[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

本發明涉及一種基于mysql慢查詢日志詞頻分析的索引智能推薦方法，采用全新設計策略，基于mysql慢查詢日志，對所記錄的查詢語句進行模式匹配、算出各查詢字段、以及查詢字段組合的出現次數，將查詢字段作為無向圖的節點，字段組合作為圖的邊，對生成的無向圖進行改進的廣度優先遍歷，以尋找最長子序列作為最優索引；如此基于慢查詢sql作分析，得到的索引更加客觀、有效；并且通過所設計方法盡量尋找覆蓋率最大的組合索引，可以盡量避免多單列索引的情況。

技術領域

本發明涉及一種基于mysql慢查詢日志詞頻分析的索引智能推薦方法，屬于數據索引推薦技術領域。

背景技術

索引是一種單獨的、物理的對數據庫表中一列或多列的值進行排序的存儲結構，提供指向存儲在表的指定列中的數據值的指針，好的索引可以大大減少sql的查詢時間，提高程序的響應速度。

當前創建索引主要依賴于研發工程師的經驗，研發工程師在實現系統功能的時候，通過項目中的sql、以及以往經驗，在建表的時候同時創建索引，但是這里存在兩個主要的問題：1.缺少項目實際運行數據，索引的創建偏主觀，有時無法與實際sql執行很好的匹配；2.偏向于單列索引，無法充分發揮組合索引的優勢。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是提供一種基于mysql慢查詢日志詞頻分析的索引智能推薦方法，采用全新設計策略，能夠有效提高索引的準確性與效率。

本發明為了解決上述技術問題采用以下技術方案：本發明設計了一種基于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所對應的最優索引，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；