一种基于时间序列预测和生成式的Mongo查询优化方法

本发明公开了一种基于时间序列预测和生成式的Mongo查询优化方法，解决现有Mongo数据库无法有效提升复杂聚合分析方面查询速度的问题。方法包括数据库进程获取查询请求，进行聚合分析判断，对涉及聚合分析的查询请求进行缓存命中判断，对于未命中情况获取物化视图函数，根据函数执行结果获得查询结果；缓存结果包括定时执行查询任务的执行结果，查询任务由根据历史查询记录进行各时间段热度预测并获取热度高的视图函数进行构建。本发明根据热度值制定查询任务定时执行更新缓存结果，提高了缓存结果净重率，提升了数据查询的响应速度，避免了人工进行数据处理脚本运维。结合Mongo数据库自身特性，基于预测和生成函数的方式，无需增加软硬件成本。