申请/专利权人：中国科学院软件研究所

申请日：2023-08-25

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117216096B

主分类号：G06F16/2453

分类号：G06F16/2453;G06F16/2455;G06F16/2458;G06N3/0455;G06N3/048;G06N3/0475;G06N3/042;G06N3/094

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2023.12.29#实质审查的生效;2023.12.12#公开

摘要：本发明公开了一种近似查询处理优化方法，其步骤包括：1构造一个谓词感知生成器和离线查询数据集，利用离线查询数据集训练所述谓词感知生成器，生成一样本数据集；2构建选择性评估器，利用离线查询数据集训练所述选择性评估器，得到查询语句中每一查询条件的选择性因子；3对于当前输入的查询语句Q，如果Q中的聚合函数是求平均，则根据Q计算所述样本数据集中的各代表性样本的均值；如果聚合函数是求和，则将Q输入训练后的选择评估器，得到对应的选择性因子集合，然后根据设置选择性因子集合的查询语句Q在样本数据集中进行查询；如果聚合函数是计数，则利用训练后的选择估计器估计样本数据集中满足查询语句Q的代表性样本数。

主权项：1.一种近似查询处理优化方法，其步骤包括：1构造一个谓词感知生成器和离线查询数据集，利用所述离线查询数据集训练所述谓词感知生成器，生成一样本数据集；所述谓词感知生成器包括：编码器模块，用于对离线查询数据集中的真实样本进行编码并拟合得到各真实样本对应的后验分布；先验分布计算模块，用于利用掩膜对真实样本进行处理得到掩膜样本，然后对掩膜样本进行编码并拟合得到各掩膜样本的先验分布，然后通过所述后验分布和所述先验分布拟合出潜在分布；解码器模块，用于根据从所述潜在空间采样得到的潜在向量z生成代表性样本；各代表性样本构成所述样本数据集；2构建选择性评估器，利用所述离线查询数据集训练所述选择性评估器，得到查询语句中每一查询条件的选择性因子；所述选择性评估器用于从输入的查询语句中解析出的n个查询条件构造一特征向量Y＝[y1,y2,…,yi,…,yn]，其中yi是第i个特征，对应第i个查询条件；然后设置该特征向量Y中各特征对应的选择性因子集合s，在数据库中进行查询，并计算满足该查询语句的数据占整个数据集的比例；然后利用损失函数优化所述选择性评估器，确定出该查询语句对应的最优选择性因子集合s；其中，si为yi对应的预测选择性因子，si′为yi的标签；3对于当前输入的查询语句Q，如果该查询语句Q中的聚合函数是求平均，则根据该查询语句Q计算所述样本数据集中的各代表性样本的均值；如果该查询语句Q中的聚合函数是求和，则将该查询语句Q输入训练后的所述选择评估器，得到该查询语句Q对应的选择性因子集合，然后根据设置选择性因子集合的查询语句Q在所述样本数据集中进行查询；如果该查询语句Q中的聚合函数是计数，则利用训练后的所述选择估计器估计所述样本数据集中满足该查询语句Q的代表性样本数Dc＝Dtsc；Dt为所述样本数据集中的全部数据，sc为该查询语句Q中第c个查询条件对应的选择性因子。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学院软件研究所 一种近似查询处理优化方法

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