[發明專利]云計算索引推薦方法及系統

在審

• 申請號: 202110624453.1
• 申請日: 2021-06-04
• 公開（公告）號: CN113407801A
• 公開（公告）日: 2021-09-17
• 發明（設計）人: 孫彪彪;李揚;韓卿
• 申請（專利權）人: 跬云（上海）信息科技有限公司
• 主分類號: G06F16/951
• 分類號: G06F16/951;G06F16/9532
• 代理公司: 北京知果之信知識產權代理有限公司 11541
• 代理人: 卜榮麗;李志剛

本公開提供一種云計算索引推薦方法及系統，所述方法包括：獲取當前使用的云計算服務器在單位時間的單位計算成本以及單位存儲成本；獲取目標用戶所有的歷史查詢語句，提取所有的歷史查詢語句的共有特征，根據共有特征確定歷史查詢語句對應的查詢索引；根據查詢索引查詢數據庫的頻率、時間以及所使用的計算資源，確定每個查詢索引的查詢成本；基于所獲取的目標用戶的當前查詢語句，確定當前查詢語句對應的多個當前查詢索引；根據多個當前查詢索引，通過單位計算成本以及單位存儲成本、以及計算資源使用量以及使用時間，確定每個當前查詢索引對應的總成本；向目標用戶推薦目標查詢索引。本公開的方法通過推薦索引，用存儲資源交換計算資源。

技術領域

本公開涉及云計算技術領域，尤其涉及一種云計算索引推薦方法及系統。

背景技術

近年來，云計算行業突飛猛進，越來越多的企業開始大規模擁抱云環境，無論是OLTP(On-Line Transaction Processing，聯機事務處理過程)應用，還是OLAP(On-LineAnalytical Processing，聯機分析處理過程)應用，都在逐步往云上遷移，主流的云廠商都提供了可靠彈性伸縮的計算服務和存儲服務，來滿足客戶的需求。

目前的大數據架構的一種趨勢是計算和存儲分離，在云環境的大背景下面，計算服務部署在云廠商提供的彈性云服務器上，存儲服務則可以選擇使用云廠商提供的廉價的可以無限伸縮的塊存儲上面。

在觀察多個主流云計算服務商的產品定價后，可以看到塊存儲的成本是遠遠低于計算成本的，在當今的OLAP分析領域內，很多軟件是采用了MPP架構的系統，MPP(MassivelyParallel Processing，大規模并行處理)的核心思想是把任務并行的分散到多個服務器和節點上面，在每個節點上完成計算后，將各自的結果匯總在一起得到最終的分析結果，然后在當今云環境上，在處理超大規模的數據集的時候，每個查詢都會消耗大量的計算資源，即使是重復的查詢分析需求，會產生高昂的分析成本。

發明內容

本公開實施例提供一種云計算索引推薦方法及系統，能夠通過將計算成本交換為存儲成本，從而降低云上使用的總擁有成本。

本公開實施例的第一方面，提供一種云計算索引推薦方法，包括：

獲取當前使用的云計算服務器在單位時間的單位計算成本以及單位存儲成本；

獲取目標用戶所有的歷史查詢語句，提取所述所有的歷史查詢語句的共有特征，根據所述共有特征確定所述歷史查詢語句對應的查詢索引；

根據所述查詢索引查詢數據庫的頻率、時間以及所使用的計算資源，確定每個查詢索引的查詢成本；

基于所獲取的目標用戶的當前查詢語句，確定所述當前查詢語句對應的多個當前查詢索引；

根據所述多個當前查詢索引，通過所述單位計算成本以及單位存儲成本、以及所述計算資源使用量以及使用時間，確定每個當前查詢索引對應的總成本；

向所述目標用戶推薦目標查詢索引，其中，所述目標查詢索引包括每個當前查詢索引對應的總成本中成本最低的查詢索引。

在一種可選的實施方式中，所述根據所述查詢索引查詢數據庫的頻率、時間以及所使用的計算資源，確定每個查詢索引的查詢成本的方法包括：

根據所述查詢索引查詢數據庫的頻率、所述查詢索引查詢數據庫的時間、所述查詢索引查詢所用計算資源，以及預先獲取的源數據的數據抽樣統計信息，確定每個查詢索引的查詢成本；

基于預先獲取的查詢索引計算成本，確定所述查詢索引的成本收益，并為所述查詢索引添加成本收益標簽。

在一種可選的實施方式中，確定每個當前查詢索引對應的計算資源使用量以及使用時間的方法包括：