[发明专利]一种面向用户的图数据库查询优化方法、系统在审
申请号: | 202110067794.3 | 申请日: | 2021-01-19 |
公开(公告)号: | CN112765411A | 公开(公告)日: | 2021-05-07 |
发明(设计)人: | 宋骐;罗刚;汪国航;田宝同 | 申请(专利权)人: | 合肥鸿麒科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/901 | 分类号: | G06F16/901;G06F16/903;G06F16/2453;G06F16/23 |
代理公司: | 北京同辉知识产权代理事务所(普通合伙) 11357 | 代理人: | 张明利 |
地址: | 230088 安徽省合肥市高新区创新*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 面向 用户 数据库 查询 优化 方法 系统 | ||
1.一种面向用户的图数据库查询优化方法,其特征在于,包括以下步骤:
针对于数据量无法完全载入系统内存的场合下,在没有用户查询数据的基础上,根据数据的获取频率,以获取频率最高的数据作为热点数据,将所述热点数据优先载入至系统内存;
针对于用户查询数据,优先从系统内存中的数据获取与用户查询数据相匹配的数据,若系统内存的数据无法与用户查询数据相匹配,则从硬盘进行获取与户查询数据相匹配的数据。
2.根据权利要求1所述的优化方法,其特征在于,针对于系统内存的数据无法与户查询数据相匹配的场合下,系统内存中的所述热点数据的更新,包括以下步骤:
收集用户查询数据,根据从硬盘进行匹配的数据与户查询数据之间的应答率,判别是否将从硬盘进行匹配的数据作为新的热点数据,进行载入至系统内存中,用于对所述热点数据的更新。
3.根据权利要求2所述的优化方法,其特征在于,所述热点数据包括:一组节点VH、所述节点的n-跳邻居、以及n-跳邻居与节点相关联的边H(n,VH),所述n-跳邻居为对应所述节点v,所有到所述节点v的最短路径为n的节点。
4.根据权利要求3所述的优化方法,其特征在于,所述热点数据的节点最大数量x,以及所述n,满足x*m*kn≤M,M为系统内存大小,m为系统数据库每个节点平均占用内存,k为系统数据库平均每个节点的边数。
5.根据权利要求4所述的优化方法,其特征在于,在系统初始化时,将n设置为2,并得到相应的x值;在系统运行过程中,根据用户查询的相关信息,动态的调整n和x的值。
6.根据权利要求4所述的优化方法,其特征在于,判别是否将从硬盘进行匹配的数据作为新的热点数据,包括以下步骤:对从硬盘进行获取与户查询数据相匹配的数据,进行分类出符合2-跳模式的数据,对符合2-跳模式的数据对应的模式进行出现频率的统计,按照出现频率由高到低的顺序进行对所有模式进行排列,选取当前出现频率相对最高的模式,以相对最高的模式所有对应的节点、并将节点以及节点的2-跳邻居和边作为新的热点数据;
若已选择的节点数量超过x,则停止获取新的热点数据。
7.根据权利要求4所述的优化方法,其特征在于,针对于所述用户查询数据过程中,将所有所述用户查询数据相匹配的系统存储的数据进行以出现频率由高到低的顺序作为热点数据候选集优先选取顺序,所述热点数据候选集的节点数与热点数据的节点数相同;
统计所有用户查询数据对应的所有查询结果的节点,生成所有的特殊节点,并统计特殊节点频率,将所有特殊节点按照出现频率从高到低排列,更新到热点数据候选集中,在此期间,当前热点数据候选集的特殊节点数量未达到x;
当前热点数据候选集的特殊节点数量达到x,对热点数据进行动态更新,在动态更新完成后,清空热点数据候选集。
8.根据权利要求1所述的优化方法,其特征在于,针对已被载入内存中的热点数据,按照被查询到的频率从高到低对热点数据所有的特殊节点进行排序,优先将查询到的频率高的热点数据的特殊节储存在系统内存中。
9.根据权利要求1所述的优化方法,其特征在于,针对于用户查询数据的变更,比对当前热点数据的出现频率和热点数据候选集中特殊节点的出现频率,若当前热点数据的热点节点出现频率小于或者等于热点数据候选集中的特殊节点出现频率,则将小于或者等于热点数据候选集中特殊节点的出现频率的热点数据的热点节点从内存中删除,并将热点数据候选集中的特殊节点及其n-跳邻居载入内存,作为新的热点数据。
10.一种面向用户的图数据库查询优化系统,包括处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-9中任意一项所述的方法。
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