一种基于深度强化学习的数据库索引优化方法和系统

本发明提供了一种基于深度强化学习的数据库索引优化方法和系统，包括：获取待优化数据库的查询记录数据；利用预先训练的Transformer模型对查询记录数据进行特征提取，得到对应的距离特征信息；根据距离特征信息，利用聚类算法对距离特征信息进行聚类分析，得到待优化数据库的查询模式信息；基于查询模式信息，利用预先构建的索引优化模型对待优化数据库进行索引结构调整，得到待优化数据库的最优索引结构；本申请通过使用Transformer模型能够分析历史查询日志，并通过聚类处理，能够识别工作负载的主要组成部分；通过使用引入优先级经验回放机制的索引优化模型能够对工作负载的实时感知和分析，动态调整最优索引结构。