一种基于强化学习的数据库智能索引推荐方法、系统

本发明提出一种基于强化学习的数据库智能索引推荐方法及系统，系统包括：(1)初始化模块；(2)动作空间定义模块；(3)奖励函数优化模块，该模块选择合适的索引操作最小化奖励函数值；(4)模型训练模块；(5)部署和优化模块。本发明引入对索引的优化效果和大小等多个关键因素进行综合考虑的奖励函数计算方法，该奖励函数能更全面地评价一个动作(索引操作)的好坏。与单一性指标相比，这种多因素综合考虑的方式更符合实际数据库性能的复杂性，有助于提高索引推荐算法的准确性和适用性。引入对索引大小的评估，避免过度消耗系统资源，如内存和磁盘空间。在奖励函数中考虑索引大小等资源消耗因素，有助于避免因为索引配置过大或过小而导致的性能问题，提高了系统的稳健性和实用性。