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[发明专利]一种查询任务分阶段调度方法及系统-CN202310848899.1在审
发明人：刘长利 -专利权人： 北京傲韦科技有限公司
申请日： 2023-07-11 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：本申请涉及一种查询任务分阶段调度方法及系统，应用于分布式数据库，包括：根据查询请求生成查询计划，并将查询计划拆分为多个查询阶段，每个查询阶段均包含有执行计划片段；创建查询任务，查询任务信息包括任务号、执行计划片段和数据源信息；对查询任务进行分类，将相同的查询任务信息划分至同一查询阶段，将不同的查询任务信息划分至不同查询阶段；执行查询任务，处于同一查询阶段的任务同时调度；处于不同查询阶段的任务根据分阶段调度操作分配调度顺序，并按照调度顺序依次被调度；其中，所述分阶段调度操作用于依照查询阶段之间的数据依赖关系以分配调度顺序。本申请具有减轻节点负载以及磁盘I/O波动，以提高数据运行稳定性的效果。
一种查询任务分阶段调度方法系统

[发明专利]一种数据库参数调优方法、装置、设备及存储介质-CN202310848916.1在审
发明人：杨建伟 -专利权人： 北京傲韦科技有限公司
申请日： 2023-07-11 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F16/21 文献下载
摘要：本申请涉及一种数据库参数调优方法、装置、设备及存储介质，其获取目标数据库中的历史数据，并将所述历史数据划分为若干个第一数据参数集，所述第一数据参数集包括所述目标数据库的版本参数和配置参数；将若干个所述第一数据参数集分别依次输入预训练的时间预测模型和装箱算法中，得到每个所述第一数据参数集对应的版本在目标数据库中运行的时间预测函数；根据所述时间预测函数，通过参数搜索模型计算所述目标数据库的最优参数配置，以加载至所述目标数据库中。本申请具有使数据库能够快速对新环境进行参数调整和优化的效果。
一种数据库参数方法装置设备存储介质

[发明专利]一种查询选择率估算方法、系统、终端设备及存储介质-CN202310875594.X在审
发明人：韩冬 -专利权人： 北京傲韦科技有限公司
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06F18/27 文献下载
摘要：本申请涉及数据库管理技术领域，尤其涉及一种查询选择率估算方法、系统、终端设备及存储介质。其方法包括，根据预设自回归模型，将所述查询条件对应的联合分布分解为m个条件分布P(Ai|A1，...，Ai−1)；通过概率链式法则对所述P(Ai|A1，...，Ai−1)进行组合，生成对应的联合概率分布，所述概率链式法则公式为：p(A1=a1，A2，...，Am=am)=p(Ai=ai|A1=a1，A2=a2，...，Ai−1=ai−1)，Am为查询属性，am为属性值；根据所述联合概率分布，估算所述查询条件对应的查询选择率。本申请提供的一种查询选择率估算方法、系统、终端设备及存储介质具有提升数据库查询选择率的估算效果。
一种查询选择估算方法系统终端设备存储介质

[发明专利]一种基于响应时间的数据库查询优化方法及装置-CN202310678127.8在审
发明人：张文霞;聂绍平;郑文 -专利权人： 北京傲韦科技有限公司
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F16/242 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于响应时间的数据库查询优化方法及装置，属于数据库技术领域，该方法如下：根据预设的数据库构建方法构建专用查询响应库；获取SQL查询语句并对SQL查询语句进行语法解析；采用RBO优化算法对解析后的SQL查询语句进行优化；对解析后的SQL查询语句进行特征提取并根据提取的特征查询专用查询响应库，确定响应时间；其中，提取的特征包括：SQL特征类型、SQL特征信息和数据量；根据响应时间和CBO优化算法对RBO优化后的SQL查询语句进行优化。本发明可以自动对SQL查询语句的特征进行提取，建立特征与响应时间的关系，自动存储到专用查询响应库中，为CBO的代价计算提供准确的依据，从而提升数据库查询优化的能力，降低成本，提高查询效率。
一种基于响应时间数据库查询优化方法装置

[发明专利]一种分析型数据库中超大规模元数据访问和计算相融合实现分布式计算的方法-CN202310704554.9在审
发明人：冯飞 -专利权人： 北京傲韦科技有限公司
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06F16/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种分析型数据库中超大规模元数据访问和计算相融合实现分布式计算的方法，包括以下步骤：S1、元数据管理，把元数据当做普通数据看待，使用普通数据表的方式来列式存储元数据，但是需要对元数据的表结构进行定义；S2、查询规划与优化，包括普通执行和两阶段融合执行两个步骤；S3、优化阶段，包括元数据逻辑优化和数据执行计划逻辑优化两个步骤；S4、执行阶段，将优化好的SQL逻辑计划分发给各个计算节点，首先读取元数据进行分布式计算，得到最低成本的数据文件读取清单，将该清单交给数据表的处理阶段，然后读取数据文件，执行具体的业务逻辑统计计算。
一种分析数据库超大规模数据访问计算融合实现分布式方法