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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利基于图注意力网络的查询优化领域代价估计方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117113075B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310810875.7，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于图注意力网络的查询优化领域代价估计方法是由朱道冰;席瑞;范淑焕;曾骁阳;侯孟书;廖建明设计研发完成，并于2023-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图注意力网络的查询优化领域代价估计方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于图注意力网络的查询优化领域代价估计方法，包括以下步骤：获取数据并构建针对PostgreSQL数据库的训练集；构建代价估计模型的深度学习网络；将训练集传入代价估计模型对深度学习网络进行训练；基于需要预测的查询语句的数据，得到预测的代价；将代价估计模型外挂于PostgreSQL数据库中，实现在该数据库上的代价估计任务。本发明对传统的基数估计和代价估计方法的发展进行了调研，深入研究和分析了现有的学习型代价估计模型存在的问题，并提出了基于图注意力网络的代价估计模型。在特征编码中引入表格基数、基表选择率和连接选择率等有效的特征数据，从而提高了代价估计的准确性。

本发明授权基于图注意力网络的查询优化领域代价估计方法在权利要求书中公布了：1.基于图注意力网络的查询优化领域代价估计方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，获取数据并构建针对PostgreSQL数据库的训练集； 步骤S2，构建代价估计模型的深度学习网络； 步骤S3，将训练集传入代价估计模型对深度学习网络进行训练； 步骤S4，基于需要预测的查询语句的数据，得到预测的代价； 步骤S5，将代价估计模型外挂于PostgreSQL数据库中，实现在该数据库上的代价估计任务； 所述步骤S1中获取数据包括查询PostgreSQL数据库现有统计信息和ExplainAnalyze接口两种方式； 所述数据包括数据库模式信息、统计信息及查询语句物理执行计划树； 所述物理执行计划树由多个节点组成，每个节点对应一个物理算子； 所述物理执行计划树还包括使用弗洛伊德算法计算最短路径构建先验注意力矩阵的步骤； 所述物理算子包括BitmapHeapScan，IndexScan和NestedLoopJoin； 所述步骤S1中构建针对PostgreSQL数据库的训练集使用特征编码方法； 所述特征编码包括针对表格、列名以及连接谓词使用LearningEmbedding的方法； 选择谓词使用编码为一个三元组的方法； 所述三元组为Column,Operator,Value； 引入数据库统计信息中的基数、基表选择率和连接选择率则进行拼接并传入Linner进行特征编码； 所述选择谓词还包括根据在采样表格上的满足情况生成的固定长度的向量的步骤； 所述步骤S2包括以下子步骤： 步骤S21，对特征进行编码； 步骤S22，构建图注意力； 步骤S23，多层迭代拟合； 步骤S24，对代价进行预测； 所述步骤S22包括以下子步骤： 对表格名称、列名称、选择谓词中的操作类型、等值连接依次采用Embedding层和Linner层进行特征编码; 对采样数据使用Linner层进行特征编码; 对选择谓词采用Mask机制进行平均池化; 使用Concat层将不同特征编码拼接在一起作为查询语句物理执行计划树节点的特征编码向量； 所述步骤S22输入特征编码层编码的节点特征向量和佛洛依德算法计算的先验注意力矩阵，使用先验注意力去调整图注意力网络学习到的注意力矩阵以学习物理执行计划树跨节点依赖与节点层级之间的关系。

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