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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种面向SparkSQL的智能查询优化方法及系统，方法包括：获取已运行查询的基数信息，根据基数信息构建成本比较器和基数比较器模型的训练数据集；提取训练数据集的特征，并分别训练成本比较器和基数比较器的网络模型；输入查询，通过束搜索算法与递归搜索自底向上地生成候选执行计划，并使用成本比较器模型得到成本最低的执行计划；使用基数比较器模型为执行计划中的连接操作选择具体的连接方式，得到可供SparkSQL运行的最终执行计划。本发明能够高效生成低成本的执行计划，减少查询中连接操作的数据量，从而极大地降低查询时间，优化查询性能。
主权项：1.一种面向SparkSQL的智能查询优化方法，包括如下步骤：（1）获取大量已运行查询的基数信息，每条基数信息包含查询的执行计划、输出行数以及执行完成时间；（2）根据所述基数信息，构建成本比较器模型和基数比较器模型各自的训练数据集；（3）对训练数据集进行特征提取，以特征作为输入，分别对成本比较器模型和基数比较器模型进行训练；（4）对于输入的查询，通过束搜索算法与递归搜索自底向上地生成候选执行计划，使用成本比较器模型从中提取出成本最低的一个完整执行计划P；（5）使用基数比较器模型为完整执行计划P中的每个连接操作选择具体的连接方式，从而得到供SparkSQL运行的最终执行计划。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种面向Spark SQL的智能查询优化方法及系统
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