[發明專利]一種基于生成式預訓練模型的自動化SQL優化方法

有效

• 申請號: 202310760270.1
• 申請日: 2023-06-27
• 公開（公告）號: CN116501764B
• 公開（公告）日: 2023-08-25
• 發明（設計）人: 宋云生;劉雯;陳桂武;趙新陽;李慶安
• 申請（專利權）人: 深圳聯友科技有限公司
• 主分類號: G06F16/2453
• 分類號: G06F16/2453;G06F16/242;G06F16/2455;G06F18/214;G06F16/22
• 代理公司: 深圳市順天達專利商標代理有限公司 44217
• 代理人: 高占元

1.一種基于生成式預訓練模型的自動化SQL優化方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

S1，將大量能在仿真測試環境執行的SQL存入歷史SQL實例庫中形成待優化SQL實例集，將待優化SQL實施例集批量傳輸至生成式預訓練模型后生成多個待選SQL實例集，并將生成的優化SQL實例集與待優化SQL實例集合并為一個待選SQL數據集；

S2，通過深度神經網絡算法構建SQL評估模型，根據SQL評估模型對基于生成式預訓練模型生成的待選SQL數據集進行預測評估，并篩選待優化SQL；

所述步驟S2包括以下步驟：

S21，待選SQL實例集經過仿真測試環境執行后，記錄每條待選SQL執行結果與對應待優化SQL執行結果，判斷待選SQL執行的結果集與對應待優化SQL執行的結果集是否一致，若待選SQL執行的結果集包含待優化SQL執行的結果集則表示為1，不包含則表示為0，其中，每條SQL的執行時長為T，占用CPU核數為C，占用內存大小為M；

S22，根據SQL評價算法模塊對待選SQL數據集的執行結果進行得分計算得到SQL相對優勢得分函數Score_p，所述相對優勢得分函數Score_p的計算公式如下：

Score_p?=?一致性×(W_c×P_C?+W_m×P_M)×P_T；

P_C?=?C_待選SQL/?C_待優化SQL；

P_M?=?M_待選SQL/?M_待優化SQL；

P_T=?T_待選SQL/?T_待優化SQL；

其中，所述W_c、W_m分別表示CPU占用和內存占用在總得分的權重，根據調整后的評分算法計算每一條待選SQL的相對優勢得分Score_p，剔除Score_p為0的待選SQL，保留剩下的待優化SQL對應的待選SQL及其評分，得到SQL實例相對評分數據集，所述P_C，P_M和P_T分別表示CPU相對優勢、內存相對優勢、時長相對優勢，所述C_待選SQL和M_待選SQL和T_待選SQL?分別表示待選SQL的占用CPU核數、占用內存大小與執行時長，所述C_待優化SQL，M_待優化SQL和T_待優化SQL分別表示待優化SQL的占用CPU核數與占用內存大小；

所述步驟S2還包括以下步驟：

S23，將SQL實例相對評分數據集中的待優化SQL及其對應的待選SQL使用生成式預訓練模塊embedding編碼，然后將二者編碼后的矩陣按列拼接為一個整體矩陣，并將整體矩陣作為深度神經網絡算法的自變量樣本輸入，將待選SQL相對優勢得分Score作為因變量樣本輸入，由于待選SQL相對優勢得分Score為連續性變量，將損失函數得分設定為MSE，所述MSE計算方式如下：

其中，和分別為第i條樣本數據的得分實際值和模型預測值，n為樣品數量；訓練完成后將模型保存為SQL相對效率評估模型備調用；

S3，基于生成式預訓練模型、SQL評估模型及仿真測試環境構建用戶端的調用邏輯進行自動化SQL優化。