基于轻量数据挖掘方法的数据库锁表优化
外文标题：Database lock table optimization based on light weight data mining.Computer Engineering and Applications
文献类型：期刊
作者：周晓云[1]
机构：[1]徐州师范大学计算机科学与技术学院
[2]中国人民大学信息学院
年：2012
期刊名称：计算机工程与应用
卷：48
期：8
页码范围：16-20,27
增刊：增刊
收录情况：中国科技核心期刊
所属部门：信息学院
语言：中文
ISSN：1002-8331
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_jsjgcyyy201208005.aspx
DOI：10.3778/j.issn.1002-8331.2012.08.005
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基金：国家自然科学基金
关键词：数据库自我优化;锁表;规则引擎;神经网络;预测器;数据挖掘
摘要：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.
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