择索引、优化数据读取方式和减少不必要的计算操作，从而降低cpu、内存和磁盘等资源的使用率，提高系统的资源利用效率，为其他任务保留足够的资源空间。
10、进一步的，所述ai模型训练中的模型架构包括采用深度强化学习模型，结合神经网络和蒙特卡洛树搜索算法，训练过程中定义奖励函数以查询执行时间缩短比例、资源消耗降低比例和查询结果准确性提高比例的加权和作为奖励值。
11、进一步的，所述查询计划生成中的候选查询计划生成，基于不同的执行路径策略和ai模型的预测，评估采用模拟执行和预先建立的评估模型获取预计执行时间、资源消耗以及可能的查询结果准确性等关键评估数据，选择最优查询计划运用智能选择算法并综合考虑执行时间最短、资源消耗最小的因素。
12、进一步的，所述查询执行与监控，执行严格按照查询计划进行每一个查询步骤，确保数据的准确性和完整性，监控过程实时记录查询的执行状态、资源使用情况，发现异常自动触发重新生成查询计划的机制或调整系统资源分配的措施。
13、本专利技术还要求保护一种数据库查询计划优化系统，包括：
14、数据采集模块，用于定期扫描数据库的元数据以及实时记录用户的查询语句和对应的执行时间、资源消耗信息，并对采集到的数据进行预处理；
15、ai模型训练模块，采用深度强化学习模型架构结合神经网络和蒙特卡洛树搜索算法，利用预处理后的历史查询数据进行模型训练，以生成能够预测最优查询计划的模型；
16、查询分析模块，运用自然语言处理技术对新接收到的查询请求进行分词、语法解析、表和字段匹配以及复杂程度和数据量估算；
17、查询计划生成模块，基于ai模型的预测结果和查询分析信息，生成多个候选查询计划，并评估选择最优的查询计划作为最终执行方案；
18、执行监控模块，在查询执行过程中实时监控查询的执行情况，发现异常及时调整查询计划或系统资源分配；
19、该系统能够实现上述的数据库查询计划优化方法。
20、进一步的，所述数据采集模块包括：
21、元数据采集单元，定期扫描数据库的元数据，包括表结构、索引信息等；
22、查询语句采集单元，实时记录用户的查询语句以及对应的执行时间、资源消耗等信息；
23、数据预处理单元，对采集到的数据进行清洗、标准化和特征提取；
24、所述ai模型训练模块包括：
25、数据预处理子模块，对历史查询数据进行清洗、标准化以及转化为模型可理解的向量表示；
26、模型构建子模块，构建包含输入层、隐藏层和输出层的多层神经网络结构，并结合蒙特卡洛树搜索算法；
27、训练子模块，利用模拟的大量查询执行场景和定义的奖励函数进行模型训练，并采用优化算法不断调整模型参数，且定期进行增量式训练和采用早停法防止过拟合。
28、进一步的，所述查询分析模块包括：
29、分词处理单元，利用自然语言处理技术中的分词算法将查询语句拆分成独立的词语或短语；
30、语法解析单元，通过语法分析器识别查询语句的语法成分和逻辑关系；
31、表和字段匹配单元，根据数据库元数据信息对查询语句中涉及的表和字段进行匹配和验证；
32、复杂程度和数据量估算单元，综合考虑多个因素评估查询的复杂程度和可能涉及的数据量；
33、所述查询计划生成模块包括：
34、候选计划生成单元，根据不同的执行路径策略和ai模型的预测生成多个候选查询计划；
35、评估单元，使用模拟执行和预先建立的评估模型对每个候选查询计划进行快速评估，获取评估数据，包括预计执行时间、资源消耗和查询结果准确性等；
36、选择单元，运用智能选择算法选择最优的查询计划。
37、进一步的，所述执行监控模块包括：
38、实时监控单元，通过在数据库服务器上部署监控代理程序，每秒记录查询的执行状态、资源使用情况以及中间结果的准确性等信息；
39、异常处理单元，当发现查询执行异常时，采取相应的调整措施，包括重新生成查询计划或调整系统资源分配；
40、反馈单元，将查询执行的性能数据反馈给ai模型训练模块和查询分析模块，以及接收用户对查询结果的反馈信息。
41、本专利技术还要求保护一种数据库查询计划优化实现装置，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；
42、所述至少一个存储器，用于存储机器可读程序；
43、所述至少一个处理器，用于调用所述机器可读程序，实现上述的方法。
44、本专利技术还要求保护一种计算机可读介质，所述计算机可读介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种数据库查询计划优化方法，其特征在于，该方法的实现包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种数据库查询计划优化方法，其特征在于，所述AI模型训练中的模型架构包括采用深度强化学习模型，结合神经网络和蒙特卡洛树搜索算法，训练过程中定义奖励函数以查询执行时间缩短比例、资源消耗降低比例和查询结果准确性提高比例的加权和作为奖励值。
3.根据权利要求1所述的一种数据库查询计划优化方法，其特征在于，所述查询计划生成中的候选查询计划生成，基于不同的执行路径策略和AI模型的预测，评估采用模拟执行和预先建立的评估模型获取预计执行时间、资源消耗以及可能的查询结果准确性等关键评估数据，选择最优查询计划运用智能选择算法并综合考虑执行时间最短、资源消耗最小的因素。
4.根据权利要求1所述的一种数据库查询计划优化方法，其特征在于，所述查询执行与监控，执行严格按照查询计划进行每一个查询步骤，确保数据的准确性和完整性，监控过程实时记录查询的执行状态、资源使用情况，发现异常自动触发重新生成查询计划的机制或调整系统资源分配的措施。
5.一种数据库查询计划优化系统
6.根据权利要求5所述的一种数据库查询计划优化系统，其特征在于，所述数据采集模块包括：
7.根据权利要求5所述的一种数据库查询计划优化系统，其特征在于，所述查询分析模块包括：
8.根据权利要求5所述的一种数据库查询计划优化系统，其特征在于，所述执行监控模块包括：
9.一种数据库查询计划优化实现装置，其特征在于，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；
10.一种计算机可读介质，其特征在于，所述计算机可读介质上存储有计算机指令，所述计算机指令在被处理器执行时，能够实现权利要求1至4任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种数据库查询计划优化方法，其特征在于，该方法的实现包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种数据库查询计划优化方法，其特征在于，所述ai模型训练中的模型架构包括采用深度强化学习模型，结合神经网络和蒙特卡洛树搜索算法，训练过程中定义奖励函数以查询执行时间缩短比例、资源消耗降低比例和查询结果准确性提高比例的加权和作为奖励值。
3.根据权利要求1所述的一种数据库查询计划优化方法，其特征在于，所述查询计划生成中的候选查询计划生成，基于不同的执行路径策略和ai模型的预测，评估采用模拟执行和预先建立的评估模型获取预计执行时间、资源消耗以及可能的查询结果准确性等关键评估数据，选择最优查询计划运用智能选择算法并综合考虑执行时间最短、资源消耗最小的因素。
4.根据权利要求1所述的一种数据库查询计划优化方法，其特征在于，所述查询执行与监控，执行严格按照查...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵春泽，史大义，
申请(专利权)人：上海沄熹科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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