一种基于机器学习的OLAP引擎路由方法及系统

    公开(公告)号:CN108763573A

    公开(公告)日:2018-11-06

    申请号:CN201810574436.X

    申请日:2018-06-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的OLAP引擎路由方法及系统,所述方法包括:对SQL语句的特征提取,利用机器学习的方法选择执行引擎,对于从SQL语句中提取出来的特征组成的样本,若样本集中不包含,则建立离线任务,资源充足时以不同的执行引擎执行离线任务,比较不同执行引擎的性能,性能最佳的引擎作为该样本的类标签,再以新的样本集重新训练模型。本发明通过机器学习的方法,以增量的方式训练SQL查询执行引擎选择的分类模型,该方法能够实现对OLAP引擎路由的准确,有效,动态的调整及选择。

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