一种基于机器学习的数据表连接顺序选择方法
基本信息
| 申请号 | CN202110152193.2 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112905591A | 公开（公告）日 | 2021-06-04 |
| 申请公布号 | CN112905591A | 申请公布日 | 2021-06-04 |
| 分类号 | G06F16/22;G06F16/242;G06N3/08 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 乔少杰;韩楠;宋学江;高瑞玮;肖月强;张小辉;赵兰;李鑫钰;冉先进;甘戈;孙科;范勇强;黄萍;魏军林;温敏;程维杰;叶青;余华;向导;彭京;周凯;元昌安;黄发良;覃晓;李斌勇;张永清 | 申请（专利权）人 | 四川省金科成地理信息技术有限公司 |
| 代理机构 | 成都正华专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 李蕊 |
| 地址 | 610015 四川省成都市双流区西南航空港经济开发区学府路1段24号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于机器学习的数据表连接顺序选择方法，包括以下步骤：S1、对SQL语句进行编码，分别生成列、数据表和连接关系的特征向量；S2、根据列和数据表的特征向量，设计向量树AT来生成连接树的特征向量；S3、根据列、数据表、连接关系和连接树的特征向量，设计部分连接计划模型SP来生成部分连接计划的特征向量，进而生成下一时刻连接状态的特征向量；S4、根据下一时刻连接状态的特征向量，构建深度强化学习模型J，并结合部分连接计划模型SP与向量树AT，生成数据表的最优连接顺序。本发明解决了现有查询优化器生成数据表的次优连接顺序导致查询效率较低的问题。 |
