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摘要:
数据库索引是关系数据库系统实现快速查询的有效方式之一.智能索引调优技术可以有效地对数据库实例进行索引调节,从而保持数据库高效的查询性能.现有的方法大多利用了数据库实例的查询日志,它们先从查询日志中得到候选索引,再利用人工设计的模型选择索引,从而调节索引.然而,从查询日志中产生出的候选索引可能并未实际存在于数据库实例中,因此导致这些方法不能有效地估计这类索引对于查询的优化效果.首先,设计并实现了一种面向关系数据库的智能索引调优系统;其次,提出了一种利用机器学习方法来构造索引的量化模型,根据该模型,可以准确地对索引的查询优化效果进行估计;接着设计了一种高效的最优索引选择算法,实现快速地从候选索引空间中选择满足给定大小约束的最优的索引组合;最后,通过实验测试不同场景下智能索引调优系统的调优性能.实验结果表明,所提出的技术可以在不同的场景下有效地对索引进行优化,从而实现数据库系统查询性能的提升.
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文献信息
篇名 面向关系数据库的智能索引调优方法
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 索引调优 机器学习 数据库索引 优化模型 关系数据库
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 634-647
页数 14页 分类号 TP18
字数 12665字 语种 中文
DOI 10.13328/j.cnki.jos.005906
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王斌 东北大学计算机科学与工程学院 101 945 14.0 28.0
2 邱涛 东北大学计算机科学与工程学院 2 2 1.0 1.0
3 舒昭维 东北大学计算机科学与工程学院 1 0 0.0 0.0
4 赵智博 东北大学计算机科学与工程学院 1 0 0.0 0.0
5 宋子文 东北大学计算机科学与工程学院 1 0 0.0 0.0
6 钟延辉 华为技术有限公司成都研究所 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
索引调优
机器学习
数据库索引
优化模型
关系数据库
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
总被引数(次)
226394
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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