10.3778/j.issn.1002-8331.2012.08.005
基于轻量数据挖掘方法的数据库锁表优化
为了保证数据库系统在不同的负载情况下,始终提供强大的事务处理能力,必须对数据库系统进行性能优化.依赖于DBA,来分析性能数据,然后进行系统优化,在系统越来越复杂、负载持续波动的情况下是很困难的,数据库系统的自我优化,是很有前途的解决系统性能问题的技术.针对数据库锁表管理,使用基于轻量数据挖掘的优化方法,通过对性能数据的学习,建立一个能够根据锁表参数预测系统性能的神经网络预测器;在系统运行过程中,自我优化模块不断监控性能数据的变化,通过规则引擎选择需要优化的参数,利用预测器获得参数调整的幅度大小,完成参数设置,提高系统性能.实验证明,数据库系统性能获得近16%的提高.
数据库自我优化、锁表、规则引擎、神经网络、预测器、数据挖掘
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TP311.13(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61070054,60873017,61170013
2012-05-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
16-20,27