摘要
本发明提供一种基于验证结果的SQL与索引联合闭环优化方法及系统,涉及电数字数据处理技术领域,包括:获取目标数据库慢查询语句并参数归一化为原始SQL模板,提取其工作负载特征;通过大规模语言模型生成高效候选SQL模板集,同时构建异构图并经图神经网络生成候选索引配置集;将两者配对形成优化组合集,输入多模态特征预测模型评估性能指标;选择最优组合部署并进行验证,若未达预期则回滚,达标则保留,将最优组合及其真实性能指标反馈至模型进行微调。本发明能够实现SQL与索引的协同优化,融合人工智能和机器学习提升预测精度,并基于验证结果通过闭环反馈机制持续提升预测准确性,大幅提升数据库查询性能,降低人工调优成本。
技术关键词
SQL模板
索引
语句
负载特征
多模态特征
查询特征
注意力
节点
统计特征
电数字数据处理技术
融合特征
异构
融合人工智能
生成优化建议
闭环反馈机制
消息传递机制
训练集
时间段
系统为您推荐了相关专利信息
转移预测方法
组学特征
跨模态数据
肿瘤
多模态特征
多层感知机
事件抽取方法
跨度
网格特征
头部特征