2025基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)庫創(chuàng)新

基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)庫研究創(chuàng)新2025研究背景數(shù)據(jù)庫發(fā)展階段單機(jī)數(shù)據(jù)庫（如PostgreSQL）數(shù)據(jù)庫集群（如OracleRAC、DB2）分布式及云原生數(shù)據(jù)庫（如Aurora、GuassDB、PolarDB）數(shù)據(jù)庫性能重要性用戶與廠商關(guān)注焦點(diǎn)不同應(yīng)用場(chǎng)景需不同配置調(diào)優(yōu)困難及現(xiàn)狀設(shè)計(jì)高效配置為NP-Hard問題數(shù)據(jù)規(guī)模與查詢復(fù)雜性增加人工調(diào)優(yōu)與傳統(tǒng)自動(dòng)調(diào)優(yōu)的局限性研究現(xiàn)狀索引推薦傳統(tǒng)方法（離線/在線索引推薦）的分類與問題基于學(xué)習(xí)方法的不足（數(shù)據(jù)需求、索引類型、索引間影響等）物化視圖推薦傳統(tǒng)靜態(tài)與動(dòng)態(tài)物化視圖創(chuàng)建方法及問題基于學(xué)習(xí)方法的局限性（視圖類型、負(fù)載適應(yīng)性、訓(xùn)練耗時(shí)等）數(shù)據(jù)分區(qū)傳統(tǒng)分區(qū)創(chuàng)建算法分類與問題（貪心算法、圖劃分算法）基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)分區(qū)算法的不足（單表處理、負(fù)載適應(yīng)性、訓(xùn)練效率等）研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)索引推薦創(chuàng)新多表多列索引推薦考慮索引創(chuàng)建約束建模索引間相互影響物化視圖推薦創(chuàng)新動(dòng)態(tài)負(fù)載下物化視圖推薦基于子查詢改寫的快速評(píng)估算法分區(qū)創(chuàng)建創(chuàng)新基于連接條件的高效分區(qū)新的代理確定與模型訓(xùn)練方式處理新查詢加入情況基于深度學(xué)習(xí)的索引推薦問題定義與數(shù)據(jù)處理索引推薦相關(guān)定義（查詢、負(fù)載、數(shù)據(jù)集、索引等）備選索引集合生成規(guī)則查詢代價(jià)計(jì)算（what-if思想）模型設(shè)計(jì)與訓(xùn)練推薦原理（轉(zhuǎn)化為深度學(xué)習(xí)問題）關(guān)鍵概念設(shè)計(jì)（代理、環(huán)境、狀態(tài)、動(dòng)作、收益）DQN模型選擇與結(jié)構(gòu)模型訓(xùn)練過程（經(jīng)驗(yàn)積累、動(dòng)作選擇、代價(jià)緩存）應(yīng)用到行業(yè)軟件中在大型電商系統(tǒng)中，商品搜索功能涉及多表連接查詢，通過本索引推薦方法可提高搜索效率，快速定位用戶所需商品，提升用戶體驗(yàn)。金融交易系統(tǒng)中，交易查詢復(fù)雜多樣，該方法能為頻繁查詢的表推薦合適索引，加速交易數(shù)據(jù)的檢索，確保交易處理的及時(shí)性?；谏疃葘W(xué)習(xí)的物化視圖創(chuàng)建查詢與物化視圖形式及問題定義支持的查詢與物化視圖形式物化視圖配置、存儲(chǔ)約束與視圖推薦定義代價(jià)計(jì)算與模型設(shè)計(jì)查詢代價(jià)計(jì)算思路（基于子查詢改寫）存儲(chǔ)空間與物化視圖創(chuàng)建代價(jià)計(jì)算靜態(tài)與動(dòng)態(tài)模型設(shè)計(jì)（狀態(tài)編碼、動(dòng)作編碼、收益設(shè)計(jì)等）生成新的物化視圖方法應(yīng)用到行業(yè)軟件中企業(yè)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)中，針對(duì)復(fù)雜分析查詢，利用動(dòng)態(tài)物化視圖推薦，根據(jù)不同分析任務(wù)動(dòng)態(tài)生成物化視圖，減少重復(fù)計(jì)算，提高數(shù)據(jù)分析效率。在物流管理系統(tǒng)中，對(duì)于貨物運(yùn)輸狀態(tài)查詢等復(fù)雜查詢，通過創(chuàng)建物化視圖緩存常用計(jì)算結(jié)果，加快查詢響應(yīng)速度，優(yōu)化物流運(yùn)營管理。基于深度學(xué)習(xí)的分區(qū)創(chuàng)建

問題場(chǎng)景與定義分析型處理場(chǎng)景與分區(qū)目標(biāo)分區(qū)推薦問題相關(guān)定義（負(fù)載、存儲(chǔ)約束、劃分方案等）深度學(xué)習(xí)概念設(shè)計(jì)與模型訓(xùn)練代理、環(huán)境、狀態(tài)、動(dòng)作、收益設(shè)計(jì)緩存機(jī)制（緩存設(shè)計(jì)、延遲分區(qū)、分區(qū)探索）固定負(fù)載與查詢頻率變化的模型設(shè)計(jì)引入新查詢的模型更新（平均劃分與聚類劃分方法）應(yīng)用到行業(yè)軟件中電信運(yùn)營商的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，處理海量用戶數(shù)據(jù)查詢，采用分區(qū)創(chuàng)建方法減少數(shù)據(jù)在節(jié)點(diǎn)間移動(dòng)，加速查詢處理，支持實(shí)時(shí)決策。互聯(lián)網(wǎng)廣告投放系統(tǒng)中，根據(jù)不同廣告投放策略的查詢負(fù)載，通過分區(qū)優(yōu)化數(shù)據(jù)分布，提高廣告投