一种基于深度强化学习的数据库查询优化方法

本发明涉及一种基于深度强化学习的数据库查询优化方法，属于计算机数据库与人工智能。

背景技术：

1、数据库查询优化(query optimization)，是一种提高数据库查询性能和效率的重要技术，广泛应用于各类数据库管理系统。在现代信息时代，数据的规模和复杂性不断增加，大量数据被存储在各类数据库中，从传统关系型数据库到新兴的nosql数据库，都面临着查询性能优化的挑战。

2、为了更快速、高效地处理大规模数据的查询请求，数据库查询优化技术成为数据库管理和应用的关键环节。在传统数据库系统中，用户通过查询语句向数据库发出请求，数据库管理系统会根据查询语句选择执行计划来检索和返回满足查询条件的数据。执行计划是一个查询优化过程中的关键步骤，它指定了数据访问路径、关联顺序、使用的索引等，直接影响着查询的执行效率。然而，对于复杂查询和大规模数据，传统的基于规则或启发式算法的查询优化方法可能无法找到最优的执行计划，导致查询性能下降。

3、随着人工智能技术的发展，深度强化学习(deep reinforcement learning)作为一种强大的机器学习方法，吸引了广泛的研究兴趣。深度强化学习结合了深度神经网络和强化学习的优势，可以通过自主学习和优化，寻找到最优策略来解决复杂的决策问题。在数据库查询优化领域，利用深度强化学习来寻找最优查询执行计划的方法成为了研究热点。传统的数据库查询优化方法通常基于启发式规则或查询优化器，它们对于一些简单的查询和小规模数据可能表现良好，但对于复杂查询和大规模数据，往往难以找到最优解，主要是因为查询优化是一个复杂的组合优化问题，涉及到大量的可能组合和约束条件，传统方法往往只能进行局部搜索，难以穷尽所有可能的执行计划。深度强化学习方法则通过深度神经网络来学习查询优化的策略，并通过强化学习算法不断优化网络参数，从而找到最优的查询执行计划。深度神经网络具备强大的非线性建模能力，能够学习复杂的查询优化策略，而强化学习则提供了一种有效的自主学习和优化方法，使得智能体能够根据环境反馈不断改进自己的决策策略。

4、在数据库查询优化中，将查询优化问题转化为强化学习任务，智能体根据查询语句和数据库环境的状态，选择最佳的查询执行计划，从而显著提高了查询性能和效率。基于深度强化学习的数据库查询优化方法在实际应用中取得了显著的优势。它能够自主学习和优化，适应不同的查询场景和数据规模，使得查询优化更具智能化和自适应性。通过深度神经网络的非线性建模，深度强化学习方法能够处理复杂查询优化问题，得到更优的执行计划。因此，在数据库查询优化领域，基于深度强化学习的方法具有广阔的应用前景和研究价值。

技术实现思路

1、本发明的目的是针对现有技术存在的缺陷和不足，创造性地提出一种基于深度强化学习的数据库查询优化方法。本方法能够有效提升模型对中文语境下自然语言指令的信息不失真提取能力和sql语句的生成准确率。

2、本发明采取以下技术方案实现。

3、一种基于深度强化学习的数据库查询优化方法，包括以下步骤：

4、步骤1：数据定义。

5、给定数据库d和查询q作为输入。使用深度学习对查询q进行信息提取，获得蕴含在查询语句中更为丰富的信息。因为它们对于查询的准确执行至关重要。

6、为实现该目标，本方法专注于训练这些表示，来预测子查询基数。其中，子查询基数是指子查询中的元素数量，它提供了关于查询的重要性的重要信息。

7、通过使用深度学习模型训练表示，由此捕捉查询和关系之间的复杂关系，从而提供更准确的结果。这种方式不仅可以提高查询性能，而且还可以帮助分析数据并发现新的关系。

8、步骤2：数据转换。

9、在处理给定的数据库d和查询q时，采用一种递归方法，以避免特征向量的大小与数据库和查询的复杂性直接相关。这种方法有助于解决特征向量长度过长和稀疏性问题，从而需要大量训练数据集的问题。

10、具体地，训练一个模型来预测由应用于子查询的单关系操作组成的查询的基数。该模型处理了一对查询向量和对应操作(ht，at)，其中ht是子查询的向量表示，at是应用于ht上的单关系操作。通过使用深度学习模型训练表示来捕捉查询和关系之间的复杂关系，并提供更准确的结果。

11、该方法的一个重要特点是：ht并非手动指定的特征向量，而是模型自身学习的潜在表示。这种自学习的方法使模型能够自动学习查询和关系之间的本质关系，从而产生准确而丰富的表示。通过自学习，模型能够捕捉到查询和关系之间的非线性关系，并预测子查询基数，从而提高查询性能。

12、步骤3：查询计划构建。

13、本方法结合了强化学习和神经网络nnst。在一个无模型的环境中，状态之间的转移概率未知。在初始状态s0中，只有数据集d和查询q是已知的，且尚未进行任何查询操作。为了识别良好的查询计划，本发明采用以下步骤：

14、首先，强化学习代理从查询q中选择一个操作，以转换到新的状态。

15、然后，在每个状态中引入一个额外的上下文向量ut，ut表示查询q中待完成的操作。

16、该方法的目标是通过结合nnst的查询表示和强化学习来发现有效的查询计划。在无模型的环境中，不知道状态之间的转移概率，这使得问题更具挑战性。因此，本发明提出一种方法，用来在缺乏转移概率信息的情况下构建查询计划。通过使用强化学习代理从查询q中选择操作，并在每个状态中引入上下文向量ut，ut表示q中待完成的操作，它将nnst的查询表示与强化学习相结合，以识别良好的查询计划。

17、步骤4：查询奖励。

18、本方法提出了一种用于构建查询计划的方法，其中，智能体通过强化学习和q-learning算法来优化查询计划的选择策略。为了选择最优的查询计划，智能体需要得到适当的奖励，包括在每个状态下给予奖励、在整个查询计划构建完成后给予奖励。其中一种选择是，使用负成本估计作为奖励，该成本由传统查询优化器计算而来。智能体的目标是找到最优策略π*，确定在给定状态下应该采取哪些操作。通过q-learning算法，智能体不断更新状态-动作值函数ql(s，a)，s表示某一时刻的状态，a表示采取的动作。使用两种策略：行为策略(通常为ε-贪婪策略)和目标策略(通常为贪婪策略)。通过探索搜索空间，状态-动作对逐渐收敛，表示未来时间步中状态的预期奖励，该奖励通过设定计数值来表示。在每次状态转换时，每个状态-动作值函数ql(s，a)都会进行相应的更新，其中max(ql(st+1，a'))表示给定目标贪婪策略的情况下st+1的最大值，a'表示根据上一时刻状态做出的新动作，st+1表示时刻s的下一时刻。

19、步骤5：查询语句优化。

20、训练深度强化学习模型时，网络参数将根据输入的查询操作序列进行相应调整。通过该模型，每个状态都将准确地捕获表示。

21、经过训练后，能够修复此模型并应用强化学习来设计最佳操作策略，从而得出最佳查询计划。

22、有益效果

23、本发明，与现有技术相比，具有以下优点：

24、1.提高查询性能和效率：本发明采用基于深度强化学习的方法，通过自主学习和优化，能够针对大规模数据的查询请求，寻找最优查询执行计划，从而提高数据库查询性能和效率。传统的基于规则或启发式算法的查询优化方法在复杂查询和大规模数据时表现不佳，而深度强化学习方法具备强大的非线性建模能力，能够处理复杂查询优化问题，得到更优的执行计划。

25、2.自适应性和智能化：该发明将查询优化问题转化为强化学习任务，智能体根据查询语句和数据库环境的状态，选择最佳的查询执行计划。通过深度神经网络的非线性建模，智能体能够学习复杂的查询优化策略，并根据环境反馈不断改进自己的决策策略。这使得查询优化更具自适应性和智能化，适应不同的查询场景和数据规模。

26、3.广泛应用前景和研究价值：基于深度强化学习的数据库查询优化方法在实际应用中取得了显著的优势。它能够处理大规模数据的查询请求，提高数据库查询性能和效率。深度强化学习作为一种强大的机器学习方法，吸引了广泛的研究兴趣。在数据库查询优化领域，利用深度强化学习来寻找最优查询执行计划的方法成为了研究热点。这使得该发明在数据库管理和应用中具有广阔的应用前景和研究价值。

27、综上所述，本发明通过引入深度强化学习技术，提高了数据库查询性能和效率，实现了自适应性和智能化的查询优化，同时具备广阔的应用前景和重要的研究价值。这使得本发明在数据库领域具有重要的意义，将对数据库管理和应用产生积极的影响，同时为进一步深入研究数据库查询优化领域提供了有价值的参考。