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龙图腾网恭喜哈尔滨工业大学申请的专利一种基于缓存与深度学习的索引推荐方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116450608B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310399085.4，技术领域涉及：G06F16/21；该发明授权一种基于缓存与深度学习的索引推荐方法及系统是由王宏志;马健;燕钰;丁小欧设计研发完成，并于2023-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于缓存与深度学习的索引推荐方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于缓存与深度学习的索引推荐方法及系统，具体涉及一种基于缓存数据库与深度学习的计算机数据库的索引推荐方法及系统，为解决数据查询时计算机数据库的索引推荐方法未利用历史数据，且索引推荐算法无法判断计算机某个列表中特定列是否需要创建索引，导致查询准确率比较低的问题。将编码后的计算机数据库的工作负载和索引配置合并，得到特征向量；将计算机数据库对应的列和数据插入建立的缓存数据库内进行存储；将特征向量输入基于长短期记忆网络建立的数据库调优模型中，结合缓存数据库，输出向量B，若向量B中第i位元素为1，则在计算机数据库列表第i列创建索引，否则不创建索引，根据创建索引的列完成数据查询。属于索引推荐领域。

本发明授权一种基于缓存与深度学习的索引推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于缓存与深度学习的索引推荐方法，其特征在于：它包括以下步骤：S1、获取计算机数据库某个时刻a的工作负载和所有的索引配置，分别对工作负载和索引配置进行编码，得到工作负载向量与索引配置向量；S2、建立缓存数据库，将计算机数据库时刻a之前的1000次查询对应的列和数据插入缓存数据库内进行存储；S3、将工作负载向量与索引配置向量进行合并，得到特征向量，具体过程为：若计算机数据库当前无索引配置，且在时刻a之前的七天内没有进行过查询，则特征向量V＝[0,…,0]，|V|＝2n，其中，前n位代表计算机列表的每列是否建立索引，初始为零向量，后n列代表当前的工作负载向量I；若在计算机数据库列表的第一列进行了查询，并在第一列建立了索引，则V＝[1,0,…,0,1,0,…,0]，即第1位和第n+1位标记为1；S4、基于长短期记忆网络建立数据库调优模型，将特征向量输入数据库调优模型中，结合S2中的缓存数据库对数据库调优模型进行训练，输出向量B，|B|＝n，若向量B中第i位元素为1，0≤i≤n，则代表在计算机数据库列表第i列创建索引，否则，不创建索引，训练至满足迭代次数上限或者loss损失不变，得到训练好的数据库调优模型；S5、获取待查询的计算机数据和计算机数据库当前的工作负载，以及当前计算机数据库所有的索引配置，根据S3得到特征向量，将特征向量输入S4训练好的数据库调优模型中，输出向量B，对于向量B中的每个元素，若向量B中第i位为1，0≤i≤n，则代表在计算机数据库列表第i列创建索引，否则不创建索引，根据创建索引的列完成数据查询。

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