典型文献
并行查询交互度量及执行计划选择
文献摘要：
查询是数据库系统的主要负载,查询的执行效率直接影响着系统的性能.目前,由于查询交互(query inter-action,QI)复杂多变,查询优化器不能准确地评估查询进入系统产生的影响,很难为并行查询选择较优执行计划.将查询的平均响应时间、平均执行时间、平均I/O时间和平均缓冲区命中率作为QI的特征参数,表示QI;提出多维度查询交互度量(multi-dimensional measurement of query interaction,MMQI)模型和执行计划选择(execution plan selection,EPS)模型,采用深度神经网络,在度量QI的基础上,把QI作为主要因素,为并行查询选择较优执行计划.考虑到查询执行计划是由一系列关系运算组成的,以及QI具有时域特性,MMQI采用双向长短期记忆神经网络(bidirectional long-short term memory,Bi-LSTM)度量QI,从查询执行计划提取特征作为输入,将QI特征参数的改变作为输出,预测查询采用不同执行计划进入系统后QI特征参数的改变;EPS把预测到的查询特征参数的改变作为查询交互特征(feature of query interaction,FQI),与查询候选执行计划特征(features of candidate plan,FCP)融合,作为另一个Bi-LSTM的输入,为查询动态地选择较优执行计划.在PostgreSQL上的实验表明,MMQI-EPS比查询优化器选择较优执行计划的平均准确率提高38.6个百分点.
文献关键词：
查询交互;并行查询;多维度查询交互度量-执行计划选择(MMQI-EPS);较优执行计划;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
柳浩楠;牛保宁;程永强
作者机构：
太原理工大学 信息与计算机学院,山西 晋中 030600
文献出处：
引用格式：
[1]柳浩楠;牛保宁;程永强-.并行查询交互度量及执行计划选择)[J].计算机工程与应用,2022(17):72-80
A类：
并行查询,查询交互,较优执行计划,MMQI,FQI
B类：
交互度,数据库系统,执行效率,率直,query,查询优化器,难为,响应时间,执行时间,缓冲区,命中率,multi,dimensional,measurement,interaction,execution,plan,selection,EPS,深度神经网络,时域特性,双向长短期记忆神经网络,bidirectional,long,short,term,memory,Bi,提取特征,变作,测查,划进,交互特征,features,candidate,FCP,PostgreSQL,平均准确率,百分点
AB值：
0.212396
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
