【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据查询，涉及一种基于提示词引导的数据库查询优化方法、系统及应用。
技术介绍
1、在数据时代，数据库无疑是存储和管理数据的重要基座。数据库是以有序和可控的方式存储和组织数据的系统,为各种应用程序提供数据支持。它不仅能够高效地存储大量的结构化数据,还可以提供快速、安全和可靠的数据访问和管理功能。在数据库系统中,查询优化器占据着至关重要的地位。它是数据库管理系统的核心组件之一,负责自动优化用户提交的查询语句,从而提高整个系统的查询性能。
2、传统的基于成本的查询优化器旨在选择估计成本最小的候选计划，其中成本代表执行延迟或其他用户定义的指标。基于成本的优化器中提出了多种技术，如数据画像(sketching)、直方图(histogram)、采样(sampling)等。这些技术都有不同的假设条件，比如直方图依赖于属性独立性和数据分布的一致性等。这些假设条件在真实生产中是不易达成的，而如若真实条件与假设条件相差过大会造成较为严重的性能回退。
3、学习型优化器是指利用机器学习技术来优化数据库查询的执行计划。这些优...
【技术保护点】
1.一种基于提示词引导的数据库查询优化方法，其特征在于，所述查询优化方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的查询优化方法，其特征在于，所述提示词包括两表之间的连接操作、表的访问方式、表连接顺序的前缀，不同数据库中特有的提示词；
3.如权利要求1所述的查询优化方法，其特征在于，步骤二中，将所有候选提示词放入候选列表中，每次取出一个提示词，并将取出的提示词与候选列表中的所有提示词组合成候选提示词对，并放入传统优化器中预估延迟，把延迟小于期望最大延迟max_lantency的提示词对放入候选列表的尾端，不断重复上述过程直到遍历到候选列表的末尾，最终...
【技术特征摘要】
1.一种基于提示词引导的数据库查询优化方法，其特征在于，所述查询优化方法包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的查询优化方法，其特征在于，所述提示词包括两表之间的连接操作、表的访问方式、表连接顺序的前缀，不同数据库中特有的提示词；
3.如权利要求1所述的查询优化方法，其特征在于，步骤二中，将所有候选提示词放入候选列表中，每次取出一个提示词，并将取出的提示词与候选列表中的所有提示词组合成候选提示词对，并放入传统优化器中预估延迟，把延迟小于期望最大延迟max_lantency的提示词对放入候选列表的尾端，不断重复上述过程直到遍历到候选列表的末尾，最终候选列表中的提示词即为候选的提示词集。
4.如权利要求1所述的查询优化方法，其特征在于，步骤五中，所述性能预测器使用高斯过程回归模型预测查询计划的性能分布；
5.如权利要求1所述的查询优化方法，其特征在于，步骤五中，所述性能预测器的构建及训练具体包括如下步骤：
6.如权利要求5所述的查询优化方法，其特征在于，步骤iii中，对查询计划中的信息...
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