【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据库，具体而言，涉及一种基于机器学习的数据查询优化方法、系统、数据库及电子设备。
技术介绍
1、随着数据库技术的不断发展，数据库系统能够高效地管理和存储大规模的数据集，并支持复杂的查询操作。用户或应用程序可以通过sql查询语句来从数据库中获取所需的数据。在这个过程中，数据库内置的查询优化器会自动生成查询计划，展示数据访问路径及优化建议。为了提高查询效率，查询优化器可能会建议使用索引来加速数据检索。
2、在现有技术中，如果查询中没有合适的索引，查询优化器可能会选择执行全表扫描，这种操作会导致显著的性能问题。因此，查询优化器会建议用户或dba（databaseadministrator，数据库管理员）手动创建索引。数据库管理员需要负责创建、删除索引，并依据查询性能反馈进行相应的调整。然而，这个过程耗时且需要丰富的经验，特别是随着数据量的增长，手动管理索引变得愈发困难，难以保持最优状态。
3、此外，查询优化器在面对某些复杂操作时，可能仅根据单个查询的执行计划给出索引建议，这种方式称为静态索引推荐。然而，这种方法忽略了数据库的整体查询模式和负载变化。在数据量增大或查询模式改变的情况下，导致推荐的索引在数据或查询模式发生变化后可能变得无效或次优，甚至可能增加查询开销。因此，现有的静态索引推荐机制无法适应复杂查询环境下的动态需求。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于机器学习的数据查询优化方法、系统、数据库及电子设备，用于解决上述
2、第一方面，本专利技术提供一种基于机器学习的数据查询优化方法，所述方法包括：获得索引自动推荐模型；其中，所述索引自动推荐模型是基于历史查询日志中各历史查询的特征训练得到的；获得查询语句，当所述查询语句的查询模式是全表扫描时，通过所述索引自动推荐模型预测所述查询语句对应的最优索引；创建所述最优索引，通过预设的增强学习机制结合使用所述最优索引后的查询性能优化所述最优索引。
3、第二方面，本专利技术提供一种基于机器学习的数据查询优化系统，包括：查询优化器、查询计划分析模块、创建模块、增强学习模块；所述查询计划分析模块，用于获得索引自动推荐模型；其中，所述索引自动推荐模型是基于历史查询日志中各历史查询的特征训练得到的；所述查询优化器，用于获得查询语句；所述查询计划分析模块，还用于当确定所述查询语句的查询模式为全表扫描时，通过所述索引自动推荐模型预测所述查询语句对应的最优索引；所述创建模块，用于创建所述最优索引；所述增强学习模块，用于通过预设的增强学习机制结合使用所述最优索引后的查询性能优化所述最优索引。
4、第三方面，本专利技术提供一种数据库，所述数据库包括如前述实施方式所述的基于机器学习的数据查询优化系统，和/或用于执行如前述第一方面所述的基于机器学习的数据查询优化方法。
5、第四方面，本专利技术提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器可执行所述机器可执行指令以实现前述第一方面所述的基于机器学习的数据查询优化方法。
6、本专利技术实施例提供的基于机器学习的数据查询优化方法、系统、数据库及电子设备，首先基于历史查询日志中历史查询的特征训练出索引自动推荐模型，使用该模型可以为新查询推荐最优索引，保证了索引的准确性和针对性。其次，本专利技术实施例可以通过增强学习机制准确判断使用索引后的查询性能，并基于该查询性能来自动优化索引，这表明本专利技术实施例可以自动化实现对索引进行诸如删除、调整、保存等优化措施，大幅减少了索引管理的复杂性和人工成本。
7、为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于机器学习的数据查询优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的数据查询优化方法，其特征在于，当所述查询语句的查询模式是全表扫描时，通过所述索引自动推荐模型预测所述查询语句对应的最优索引，包括：
3.根据权利要求1或2所述的基于机器学习的数据查询优化方法，其特征在于，获得索引自动推荐模型，包括：
4.根据权利要求1所述的基于机器学习的数据查询优化方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的基于机器学习的数据查询优化方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的基于机器学习的数据查询优化方法，其特征在于，通过预设的增强学习机制结合使用所述最优索引后的查询性能优化所述最优索引，包括：
7.根据权利要求1所述的基于机器学习的数据查询优化方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种基于机器学习的数据查询优化系统，其特征在于，包括：查询优化器、查询计划分析模块、创建模块、增强学习模块；
9.一种数据库，其特征在于，所述数据库
10.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有能够被所述处理器执行的机器可执行指令，所述处理器可执行所述机器可执行指令以实现权利要求1-7任一所述的基于机器学习的数据查询优化方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的数据查询优化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的数据查询优化方法，其特征在于，当所述查询语句的查询模式是全表扫描时，通过所述索引自动推荐模型预测所述查询语句对应的最优索引，包括：
3.根据权利要求1或2所述的基于机器学习的数据查询优化方法，其特征在于，获得索引自动推荐模型，包括：
4.根据权利要求1所述的基于机器学习的数据查询优化方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的基于机器学习的数据查询优化方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的基于机器学习的数据查询优化方法，其特征在于，通过预设的增强学习机制结合使用所...
【专利技术属性】
技术研发人员：范东，朱潇，顾建国，张前帅，
申请(专利权)人：智慧足迹数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。