[发明专利]数据库性能调整方法、装置、设备、系统及存储介质在审
申请号: | 201910290722.8 | 申请日: | 2019-04-11 |
公开(公告)号: | CN110019151A | 公开(公告)日: | 2019-07-16 |
发明(设计)人: | 张霁 | 申请(专利权)人: | 深圳市腾讯计算机系统有限公司 |
主分类号: | G06F16/21 | 分类号: | G06F16/21 |
代理公司: | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人: | 张所明 |
地址: | 518000 广东省深圳市南*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 本申请公开了一种数据库性能调整方法、装置、设备、系统及存储介质。所述方法包括:接收对应于目标数据库的性能调整请求,该性能调整请求用于请求调整目标数据库的配置参数以优化目标数据库的性能;获取目标数据库的状态指标;将目标数据库的状态指标输入至深度强化学习模型,输出目标数据库的推荐配置参数。本申请提供了一种端到端的数据库性能调整解决方案;克服了相关技术中基于流水线式的机器学习方法,所存在的推荐配置参数不佳,数据库性能调整结果不佳的问题;由于是端到端的解决方案,因此能够克服流水线式的解决方案所存在的上述问题,提高了推荐配置参数的准确性,从而使得数据库的性能调整结果更佳。 | ||
搜索关键词: | 数据库 性能调整 推荐配置参数 性能调整请求 目标数据库 存储介质 流水线式 状态指标 调整目标 获取目标 机器学习 配置参数 强化学习 输出目标 优化目标 申请 | ||
【主权项】:
1.一种数据库性能调整方法,其特征在于,所述方法包括:接收对应于目标数据库的性能调整请求,所述性能调整请求用于请求调整所述目标数据库的配置参数以优化所述目标数据库的性能;获取所述目标数据库的状态指标;将所述目标数据库的状态指标输入至深度强化学习模型,输出所述目标数据库的推荐配置参数;其中,所述深度强化学习模型包括第一深度强化学习网络和第二深度强化学习网络,所述第一深度强化学习网络用于提供根据所述状态指标输出所述推荐配置参数的推荐策略,所述第二深度强化学习网络用于对所述第一深度强化学习网络提供的所述推荐策略进行评价。
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