本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)查詢，尤其涉及一種時序數(shù)據(jù)庫的自適應(yīng)查詢優(yōu)化器。

背景技術(shù)：

1、時序數(shù)據(jù)庫（time?series?database,?tsdb）是專門設(shè)計用于存儲和管理時間序列數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫。隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、監(jiān)控系統(tǒng)、金融市場、工業(yè)傳感器等領(lǐng)域的快速發(fā)展，時序數(shù)據(jù)的量級與復(fù)雜性不斷增加，這對時序數(shù)據(jù)庫的性能提出了更高的要求。

2、現(xiàn)有時序數(shù)據(jù)庫優(yōu)化方式：

3、固定索引和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：大多數(shù)時序數(shù)據(jù)庫采用固定的索引結(jié)構(gòu)，如b樹、lsm樹或哈希索引等，這些結(jié)構(gòu)在處理特定類型的查詢時效果顯著，但在面對多樣化的查詢場景時則可能表現(xiàn)欠佳。

4、手動調(diào)優(yōu)：當(dāng)前，數(shù)據(jù)庫管理員（dba）需要手動分析查詢負(fù)載，調(diào)整數(shù)據(jù)庫的配置參數(shù)、索引結(jié)構(gòu)、存儲引擎等，以優(yōu)化查詢性能。這種方式效率低下且依賴于專家的經(jīng)驗，無法應(yīng)對動態(tài)變化的查詢模式。

5、靜態(tài)查詢優(yōu)化器：現(xiàn)有的時序數(shù)據(jù)庫通常使用靜態(tài)的查詢優(yōu)化器，基于預(yù)定義的規(guī)則和代價模型生成查詢計劃。這種優(yōu)化器在面對穩(wěn)定、已知的查詢模式時效果較好，但在動態(tài)、多變的查詢環(huán)境下，可能無法生成最優(yōu)的查詢計劃。

6、緩存機(jī)制：一些時序數(shù)據(jù)庫引入了緩存機(jī)制，將最近訪問的數(shù)據(jù)和索引存儲在內(nèi)存中，以加速查詢。但這種方法對于需要訪問歷史數(shù)據(jù)或全局?jǐn)?shù)據(jù)的查詢效果有限。

7、當(dāng)前沒有自適應(yīng)查詢優(yōu)化器的影響和不便

8、查詢性能波動：由于缺乏對動態(tài)查詢模式的自適應(yīng)能力，時序數(shù)據(jù)庫在面對不同類型的查詢時，可能會出現(xiàn)性能不穩(wěn)定的情況。例如，面對新的查詢模式或突發(fā)查詢負(fù)載時，數(shù)據(jù)庫的響應(yīng)時間可能大幅增加，導(dǎo)致用戶體驗不佳。

9、高昂的維護(hù)成本：沒有自適應(yīng)查詢優(yōu)化器，數(shù)據(jù)庫管理員必須頻繁手動調(diào)優(yōu)，以應(yīng)對不斷變化的查詢模式。這不僅增加了維護(hù)成本，還需要投入大量的人力資源和時間。

10、低效的數(shù)據(jù)利用：現(xiàn)有的靜態(tài)查詢優(yōu)化器在處理復(fù)雜查詢時，可能無法充分利用數(shù)據(jù)庫中的所有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和索引，導(dǎo)致查詢效率低下。例如，當(dāng)用戶進(jìn)行大規(guī)模的時間區(qū)間查詢時，傳統(tǒng)優(yōu)化器可能無法找到最佳的數(shù)據(jù)訪問路徑，導(dǎo)致查詢速度緩慢。

11、資源浪費：由于現(xiàn)有優(yōu)化器無法根據(jù)實際查詢模式動態(tài)調(diào)整資源分配，可能會導(dǎo)致資源浪費。例如，在低負(fù)載情況下，數(shù)據(jù)庫仍然按照高負(fù)載配置運行，浪費了計算和存儲資源；而在高負(fù)載情況下，可能因為優(yōu)化不當(dāng)而出現(xiàn)資源不足的問題。

12、用戶體驗差：對于最終用戶來說，響應(yīng)速度是時序數(shù)據(jù)庫的重要性能指標(biāo)。如果查詢響應(yīng)時間不穩(wěn)定，特別是在關(guān)鍵時刻（如監(jiān)控系統(tǒng)中發(fā)現(xiàn)異常時）出現(xiàn)查詢延遲，將嚴(yán)重影響用戶體驗和系統(tǒng)的可靠性。

13、典型場景描述

14、物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)：在物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)中，設(shè)備的時序數(shù)據(jù)不斷涌入。管理員可能會頻繁查詢最近的數(shù)據(jù)以監(jiān)控系統(tǒng)狀態(tài)，也可能進(jìn)行歷史數(shù)據(jù)的分析。如果查詢優(yōu)化器不能自適應(yīng)調(diào)整策略，查詢最近數(shù)據(jù)時可能過多地訪問不相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)，或者在分析歷史數(shù)據(jù)時因為優(yōu)化不當(dāng)而產(chǎn)生長時間延遲。

15、金融市場分析：在金融領(lǐng)域，時序數(shù)據(jù)非常重要，如股票價格、交易量等。金融分析師可能會對不同時段的數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)雜的查詢和分析。如果查詢優(yōu)化器無法根據(jù)不同的查詢動態(tài)調(diào)整策略，可能導(dǎo)致分析延遲，錯失市場機(jī)會。

16、總的來說，沒有自適應(yīng)查詢優(yōu)化器的時序數(shù)據(jù)庫在面對復(fù)雜和動態(tài)的查詢模式時表現(xiàn)欠佳，可能導(dǎo)致性能波動、資源浪費和用戶體驗不佳。這種狀況不僅增加了系統(tǒng)維護(hù)的復(fù)雜性，也影響了時序數(shù)據(jù)的高效利用。在現(xiàn)代應(yīng)用場景中，特別是物聯(lián)網(wǎng)、金融和監(jiān)控系統(tǒng)中，自適應(yīng)查詢優(yōu)化器的缺失將帶來顯著的不便和潛在風(fēng)險。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種時序數(shù)據(jù)庫的自適應(yīng)查詢優(yōu)化器。

2、本發(fā)明是采用以下技術(shù)方案實現(xiàn)的：一種時序數(shù)據(jù)庫的自適應(yīng)查詢優(yōu)化器，包括查詢模式分析與分類模塊、自適應(yīng)優(yōu)化策略生成模塊、機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測模塊、實時優(yōu)化與執(zhí)行模塊和用戶反饋與自定義優(yōu)化模塊，其中，

3、查詢模式分析與分類模塊，用以對查詢模式進(jìn)行分析和分類，以識別常見的查詢模式和可能的優(yōu)化點；

4、自適應(yīng)優(yōu)化策略生成模塊，用以基于查詢模式分析結(jié)果，自動生成并調(diào)整查詢優(yōu)化策略；

5、機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測模塊，用以預(yù)測未來的查詢模式變化，并提前優(yōu)化；

6、實時優(yōu)化與執(zhí)行模塊，用以將生成的優(yōu)化策略實時應(yīng)用到數(shù)據(jù)庫中，并監(jiān)控其效果；

7、用戶反饋與自定義優(yōu)化模塊，用以反饋優(yōu)化效果，并提供自定義的優(yōu)化參數(shù)和策略。

8、進(jìn)一步的，還包括數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控模塊，所述數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控模塊用以實時收集和監(jiān)控數(shù)據(jù)庫的查詢?nèi)罩?、?zhí)行計劃、資源使用情況和數(shù)據(jù)分布信息；主要包括查詢?nèi)罩臼占幽K、執(zhí)行計劃分析子模塊、資源使用監(jiān)控子模塊和數(shù)據(jù)分布監(jiān)控子模塊，其中，

9、查詢?nèi)罩臼占幽K，用以捕獲每個查詢的sql語句、查詢模式、執(zhí)行時間、返回結(jié)果大小、使用的索引和存儲結(jié)構(gòu)信息；

10、執(zhí)行計劃分析子模塊，用以記錄查詢優(yōu)化器生成的執(zhí)行計劃；

11、資源使用監(jiān)控子模塊，用以監(jiān)控查詢執(zhí)行時的cpu、內(nèi)存、磁盤i/o資源使用情況；

12、數(shù)據(jù)分布監(jiān)控子模塊，用以實時監(jiān)控數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫中的分布情況。

13、進(jìn)一步的，還包括安全性與容錯機(jī)制，所述安全性與容錯機(jī)制用以確保自適應(yīng)查詢優(yōu)化器的操作不會對數(shù)據(jù)庫的正常運行造成負(fù)面影響；主要包括操作審計子模塊、容錯機(jī)制子模塊和安全性檢查子模塊，其中，

14、操作審計子模塊，用以記錄所有由自適應(yīng)查詢優(yōu)化器執(zhí)行的操作；

15、容錯機(jī)制子模塊，用以在優(yōu)化操作失敗時，自動回滾操作并恢復(fù)到之前的狀態(tài)；

16、安全性檢查子模塊，用以在執(zhí)行每個優(yōu)化操作前，進(jìn)行安全性檢查，確保不會對數(shù)據(jù)庫的完整性和性能造成不良影響。

17、進(jìn)一步的，還包括性能評估與持續(xù)優(yōu)化模塊，所述性能評估與持續(xù)優(yōu)化模塊用以定期評估自適應(yīng)查詢優(yōu)化器的效果，并持續(xù)優(yōu)化其性能；主要包括性能基準(zhǔn)測試子模塊、持續(xù)改進(jìn)子模塊和用戶報告生成子模塊，其中，

18、性能基準(zhǔn)測試子模塊，用以定期執(zhí)行性能基準(zhǔn)測試，評估自適應(yīng)查詢優(yōu)化器的整體效果；

19、持續(xù)改進(jìn)子模塊，用以根據(jù)評估結(jié)果和新的查詢模式，持續(xù)改進(jìn)優(yōu)化算法和策略，以適應(yīng)不斷變化的系統(tǒng)需求；

20、用戶報告生成子模塊，用以生成詳細(xì)的性能報告，展示優(yōu)化器在不同時間段的優(yōu)化效果。

21、進(jìn)一步的，所述查詢模式分析與分類模塊包括查詢模式分類子模塊、頻率分析子模塊和模式變化檢測子模塊，其中，

22、查詢模式分類子模塊，用以將查詢按照特征進(jìn)行分類，所述特征包括范圍查詢、精確查詢、聚合查詢和復(fù)雜join查詢中的一種或多種；

23、頻率分析子模塊，用以統(tǒng)計各類查詢的執(zhí)行頻率和平均執(zhí)行時間，識別高頻查詢和性能瓶頸；

24、模式變化檢測子模塊，用以檢測查詢模式的變化趨勢。

25、進(jìn)一步的，所述自適應(yīng)優(yōu)化策略生成模塊包括索引推薦與調(diào)整子模塊、存儲結(jié)構(gòu)優(yōu)化子模塊和執(zhí)行計劃自適應(yīng)調(diào)整子模塊，其中，

26、索引推薦與調(diào)整子模塊，用以根據(jù)查詢模式的變化，自動推薦新的索引，或者調(diào)整現(xiàn)有索引的結(jié)構(gòu)；

27、存儲結(jié)構(gòu)優(yōu)化子模塊，用以根據(jù)數(shù)據(jù)分布和查詢模式，調(diào)整數(shù)據(jù)的存儲結(jié)構(gòu)；

28、執(zhí)行計劃自適應(yīng)調(diào)整子模塊，用以實時調(diào)整查詢優(yōu)化器的代價模型，以反映當(dāng)前的查詢模式和系統(tǒng)狀態(tài)，生成更高效的執(zhí)行計劃。

29、進(jìn)一步的，所述機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測模塊包括模型訓(xùn)練子模塊、模式預(yù)測子模塊和自適應(yīng)學(xué)習(xí)子模塊，其中，

30、模型訓(xùn)練子模塊，用以基于歷史查詢數(shù)據(jù)和系統(tǒng)性能數(shù)據(jù)，訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型；

31、模式預(yù)測子模塊，用以通過預(yù)測模型，提前識別未來可能的高負(fù)載查詢模式，并提前生成優(yōu)化策略；

32、自適應(yīng)學(xué)習(xí)子模塊，用以進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，以適應(yīng)系統(tǒng)的動態(tài)變化。

33、進(jìn)一步的，所述實時優(yōu)化與執(zhí)行模塊包括策略應(yīng)用子模塊、動態(tài)調(diào)整子模塊和效果監(jiān)控子模塊，其中，

34、策略應(yīng)用子模塊，用以將生成的優(yōu)化策略實時應(yīng)用到數(shù)據(jù)庫中；

35、動態(tài)調(diào)整子模塊，用以根據(jù)系統(tǒng)的實時狀態(tài)，動態(tài)調(diào)整已應(yīng)用的策略；

36、效果監(jiān)控子模塊，用以實時監(jiān)控優(yōu)化策略的效果。

37、進(jìn)一步的，所述用戶反饋與自定義優(yōu)化模塊包括用戶反饋機(jī)制子模塊、自定義參數(shù)設(shè)置子模塊和策略調(diào)整子模塊，其中，

38、用戶反饋機(jī)制子模塊，用以提供用戶接口，讓數(shù)據(jù)庫管理員或高級用戶反饋優(yōu)化效果；

39、自定義參數(shù)設(shè)置子模塊，用以允許用戶定義一些自適應(yīng)優(yōu)化器的參數(shù)，所述參數(shù)包括最大緩存大小、允許的索引數(shù)目和優(yōu)先優(yōu)化的查詢類型；

40、策略調(diào)整子模塊，用以基于用戶反饋和自定義參數(shù)，動態(tài)調(diào)整優(yōu)化策略。

41、本發(fā)明的有益效果在于：本發(fā)明通過動態(tài)調(diào)整查詢計劃、優(yōu)化資源管理和利用機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動的持續(xù)優(yōu)化，有效提升了時序數(shù)據(jù)庫的性能穩(wěn)定性和查詢效率。本發(fā)明在物聯(lián)網(wǎng)、金融分析、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市和環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景，能夠顯著提升系統(tǒng)的響應(yīng)速度、減少維護(hù)成本，并在關(guān)鍵場景中確保數(shù)據(jù)查詢的實時性和可靠性。