[发明专利]一种数据库优化方法及其系统

权利要求书

1.一种数据库优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、对数据库内的数据进行存储划分，以存储日期不同建立文件组，并将文件组内的数据划分存储至各行列表内；

S2、提取各区分表中各行列表内数据的关键字，并将提取的关键字存储至临时缓冲区内，所述临时缓冲区内划分有若干临时缓冲表，临时缓冲表内划分有若干临时缓冲列，临时缓冲列中存储与临时缓冲列编号相同的行列表中的关键字，并统计各关键字对应权重；

S3、提取关键字权重集合中关键字的权重数值大于设定的关键字权重阈值的关键字，将大于设定的关键字权重阈值的关键字构成主干关键字集合C_ik(c_ik1,c_ik2,...,c_ikx,...,c_ikz)，c_ikx表示为第i个区分表中第k个行列表内第x个主干关键字，z≤5，c_ik1,c_ik2,...,c_ikx,...,c_ikz对应的关键字权重依次降低，并将小于等于设定的关键字权重阈值的关键字构成支干关键字集合D_ik(d_ik1,d_ik2,...,d_ikx,...,d_iky)，d_ikx表示为第i个区分表中第k个行列表内第x个主干关键字，d_ik1,d_ik2,...,d_ikx,...,d_iky对应的关键字权重依次降低；

S4、将各区分表中各行列内的所有关键字进行聚类分析，获得各行列表的聚类中心，并对各行列表进行聚类划分；

S5、提取各聚类中心上的所有行列表，统计各聚类中心上所有行列表的主干关键字，除去重复的主干关键字，并构成聚类关键字集合E_f(e_f1,e_f2,...,e_fλ,...,e_fh)，e_fλ表示为第f个聚类中心上的第λ个聚类关键字，f∈1,2,..,R,h表示为第f个聚类中心上不重复的主干关键字的数量；

S6、接收客户端发送的查询语句，对查询语句进行语法分析，以提取查询语句中的若干查询关键字，所述查询关键字代表查询语句含义的词汇，所述查询关键字构成查询关键字集合Q(q1,q2,...,qy)，qy表示为第y个查询关键字；

S7、将查询语句的查询关键字集合分别与各聚类中心对应的聚类关键字集合进行逐一对比，筛选各聚类中心对应的聚类关键字与查询关键字重叠度系数最大的聚类中心，并执行步骤S8；

S8、将筛选的各聚类中心中的所有行列表与查询关键字进行一一对比，提取行列表中主干关键字和支干关键字组成的所有关键字与查询语句对应的查询关键字进行一一对比，若查询语句中的查询关键字均在其中一行列表时，则提取该行列表内的数据反馈至客户端，否则，依次降低重叠度系数，提取降低后的重叠度系数对应的聚类中心，且执行步骤S7，直至检索出查询语句对应的查询关键字均存在在其中一行列表中。

2.根据权利要求1所述的一种数据库优化方法，其特征在于：所述S1中数据库内的数据存储空间划分，包括以下步骤：

T1、对数据库设置若干文件组，不同文件组以时间段进行划分，并按文件组创建的时间顺序进行排序，分别为1,2,...,i,...,n，i表示为第i个文件组，n表示为文件组的数量；

T2、创建区分函数，区分以datetime类型值为依据，并以时间点类型作为分区分隔点，以创建区分函数，其中，以每天00:00:00时间点作为分区分隔点；

T3、创建区分表，将以datetime分隔的区间与文件组进行一一对应，创建分区表，将各文件组内的数据划分至与之对应的区分表内，区分表对应的编号与文件组对应的编号相一致；

T4、将各区分表进行划分，划分成若干行列表，划分的行列表依次进行编号分别为1,2,...,k,...,h，存储至区分表的数据根据区分表的划分，依次将划分的数据存储至行列表内。