一种基于索引选择性的数据库智能索引优化方法

    公开(公告)号:CN116775621B

    公开(公告)日:2024-01-02

    申请号:CN202311062794.X

    申请日:2023-08-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于索引选择性的数据库智能索引优化方法,包括:通过统计分析字段的选择性S、频率指标F、重复度指标D、偏度指标Skewness和峰度指标Kurtosis,综合评估索引的选择性值;根据索引的选择性值和数据分布分析结果,将索引选择性分为高选择性和低选择性两类,并动态调整索引结构和内存分配。本发明通过准确选择和优化索引,可以加快查询速度和响应时间,提高数据库的查询性能。通过动态调整索引结构和内存分配,可以节约存储空间,降低数据库的存储成本。提高系统的灵活性和性能。在设计上考虑了机载环境的资源受限、实时性要求等特殊需求。通过采用高效的计算方法、优化内存分配等技术,以满足机载数据库在资源受限环境下的性能要求。

    一种数据库基准测试用例动态生成方法

    公开(公告)号:CN116804972B

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202311062451.3

    申请日:2023-08-23

    Abstract: 本发明公开了一种数据库基准测试用例动态生成方法,包括:确定数据库的基准测试需求以及基准测试数据;将基准测试数据按照基准测试需求拆分出所涉及的操作对象和操作;其中,操作对象为测试过程中所涉及的数据表集合、字段集合以及相应的时间范围,拆分出的操作指基准测试需求中的测试指标对应到数据库可执行的操作集合;使用系统抽样模型抽取所述操作对象,得到抽样结果;使用操作重组模型将基准测试需求的编码结果映射到数据库的接口空间中,并且使用ARIMA模型预测基准测试需求中的时间段所对应的数据库操作,得到重组后的操作;将抽样结果和重组后的操作输入到用例形式化描述模型中,生成测试用例集合。在基础测试的基础上进行微调以提高测试用例的真实性和代表性。

    一种基于索引选择性的数据库智能索引优化方法

    公开(公告)号:CN116775621A

    公开(公告)日:2023-09-19

    申请号:CN202311062794.X

    申请日:2023-08-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于索引选择性的数据库智能索引优化方法,包括:通过统计分析字段的选择性S、频率指标F、重复度指标D、偏度指标Skewness和峰度指标Kurtosis,综合评估索引的选择性值;根据索引的选择性值和数据分布分析结果,将索引选择性分为高选择性和低选择性两类,并动态调整索引结构和内存分配。本发明通过准确选择和优化索引,可以加快查询速度和响应时间,提高数据库的查询性能。通过动态调整索引结构和内存分配,可以节约存储空间,降低数据库的存储成本。提高系统的灵活性和性能。在设计上考虑了机载环境的资源受限、实时性要求等特殊需求。通过采用高效的计算方法、优化内存分配等技术,以满足机载数据库在资源受限环境下的性能要求。

    一种数据库基准测试用例动态生成方法

    公开(公告)号:CN116804972A

    公开(公告)日:2023-09-26

    申请号:CN202311062451.3

    申请日:2023-08-23

    Abstract: 本发明公开了一种数据库基准测试用例动态生成方法,包括:确定数据库的基准测试需求以及基准测试数据;将基准测试数据按照基准测试需求拆分出所涉及的操作对象和操作;其中,操作对象为测试过程中所涉及的数据表集合、字段集合以及相应的时间范围,拆分出的操作指基准测试需求中的测试指标对应到数据库可执行的操作集合;使用系统抽样模型抽取所述操作对象,得到抽样结果;使用操作重组模型将基准测试需求的编码结果映射到数据库的接口空间中,并且使用ARIMA模型预测基准测试需求中的时间段所对应的数据库操作,得到重组后的操作;将抽样结果和重组后的操作输入到用例形式化描述模型中,生成测试用例集合。在基础测试的基础上进行微调以提高测试用例的真实性和代表性。

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