发明专利已授权

一种基于深度强化学习的索引选择方法

📄 申请号：CN202210255497.6 📄 发布日：2026/08/27

著录项目信息

申请日

2022-03-15

公开号

CN114579579B

公开日

2025-04-15

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_22

IPC 分类号

G06F16_22 , G06F16_2455 , G06N20_00 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

数据库查询优化, 数据库管理, 大数据处理, 云计算, 智能运维

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摘要

本发明涉及电通信技术领域，具体涉及一种基于深度强化学习的索引选择方法，包括创建数据库实例；根据数据库实例和指定规则分别生成训练工作负载和测试工作负载；根据五条启发式规则分析训练工作负载，生成候选索引；基于候选索引设置本次训练的索引限制条件，并基于索引限制条件训练索引选择智能体；使用索引选择智能体在测试工作负载上选择最优索引组合；在数据库实例创建索最优索引组合，针对具体的实例添加相应的索引，从而提升数据库系统的查询性能，解决了现有的索引选择方法未考虑索引交互带来的影响，会存在随着索引数量增加而查询提升率下降的情况的问题。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种改进ResNet-50网络结构的路面裂缝检测方法

当前第 / 件

一种改进二叉树模型的无序图像快速拼接方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F16_22)

G06F16_00 G06F16_11 G06F16_13 G06F16_14 G06F16_16 G06F16_17 G06F16_172 G06F16_174 G06F16_176 G06F16_178 G06F16_18 G06F16_182 G06F16_20 G06F16_21 G06F16_215 G06F16_22 G06F16_23 G06F16_24 G06F16_242 G06F16_245 G06F16_2452 G06F16_2453 G06F16_2455 G06F16_2457 G06F16_2458 G06F16_248 G06F16_25 G06F16_26 G06F16_27 G06F16_28 G06F16_29 G06F16_31 G06F16_33 G06F16_332 G06F16_3329 G06F16_3331 G06F16_3332 G06F16_334 G06F16_335 G06F16_338 G06F16_34 G06F16_35 G06F16_353 G06F16_355 G06F16_36 G06F16_383 G06F16_387 G06F16_41 G06F16_43 G06F16_432 G06F16_435 G06F16_44 G06F16_45 G06F16_48 G06F16_483 G06F16_50 G06F16_51 G06F16_53 G06F16_532 G06F16_535 G06F16_54 G06F16_55 G06F16_56 G06F16_58 G06F16_583 G06F16_587 G06F16_61 G06F16_63 G06F16_632 G06F16_635 G06F16_638 G06F16_64 G06F16_65 G06F16_68 G06F16_683 G06F16_71 G06F16_73 G06F16_732 G06F16_735 G06F16_738 G06F16_74 G06F16_75 G06F16_78 G06F16_783 G06F16_787 G06F16_81 G06F16_832 G06F16_835 G06F16_90 G06F16_901 G06F16_903 G06F16_9032 G06F16_9035 G06F16_904 G06F16_906 G06F16_907 G06F16_93 G06F16_95 G06F16_951 G06F16_953 G06F16_9532 G06F16_9535 G06F16_9536 G06F16_9537 G06F16_9538 G06F16_954 G06F16_955 G06F16_957 G06F16_958 覆盖109个领域

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