CN113656440B 一种数据库语句优化方法、装置及设备 （中国工商银行股份有限公司）

本说明书实施例提供一种数据库语句优化语义信息用于表示目标数据库语句的含义和关2对所述目标数据库语句进行语义解析得到语义信息；所述语义信息用根据所述语义信息确定所述目标数据库语句的分析特征；所述分析结合所述执行计划和历史运行记录，根据所述语义信息确定其中，所述基于所述分析特征，利用预设优化规则将所述分析特征输入预先训练的语句性能分析模型，获取所述目标对各个子语句分别进行格式规范化处理；所述格式规范化处理，包括：将样本特征输入预先设置的公共神经网络模型；所述公共神经网3基于所述损失函数梯度对所述语句性能分析所述基于执行计划的优化策略，包括基于历史执行时间的8.一种数据库语句优化装置，其特征在于，所述语义解析模块，用于对所述目标数据库语句进行语义解析得到分析特征确定模块，用于根据所述语义信息确优化策略确定模块，用于基于所述分析特征，利用预结合所述执行计划和历史运行记录，根据所述语义信息确定4其中，所述基于所述分析特征，利用预设优化规则将所述分析特征输入预先训练的语句性能分析模型，获取所述目标合所述执行计划和历史运行记录，根据所述语义信息确定所述目标数据库语句的分析特语句运行特征中的至少一种；其中，语句特征是通过分析sql_context的语句级别的关键56[0019]下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清7解析后的sql_id，查找历史数据库中的v$sql或者大数据平台相关系统表获取，获取历史[0033]结合附图2中针对SQL语句进行前置解析的示例，对上述过程进行进一步总结说提取表及索引对象和分析报告，再执行步骤S250执行计划预解析和提取，最终执行步骤89率评价模型计算的运行代价和实际提交后运行的代价差额，即确定SQL性能准确评估后获得的奖励。策略(Policy)包括预测得出对每一个SQL调优动作产生后产生的优化时间作为明。将这些特征输入到一个公共的神经网络模型，这个神经网络模型包括Actor网络和也就是n个线程会独立的使用累积的梯度分别更新公共部分的神经网络模型参数。每隔一[0050]选取公共部分的A3C神经网络参数预测出来的奖励值最高的那个估值结果作为当前SQL性能优化的策略(Policy)执行，待执行以后可以根据历史SQL运行情况记录(S,A,P,R)中奖励(Reward)的定义来计算图中所示出的TD-error＝Policy_loss+Value_loss+Entropy_Regularization，然后再通[0053]下面结合附图5对基于分析特征确定优化策略的过程进行具体的示例性说明，首[0062]具体的优化过程可以图6所示，基于图中所示的执行顺序依次执行各个步骤。首业组批量结束后，可以根据前面一节定义强化学习四原组(S,A,P,R)中奖励(Reward)的定出的Action(queuename)，预估奖励值(Reward)存到回放记忆单元中。待每日批量完成以候，我们在这个回放记忆单元中随机抽取30％的hql语句进行学习，这样其实就打破了[0071]下面结合附图7利用一个具体的场景示例对上述数据库语句优化方法进行说明，分析特征利用预设优化规则来确定对应的优化策略，最终能够结合数据库语句的执行状[0073]基于图1所对应的数据库语句优化方法，介绍本说明书实施例一种数据库语句优语义信息用于表示目标数据库语句的含义和关[0076]分析特征确定模块830，用于根据所述语义信息确定所述目标数据库语句的分析[0079]基于图1所对应的数据库语句优化方法，本说明书实施例提供一种数据库语句优如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(ApplicationSpecific句进行语义解析得到语义信息；所述语义信息用于表示目标数据库语句的含义和关联关此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(ProgrammableLogicDevice,PLD)(例如现场可编程门阵列(FieldProgrammableGate而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(AdvancedBooleanExpressionLanguage)、AHDL(AlteraHardwareDescription(JavaHardwareDescriptionLanguage)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardwareDescriptionLanguage)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-Speed该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算