一种面向时序数据库的查询时间预测方法_CN 114218287 A_CnosDB.pdf
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号
(43)申请公布日
(21)申请号 202111662253.1
(22)申请日 2021.12 .30
(71)申请人 北京诺司时空科技有限公司
地址 100020 北京市朝阳区利泽中园106号
楼2层B202-2
申请人 哈尔滨工业大学
(72)发明人 王宏志 李同欣 张凯欣 郑博
梁栋 叶天生 燕钰 丁小欧
(74)专利代理机构 哈尔滨华夏松花江知识产权
代理有限公司 23213
代理人 岳昕
(51)Int.Cl .
G06F
16/2455
(2019 .01)
G06F
16/2458
(2019 .01)
G06F
16/28
(2019 .01)
G06K
9/62
(2022 .01)
(54)发明名称
一种面向时序数据库的查询时间预测方法
(57)摘要
一种面向时序数据库的查询时间预测方法，
涉及计算机技术领域，针对现有技术中查询时间
预测速度慢的问题，包括 ：步骤一：读取时序数
据；步骤二：将时序数据写入CnosDB，CnosDB使用
CnoSQL查询语句对时序数据进行查询检索，并记
录查询时间；步骤三：将查询语句编码为向量化
数据；步骤四：对向量化数据提取数据分布特征；
步骤五：使用PCA对数据分布特征进行降维；步骤
六：利用向量化数据和降维后的数据分布特征作
为输入，查询时间作为输出，训练梯度提升回归
树模型；步骤七：利用训练好的梯度提升回归树
模型进行查询时间预测。本申请在预测时间上，
在上述实验中本模型都能在几十毫秒内给出预
测结果，具有非常可观的响应速度。
权利要求书1页 说明书4页 附图2页
CN 114218287 A
2022.03.22
CN 114218287 A
1 .一种面向时序数据库的查询时间预测方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤一：读取时序数据；
步骤二：将时序数据写入CnosDB，CnosDB使用CnoSQL查询语句对时序数据进行查询检
索，并记录查询时间；
步骤三：将查询语句编码为向量化数据；
步骤四：对向量化数据提取数据分布特征；
步骤五：使用PCA对数据分布特征进行降维；
步骤六：利用向量化数据和降维后的数据分布特征作为输入，查询时间作为输出，训练
梯度提升回归树模型；
步骤七：利用训练好的梯度提升回归树模型进行查询时间预测。
2.根据权利要求1所述的一种面向时序数据库的查询时间预测方法，其特征在于所述
步骤三之前还包括以下步骤：将CnoSQL重写为标准的SQL。
3 .根据权利要求2所述的一种面向时序数据库的查询时间预测方法，其特征在于所述
步骤三中编码包括join图编码和列信息编码，join图编码和列信息编码的结果连接作为整
个查询的编码。
4 .根据权利要求3所述的一种面向时序数据库的查询时间预测方法，其特征在于所述
join图编码的具体步骤为：
分析CnoSQL或SQL查询语句中涉及到的参加join的表，分析每两个参加join的表的连
接关系，并判断每两个参加join的表之间是否连接，若连接，则将join对应的编码设置为1，
若未连接，则将join对应的编码设置为0，最后保留二维矩阵的上三角矩阵部分，并按行展
开为一维矩阵。
5 .根据权利要求4所述的一种面向时序数据库的查询时间预测方法，其特征在于所述
列信息编码的具体步骤为：
针对每个参加join的表，将每个参加join的表中参与查询谓词的编码列设置为1，将每
个参加join的表中未参与查询谓词的编码列设置为0，将设置为1的列和设置为0的列连接，
得到查询编码。
6 .根据权利要求5所述的一种面向时序数据库的查询时间预测方法，其特征在于所述
列信息编码通过one‑hot编码方式进行。
权 利 要 求 书
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CN 114218287 A
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