[發明專利]一種基于mysql慢查詢日志詞頻分析的索引智能推薦方法

有效

• 申請號: 201911377159.4
• 申請日: 2019-12-27
• 公開（公告）號: CN111221864B
• 公開（公告）日: 2022-07-08
• 發明（設計）人: 陳旋;王沖;張平;張鵬
• 申請（專利權）人: 江蘇艾佳家居用品有限公司
• 主分類號: G06F16/2457
• 分類號: G06F16/2457;G06F16/24
• 代理公司: 南京新慧恒誠知識產權代理有限公司 32424
• 代理人: 鄧唯

1.一種基于mysql慢查詢日志詞頻分析的索引智能推薦方法，用于針對mysql中需要推薦索引的目標表t，獲得目標表t所對應的最長子序列并作為最優索引，其特征在于，包括如下步驟：

步驟A.針對mysql慢查詢日志中預設時間范圍內的所有sql查詢語句，獲得其中所有包含目標表t字段的sql查詢語句，構成集合R，其中，集合R中的sql查詢語句的數目為N，然后進入步驟B；

步驟B.獲得集合R中的各查詢字段，并獲得各查詢字段分別在集合R中出現的次數，以及獲得各個分別包含兩個查詢字段的字段組合，且字段組合中的兩個查詢字段同時出現在集合R中的同一sql查詢語句中，并獲得各字段組合分別在集合R中出現的次數，然后進入步驟C；

步驟C.以各查詢字段作為節點、查詢字段的出現次數作為節點的權重，同時以各字段組作為其所包含兩查詢字段分別所對應節點之間的邊、字段組的出現次數作為邊的權重，由此構成無向圖，然后定義參數i_n表示第n組索引中的第i個訪問點，并初始化n＝1，i＝1，然后進入步驟D；

步驟D.選擇無向圖中最大權重所對應的節點，作為第n組索引中的第i個訪問點i_n，并進入步驟E；

步驟E.判斷無向圖中是否存在與i_n直接關聯、且未被作為訪問點的節點，是則進入步驟F；否則進入步驟H；

步驟F.分別針對無向圖中與i_n直接關聯、且未被作為訪問點的各個節點，應用i_n的權重減去其與節點之間邊的權重，并用所獲結果針對該節點的權重進行更新，完成該各個節點的權重的更新，然后進入步驟G；

步驟G.針對i的值進行加1更新，并針對無向圖中與i_n直接關聯、且未被作為訪問點的各個節點，選擇其中最小權重的節點，作為第n組索引中的第i個訪問點i_n，并返回步驟E；

步驟H.針對第n組索引中的各個訪問點i_n，獲得其中第一個訪問點權重與N的比值，并判斷此比值是否大于預設覆蓋率閾值，是則進入步驟I；否則索引智能推薦方法停止，所獲各組最優索引即為目標表t所對應的各組最優索引；

步驟I.第n組索引中各個訪問點i_n所對應的各查詢字段構成一組最優索引，并刪除無向圖中該組最優索引中的各個訪問點，更新無向圖，進入步驟J；

步驟J.判斷無向圖中是否存在節點，是則針對n的值進行加1更新，并返回步驟D；否則即獲得目標表t所對應的各組最優索引。

2.根據權利要求1所述一種基于mysql慢查詢日志詞頻分析的索引智能推薦方法，其特征在于：所述預設覆蓋率閾值為15％。