[发明专利]基于深度图压缩算法的并行查询表现预测系统及方法有效
| 申请号： | 202010342856.2 | 申请日： | 2020-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN111581454B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 李国良;周煊赫 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06F16/903 | 分类号： | G06F16/903;G06F16/9032;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 石茵汀 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度图压缩算法的并行查询表现预测系统及创建和使用方法，该系统包括：查询预处理模块，用于对并行查询信息进行提取，并更新负载图的节点和边特征，以及对负载图进行合并；在线预测模块，用于利用模型计算出负载图上并行查询的执行特征；离线训练模块，用于利用历史数据训练深度图压缩模型和深度学习模型以学习模型的参数。该系统可以较准确地预测数据库中并行查询的执行表现。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 压缩 算法 并行 查询 表现 预测 系统 方法 | ||
【主权项】：
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