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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>C語言|源代碼>基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)庫查詢開銷預測

      基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)庫查詢開銷預測

      2017-12-18 | rar | 0.83 MB | 次下載 | 1積分

      資料介紹

      　　數(shù)據(jù)庫負載管理、性能調(diào)優(yōu)中，開銷預測模型是提高其效率的關(guān)鍵技術(shù)．首先，由于數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的復雜性和計算機資源的競爭。很難精確地估計不同操作的開銷．其次。由于查詢計劃結(jié)構(gòu)的復雜性，現(xiàn)有研究更多使用籠統(tǒng)的查詢信息，而很少利用查詢計劃中操作層面的信息，并依據(jù)這些信息來獲得開銷模型，另外，現(xiàn)有的研究大多沒有真正預測查詢的執(zhí)行時間。而是預測了類似查詢優(yōu)化器中開銷模型生成的開銷．為了減少負載管理的復雜性。本文提出了基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的精細模型來預測查詢開銷。以查詢計劃中的操作行為和其實際運行時間作為特征提取的來源，特別地，考慮到查詢計劃結(jié)構(gòu)的復雜性，本文采用一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡，長短期記憶（Long-Short Term　Memory， LSTM）．給一個特定的查詢計劃，在該計劃實際執(zhí)行之前，模型就能產(chǎn)生其預測的執(zhí)行時間．這會比現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫的查詢優(yōu)化器產(chǎn)生的開銷預估結(jié)果（任意單位）更具有參考性；也優(yōu)于需要在執(zhí)行開始之后才能預測的查詢進度指示器．本文提出的這種創(chuàng)新方法來預測查詢執(zhí)行時間。可以用于解決數(shù)據(jù)庫負載管理中的關(guān)鍵問題．通過實驗驗證，模型的正確率高于71%。一定程度上證明了方法的可行性。

      基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)庫查詢開銷預測

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