摘要
本申请公开了一种金融数据仓库的分桶调控方法及装置、电子设备,涉及人工智能技术领域或其他相关领域,其中,该方法包括:通过分布式采集系统采集金融数据仓库的时序性能集合;采用滑动窗口机制对时序性能集合进行多层次特征提取,得到时序特征集合,其中,时序特征的类别包括:瞬时波动特征、周期趋势特征以及稳态基线特征;以预期查询性能需求为目标,基于决策树集成算法对时序特征集合进行关联分析,得到分桶调整策略;基于分桶调整策略对金融数据仓库进行桶索引重构,得到索引更新后的金融数据仓库。通过本申请,解决了相关技术中实时数据仓库的静态分桶机制无法动态适应金融业务场景下数据负载的时空不均衡性,导致系统性能劣化的技术问题。
技术关键词
时序特征
调控方法
分布式采集系统
多层次特征提取
滑动窗口机制
策略
数据仓库数据表
集成算法
数据写入速率
波动特征
数据迁移
跨节点
索引
指令
数据查询引擎
金融业务系统
资源占用状态
梯度提升决策树