G - Physics – 06 – F
Patent
G - Physics
06
F
G06F 17/30 (2006.01)
Patent
CA 2242808
A computer operated apparatus estimates values needed by an optimizer in a database management system (DBMS). The DBMS has one or more tables for storing data, each table having zero or more columns of user-definable data types and zero or more associated user-defined routines (UDRs). The apparatus has a feature vector extractor connected to the database tables for converting the UDR inputs into a base type representation. A neural network receives the feature vector and generates estimated values which are provided to the optimizer of the DBMS. The neural network can be trained periodically using randomly generated queries, or it can be trained dynamically by capturing data generated during a query. During operation, the optimizer dynamically invokes the neural network to generate estimates such as selectivity and cost per call for determining optimum query search sequence.
L'invention est un appareil commandé par un ordinateur qui sert à évaluer des valeurs utilisées par un optimiseur dans un système de gestion de bases de données. Ce système de gestion de bases de données comprend une ou plusieurs tables utilisées pour stocker les données, chacune de ces tables comptant zéro colonne ou plus de types de données définis par l'utilisateur et zéro routine connexe définie par l'utilisateur ou plus. L'appareil de l'invention est doté d'un extracteur de vecteurs de fonction qui est connecté aux tables de la base de données pour convertir les entrées des routines définies par l'utilisateur en une représentation de type de base. Un réseau neuronal reçoit le vecteur de fonction et produit des valeurs estimées qui sont transmises à l'optimiseur du système de gestion de bases de données. Le réseau neuronal peut être soumis à un apprentissage périodique au moyen de consultations engendrées aléatoirement, ou il peut être soumis à un apprentissage dynamique par la saisie de données engendrée au cours d'une consultation. Durant ces opérations, l'optimiseur sollicite le réseau neuronal dynamiquement pour produire des estimations portant, par exemple, sur la sélectivité et les frais par appel afin d'optimiser la séquence de consultation.
Lakshmi M. Seetha
Zhou Shaoyu
Barrett B.p.
Informix Software Inc.
International Business Machines Corporation
LandOfFree
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