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申请/专利权人：武汉大学
摘要：一种分布式数据库表连接顺序和连接算子的优化方法及系统，属于数据库查询优化领域，包括对查询语句进行编码，得到语句特征向量；对待连接数据表的数据分布进行编码得到分布特征向量；根据语句特征向量生成连接森林及其森林特征向量；根据语句特征向量、分布特征向量、以及森林特征向量生成当前连接状态的当前状态特征向量；根据当前状态特征向量构建基于Tree‑LSTM的深度强化学习模型；根据BeamSearch算法选择最优的N个最优连接动作执行，生成N个对应的下一时刻连接状态，重复该过程，直至生成执行计划；将执行计划的执行时间作为反馈信号优化深度强化学习模型。本申请能够提升确定数据表连接顺序的效率和准确性。
主权项：1.一种分布式数据库表连接顺序和连接算子的优化方法，其特征在于，所述方法包括：对查询语句进行编码，得到语句特征向量；根据语句特征向量生成连接树及其树特征向量；对待连接数据表的数据分布进行编码，得到分布特征向量；根据语句特征向量和树特征向量生成连接森林及其森林特征向量；根据语句特征向量、分布特征向量、以及森林特征向量生成当前连接状态的当前状态特征向量；根据当前状态特征向量构建基于Tree-LSTM的深度强化学习模型；根据BeamSearch算法选择最优的N个最优连接动作执行，生成N个对应的下一时刻连接状态，N为不小于2的正整数，重复该过程，直至生成连接所有待连接数据表的执行计划，该执行计划包括连接顺序和连接算子；将执行计划导入分布式数据库执行后，将执行时间作为反馈信号优化深度强化学习模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 分布式数据库表连接顺序和连接算子的优化方法及系统
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