[發明專利]數據庫參數調整方法、裝置及計算機可讀存儲介質

有效

• 申請號: 202110268880.0
• 申請日: 2021-03-12
• 公開（公告）號: CN113064879B
• 公開（公告）日: 2023-03-10
• 發明（設計）人: 張光鈺;蔡寶清;程彬;邢家樹;楊杰
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F16/21
• 分類號: G06F16/21;G06F18/2135;G06F18/214;G06F18/2431;G06N3/04;G06N3/092
• 代理公司: 深圳市深佳知識產權代理事務所(普通合伙) 44285
• 代理人: 夏歡

1.一種數據庫參數調整方法，其特征在于，所述方法包括：

獲得針對目標數據庫的參數調整請求；

根據所述參數調整請求獲取所述目標數據庫的當前狀態信息；

將所述當前狀態信息輸入參數調優強化模型，得到所述當前狀態信息對應的調優激勵參數和候選數據庫參數；其中，所述參數調優強化模型是基于多組數據庫樣本參數訓練得到的，所述數據庫樣本參數為基于初始數據庫參數每次進行性能優化迭代所篩選得到的；

若所述候選數據庫參數未滿足數據庫性能條件，通過所述參數調優強化模型基于所述調優激勵參數進行循環迭代，直至所述參數調優強化模型輸出的候選數據庫參數滿足所述數據庫性能條件；

以滿足所述數據庫性能條件的候選數據庫參數，作為所述目標數據庫的目標推薦參數；

所述參數調優強化模型的訓練過程包括：構建針對目標數據庫的第一數據庫參數集，所述第一數據庫參數集包含有多組初始數據庫參數；

對所述多組初始數據庫參數進行性能優化迭代，篩選每次性能優化迭代中的第一類數據庫參數組至下一次性能優化迭代，直至滿足迭代終止條件，得到多組數據庫樣本參數；其中，所述第一類數據庫參數組包括數據庫性能指標達到性能優化閾值的一組或多組數據庫參數；所述數據庫性能指標是將所述數據庫參數應用于所述目標數據庫得到的；

獲取所述多組數據庫樣本參數應用于所述目標數據庫各自的樣本狀態信息；

基于所述多組數據庫樣本參數和多組樣本狀態信息，對深度強化學習網絡進行循環訓練，直至滿足訓練終止條件，將最終訓練得到的深度強化學習網絡確定為參數優化強化模型。

2.根據權利要求1所述的方法，所述對所述多組初始數據庫參數進行性能優化迭代，篩選每次性能優化迭代中的第一類數據庫參數組至下一次性能優化迭代，直至滿足性能優化迭代終止條件，得到多組數據庫樣本參數，包括：

獲取所述多組初始數據庫參數各自的數據庫性能指標；

利用所述數據庫性能指標，篩選所述多組初始數據庫參數中的第一類數據庫參數組；

依據所述第一類數據庫參數組，構建第二類數據庫參數組；

由所述第一類數據庫參數組與所述第二類數據庫參數組構成第二數據庫參數集；其中，所述第二數據庫參數集與所述第一數據庫參數集所包含的數據庫參數組數相同；

若不滿足性能優化迭代終止條件，繼續對所述第二數據庫參數集包含的多組數據庫參數進行性能優化迭代；

若滿足所述性能優化迭代終止條件，將最后一次性能優化迭代得到的數據庫參數確定為數據庫樣本參數。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述獲取所述多組初始數據庫參數各自的數據庫性能指標，包括：

將所述多組初始數據庫參數應用于所述目標數據庫，得到相應的數據庫性能向量；

對所述數據庫性能向量包含的多個數據庫性能值進行加權求和，得到相應組初始數據庫參數的數據庫性能指標；

所述依據所述第一類數據庫參數組，構建第二類數據庫參數組，由所述第一類數據庫參數組與所述第二類數據庫參數組構成第二數據庫參數集，包括：

依據所述第一類數據庫參數組的數據庫性能指標，確定所述第一類數據庫參數組中的第三類數據庫參數組；其中，所述第三類數據庫參數組中不包含所述第一類數據庫參數組中最高數據庫性能指標對應的數據庫參數組；

對所述第三類數據庫參數組包含的不同組數據庫參數進行參數交叉替換處理，得到第二類數據庫參數組；

對所述第一類數據庫參數組和所述第二類數據庫參數組中的第四類數據庫參數組進行參數突變處理；

由參數突變處理后的數據庫參數組、未參與所述參數突變處理的一組數據庫參數，以及所述第一類數據庫參數組構成第二數據庫參數集；

其中，所述未參與所述參數突變處理的一組數據庫參數是指所述第一類數據庫參數組和所述第二類數據庫參數組中，具有最高數據庫性能指標的一組數據庫參數。