基于C4.5和Boosting算法的数据库负载自动识别
对数据库进行调整与优化时,负载的类型是要考虑的一个关键因素.不同的负载类型(联机事务处理OLTP和联机分析处理OLAP),意味着不同的资源分配策略.另外在系统运行中,负载的类型是经常变化的.把基于C4.5决策树算法和Boosting集成学习算法的分类模型用于数据库负载类型的自动识别中,实验结果表明,该分类模型是可行的,达到了令人满意的准确度以及关于负载识别的4个特殊要求.
自管理数据库、9自调优数据库、负载自动识别、C4.5算法、Boosting算法、分类模型
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TP311(计算技术、计算机技术)
2008-05-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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