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学习型数据库索引推荐技术综述
文献摘要：
数据库技术是现代计算机软件技术中不可或缺的一部分,在各个行业中都发挥着十分重要的作用.但是,伴随着时代的发展,互联网和云计算要求数据库能够有效地存储和处理大数据,使传统的关系型数据库软件工具能力难以应对新的应用场景.其中,索引对于提升复杂数据集上检索任务的效率有着非常重要的意义.机器学习近年来取得了长足的发展,为数据库索引推荐技术提供了新的机遇.首先叙述了索引推荐的研究背景与挑战;然后,将索引推荐分为索引生成与索引选择2个阶段,分别对这2个阶段的相关技术进行论述;最后,对基于学习的数据库索引推荐技术做了介绍与展望,其中,重点介绍了索引生成与索引选择.索引生成阶段包含基于学习的范围索引、哈希索引、布隆过滤器等,总结了基于学习的索引生成技术的优缺点;对于索引选择阶段,将传统方法与基于学习的方法进行对比与分析,重点叙述强化学习解决索引选择问题.
文献关键词：
机器学习;数据库;索引推荐;索引生成;索引选择;强化学习
中图分类号：
作者姓名：
杨国平;乔少杰;屈露露;韩楠;魏盛杰;元昌安
作者机构：
成都信息工程大学 软件工程学院,成都 610225;成都信息工程大学 管理学院,成都 610103;四川音乐学院 数字媒体艺术四川省重点实验室,成都 610021;广西教育学院,南宁 530023
文献出处：
引用格式：
[1]杨国平;乔少杰;屈露露;韩楠;魏盛杰;元昌安-.学习型数据库索引推荐技术综述)[J].重庆理工大学学报,2022(06):189-199
A类：
索引推荐,索引选择
B类：
学习型,技术综述,数据库技术,计算机软件技术,求数,关系型数据库,数据库软件,软件工具,复杂数据,研究背景,索引生成,哈希,布隆过滤器,生成技术,对比与分析,强化学习
AB值：
0.200355
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