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龍圖騰網(wǎng)恭喜河北工業(yè)大學申請的專利一種數(shù)據(jù)庫動態(tài)索引的構建方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN114996267B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202210562160.X，技術領域涉及：G06F16/22；該發(fā)明授權一種數(shù)據(jù)庫動態(tài)索引的構建方法是由楊亮;吳昊澤;康麗娜;陳磊;許曉笛;牛炳鑫設計研發(fā)完成，并于2022-05-23向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種數(shù)據(jù)庫動態(tài)索引的構建方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明為一種數(shù)據(jù)庫動態(tài)索引的構建方法，該構建方法包括以下內容：獲取數(shù)據(jù)庫，所述數(shù)據(jù)庫內存儲有大量的元組，每一個元組中存儲形式相同；制作全局數(shù)據(jù)集，從數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)信息中挑選所需屬性，按照所需屬性進行映射，找到映射中每條行記錄所在的數(shù)據(jù)塊，以鍵值和數(shù)據(jù)所在的數(shù)據(jù)塊的塊號組成鍵值對，以數(shù)據(jù)庫中挑選出的所有鍵值對作為全局數(shù)據(jù)集；構建動態(tài)學習索引模型。該方法充分利用多種模型對多種數(shù)據(jù)結構的包容性，根據(jù)各個結點的數(shù)據(jù)分布使用最適合的索引模型，并且利用OLAP數(shù)據(jù)庫的定期更新特性，對本動態(tài)學習索引模型進行自適用性更新。

本發(fā)明授權一種數(shù)據(jù)庫動態(tài)索引的構建方法在權利要求書中公布了：1.一種數(shù)據(jù)庫動態(tài)索引的構建方法，該構建方法包括以下內容：步驟1.構建全局數(shù)據(jù)集獲取數(shù)據(jù)庫，所述數(shù)據(jù)庫內存儲有大量的元組，每一個元組中存儲形式相同；制作全局數(shù)據(jù)集，從數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)信息中挑選所需屬性，按照所需屬性進行映射，找到映射中每條行記錄所在的數(shù)據(jù)塊，以鍵值和數(shù)據(jù)所在的數(shù)據(jù)塊的塊號組成鍵值對，以數(shù)據(jù)庫中挑選出的所有鍵值對作為全局數(shù)據(jù)集；步驟2.構建動態(tài)學習索引模型首先對于全局數(shù)據(jù)集進行B+樹的回歸樹訓練，記錄訓練出來的B+樹索引，用于數(shù)據(jù)更新，同時根據(jù)B+樹索引確定將整個全局數(shù)據(jù)集在B+樹的層數(shù)和各層的結點數(shù)，按照層數(shù)和相應的結點的對全局數(shù)據(jù)集進行分割，獲得每個結點對應的結點數(shù)據(jù)集；設置誤差闕值，之后從第一層開始對每層各個結點進行除B+樹以外的多種結點模型的訓練，結點數(shù)據(jù)集對除B+樹以外的多種結點模型多線程同時進行訓練，對于每個結點，都擁有了多種不同結點模型訓練出的結果，獲得每個結點模型的誤差率，挑選出誤差率最小的結點模型和誤差闕值比較，若小于誤差闕值則選擇所挑選出的誤差率最小的結點模型為當前結點的結點模型，否則當前結點的結點模型選擇B+樹；確定當前結點的結點模型的類型后，對結點進行模型標識，即記錄這個結點使用什么結點模型；所述除B+樹以外的多種結點模型至少包括神經(jīng)網(wǎng)絡模型和線性回歸模型；當前層的結點都確定了結點模型的類型后，選擇當前層的key值要進入的下一層的結點再進行下一層結點模型的訓練，以此類推，獲得了動態(tài)學習索引模型，動態(tài)學習索引模型中的結點為動態(tài)索引結點，至此完成了數(shù)據(jù)庫動態(tài)索引的構建。

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