基于LSTM-FCN的并发查询执行计划选择

• 作者: 章彬慧 宋春花 牛保宁 柳浩楠 陶温霞 程永强
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 并发查询 深度学习 长短期记忆-全连接层网络(LSTM-FCN) 查询交互 合适的执行计划
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 理论与研发|Theory, Research and Development
• 页码范围: 86-94
• 页数: 9页
• 分类号: TP392
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012-0419

摘要

查询是数据库系统的主要负载,为查询选择合适的执行计划是提高数据库系统性能、最终提升应用系统性能的关键.针对当前查询优化器为并发查询选择的执行计划准确率较低、动态性不足的问题,利用长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络的时域特性和全连接层网络(full connected networks,FCN)对特征的融合及分类优势,提出基于LSTM-FCN的并发查询执行计划选择方法.设计并编码查询组合的执行计划特征和交互特征,将其作为网络的输入,为查询动态选择适合实际运行场景的执行计划.在PostgreSQL上的实验验证了所提方法可行有效,LSTM-FCN在不同查询组合及并行度为3、4、5、6、7的情况下,以97.06％的平均准确率为查询选择合适的执行计划.