一种基于深度强化学习的索引选择方法
公开
摘要
本发明涉及电通信技术领域，具体涉及一种基于深度强化学习的索引选择方法，包括创建数据库实例；根据数据库实例和指定规则分别生成训练工作负载和测试工作负载；根据五条启发式规则分析训练工作负载，生成候选索引；基于候选索引设置本次训练的索引限制条件，并基于索引限制条件训练索引选择智能体；使用索引选择智能体在测试工作负载上选择最优索引组合；在数据库实例创建索最优索引组合，针对具体的实例添加相应的索引，从而提升数据库系统的查询性能，解决了现有的索引选择方法未考虑索引交互带来的影响，会存在随着索引数量增加而查询提升率下降的情况的问题。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度强化学习的索引选择方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114579579A
申请号 ：
CN202210255497.6
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-03-15
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
瞿中吴哲一夏淑芳
申请人 ：
重庆邮电大学
申请人地址 ：
重庆市南岸区南山街道崇文路2号
代理机构 ：
广州市华学知识产权代理有限公司
代理人 ：
黄宗波
优先权 ：
CN202210255497.6
主分类号 ：
G06F16/22
IPC分类号 ：
G06F16/22 G06F16/2455 G06N20/00
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
G06F16/22
••索引；数据结构；存储结构
法律状态
2022-06-03 ：
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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