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申请/专利权人：南京烽火星空通信发展有限公司
摘要：本发明涉及数据优化及分析技术领域，提供了一种结合有监督和无监督机器学习的SQL耗时分析方法，包括：通过收集过往的SQL运行数据，并基于收集的数据，进行特征向量的提取建立特征数据库，然后对数据进行处理标记，构建分类模型，基于分类模型和过往各类SQL的耗时参考值，对待执行的新下发的SQL分类后，根据分类结果给出该新下发SQL的耗时参考值；通过结合有监督和无监督的机器学习方法建立SQL耗时分析中所需的分类模型，得到带有聚类标签的特征数据的操作，相较于基于人为经验对海量SQL数据打标的方法，前者不需要定期更新人为经验库、更新模型速度更快，对于海量数据库中SQL的耗时分析应用场景，本发明更具有实用性和可行性。
主权项：1.一种结合有监督和无监督机器学习的SQL耗时分析方法，其特征在于，耗时分析方法步骤具体如下：S1：通过设计一个表结构以采集所需的过往SQL运行数据，通过收集该表的数据记录，作为待分析的数据；S2：基于收集的数据，进行特征向量的提取建立特征数据库；S3：然后对S2中的特征数据库进行数据预处理，包括数据清洗、数据归一化，构建数据集；S4：对S3中处理后数据，使用凝聚型层次聚类算法实现对特征数据的聚类并输出带有聚类标签的数据；S5：对S4中输出的已标记的数据，构建分类模型，并使用有监督的机器学习算法实现分类模型的训练和测试，并针对已标记数据统计出过往各类SQL的耗时参考值；S6：通过结合S5中得到的分类模型和过往各类SQL的耗时参考值，对待执行的新下发的SQL分类后，根据分类结果给出该新下发SQL的耗时参考值；由于数据库的用户会下发过往SQL中未曾出现的新类型的SQL，所以需要定期更新SQL分类模型，更新分类模型的本质是更新训练集数据，基于更新后训练集按照S2至S5，完成分类模型的更新。
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百度查询： 南京烽火星空通信发展有限公司 一种结合有监督和无监督机器学习的SQL耗时分析方法
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