基于深度学习的自动化时序数据库索引推荐方法、存储介质及设...
实质审查的生效
摘要
基于深度学习的自动化时序数据库索引推荐方法、存储介质及设备，属于数据库技术领域。为了目前针对时序数据库还没有有效可行的自动化索引推荐方法的问题。本发明所述方法通过强化学习模型进行时序数据库的索引推荐，强化学习模型的代理负责决策的过程；代理与数据库的环境模型进行交互，环境模型计算代理因其决策而获得的状态转换和代价；DBMS接口负责执行数据库的创建、升级或删除动作并获取当前的索引配置的统计信息。本发明主要用于时序数据库的索引推荐。
基本信息
专利标题 ：
基于深度学习的自动化时序数据库索引推荐方法、存储介质及设备
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114328669A
申请号 ：
CN202111662250.8
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王宏志李同欣张凯欣郑博梁栋叶天生燕钰丁小欧
申请人 ：
北京诺司时空科技有限公司;哈尔滨工业大学
申请人地址 ：
北京市朝阳区利泽中园106号楼2层B202-2
代理机构 ：
哈尔滨华夏松花江知识产权代理有限公司
代理人 ：
时起磊
优先权 ：
CN202111662250.8
主分类号 ：
G06F16/2458
IPC分类号 ：
G06F16/2458 G06F16/22 G06F16/25 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/2458
••••特殊类型的查询，例如统计查询、模糊查询或分布式查询
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/2458
申请日 : 20211230
申请日 : 20211230
2022-04-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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