申请/专利权人：南京大学

申请日：2020-05-09

公开（公告）日：2020-07-24

公开（公告）号：CN111444220A

主分类号：G06F16/2453(20190101)

分类号：G06F16/2453(20190101);G06F16/242(20190101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.09.01#授权;2020.08.18#实质审查的生效;2020.07.24#公开

摘要：本发明公开了一种规则驱动和数据驱动相结合的跨平台SQL查询优化方法，包括以下步骤：第一步，将跨平台SQL语句解析成系统内部的逻辑查询计划；第二步，优化器调度模块依据逻辑查询计划的特点调度最适合的优化器进行查询优化；第三步，规则驱动的优化器依据规则进行计划搜索，并依据代价模型和基数估算进行执行计划的选择，得到最佳物理执行计划，且将优化结果导入样本采集模块；第四步，样本采集模块导入的样本经过数据适配模块转化为训练样本，数据驱动的优化器利用训练样本进行强化学习模型训练，将查询输入训练好的模型得到最佳物理执行计划。本发明解决了现有跨平台SQL查询优化方法可拓展性差、灵活性低、优化效果差等问题。

主权项：1.一种规则驱动和数据驱动相结合的跨平台SQL查询优化方法，包括以下步骤：1将跨平台SQL语句解析成系统内部的逻辑查询计划；2优化器调度模块依据逻辑查询计划的特点以及优化器状态调度最适合的优化器进行查询优化，如果选择第一优化器，转向步骤3，如果选择第二优化器，转向步骤4；3第一优化器依据优化规则进行计划搜索，并依据代价模型和基数估算进行执行计划的选择，得到第一物理执行计划；4第二优化器利用强化学习技术建立优化模型并进行模型训练，利用训练好的模型进行查询优化得到最佳连接序列，再由数据适配模块将所述最佳连接序列转化为第二物理执行计划；5收集第一物理执行计划至样本采集模块，为第二优化器模型训练提供样本。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京大学 规则驱动和数据驱动相结合的跨平台SQL查询优化方法

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