摘要
随着信息技术的迅猛发展，数据库系统在各领域的应用日益广泛，数据量呈爆炸式增长，传统查询处理方法面临效率低下等问题。为此，本研究聚焦于数据库查询优化技术，旨在提高查询效率，降低资源消耗。通过深入分析现有查询优化算法，结合实际应用场景需求，提出一种基于机器学习的自适应查询优化框架。该框架能够动态调整查询计划，充分利用硬件资源，有效应对复杂多变的数据环境。实验结果表明，在多种典型查询场景下，与传统优化方法相比，新框架可将查询响应时间平均缩短30%以上，显著提升系统吞吐量。此外，针对大规模分布式数据库系统，引入了增量式查询优化策略，实现了局部更新时的高效查询处理，减少了不必要的全表扫描操作。本研究不仅为解决当前数据库查询性能瓶颈提供了新的思路和方法，还为未来智能化数据库系统的构建奠定了理论基础，具有重要的学术价值和广阔的应用前景。
关键词：数据库查询优化；机器学习；自适应查询框架
Abstract
With the rapid advancement of information technology, database systems have been increasingly applied across various fields, leading to an explosive growth in data volume. Traditional query processing methods face challenges such as inefficiency. This study focuses on database query optimization techniques to enhance query efficiency and reduce resource consumption. By thoroughly analyzing existing query optimization algorithms and considering the requirements of practical application scenarios, we propose an adaptive query optimization fr amework based on machine learning. This fr amework can dynamically adjust query plans, fully utilize hardware resources, and effectively address complex and changing data environments. Experimental results demonstrate that, compared with traditional optimization methods, the new fr amework can reduce query response time by more than 30% on average in various typical query scenarios, significantly improving system throughput. Additionally, for large-scale distributed database systems, an incremental query optimization strategy is introduced to achieve efficient query processing during local updates, thereby reducing unnecessary full table scans. This research not only provides new approaches and methods to solve current database query performance bottlenecks but also lays a theoretical foundation for the construction of future intelligent database systems, possessing significant academic value and broad application prospects.
Keywords：Database Query Optimization; Machine Learning; Adaptive Query fr amework
目 录
摘要 I
Abstract II
一、绪论 1
(一) 数据库查询优化的研究背景与意义 1
(二) 国内外研究现状综述 1
(三) 本文研究方法与技术路线 2
二、查询优化基础理论与框架 2
(一) 查询优化的基本概念 2
(二) 查询处理的数学模型 3
(三) 常见查询优化算法分类 3
(四) 查询优化器的工作原理 4
三、查询优化关键技术分析 5
(一) 索引选择与优化策略 5
(二) 查询重写技术研究 5
(三) 并行查询优化方法 6
(四) 物化视图的选择与维护 7
四、查询优化的应用实践与案例 7
(一) 大数据环境下的查询优化 7
(二) 分布式系统的查询优化 8
(三) 实时系统中的查询优化 9
(四) 查询优化的实际应用效果评估 9
结 论 11
参考文献 12
随着信息技术的迅猛发展，数据库系统在各领域的应用日益广泛，数据量呈爆炸式增长，传统查询处理方法面临效率低下等问题。为此，本研究聚焦于数据库查询优化技术，旨在提高查询效率，降低资源消耗。通过深入分析现有查询优化算法，结合实际应用场景需求，提出一种基于机器学习的自适应查询优化框架。该框架能够动态调整查询计划，充分利用硬件资源，有效应对复杂多变的数据环境。实验结果表明，在多种典型查询场景下，与传统优化方法相比，新框架可将查询响应时间平均缩短30%以上，显著提升系统吞吐量。此外，针对大规模分布式数据库系统，引入了增量式查询优化策略，实现了局部更新时的高效查询处理，减少了不必要的全表扫描操作。本研究不仅为解决当前数据库查询性能瓶颈提供了新的思路和方法，还为未来智能化数据库系统的构建奠定了理论基础，具有重要的学术价值和广阔的应用前景。
关键词：数据库查询优化；机器学习；自适应查询框架
Abstract
With the rapid advancement of information technology, database systems have been increasingly applied across various fields, leading to an explosive growth in data volume. Traditional query processing methods face challenges such as inefficiency. This study focuses on database query optimization techniques to enhance query efficiency and reduce resource consumption. By thoroughly analyzing existing query optimization algorithms and considering the requirements of practical application scenarios, we propose an adaptive query optimization fr amework based on machine learning. This fr amework can dynamically adjust query plans, fully utilize hardware resources, and effectively address complex and changing data environments. Experimental results demonstrate that, compared with traditional optimization methods, the new fr amework can reduce query response time by more than 30% on average in various typical query scenarios, significantly improving system throughput. Additionally, for large-scale distributed database systems, an incremental query optimization strategy is introduced to achieve efficient query processing during local updates, thereby reducing unnecessary full table scans. This research not only provides new approaches and methods to solve current database query performance bottlenecks but also lays a theoretical foundation for the construction of future intelligent database systems, possessing significant academic value and broad application prospects.
Keywords：Database Query Optimization; Machine Learning; Adaptive Query fr amework
目 录
摘要 I
Abstract II
一、绪论 1
(一) 数据库查询优化的研究背景与意义 1
(二) 国内外研究现状综述 1
(三) 本文研究方法与技术路线 2
二、查询优化基础理论与框架 2
(一) 查询优化的基本概念 2
(二) 查询处理的数学模型 3
(三) 常见查询优化算法分类 3
(四) 查询优化器的工作原理 4
三、查询优化关键技术分析 5
(一) 索引选择与优化策略 5
(二) 查询重写技术研究 5
(三) 并行查询优化方法 6
(四) 物化视图的选择与维护 7
四、查询优化的应用实践与案例 7
(一) 大数据环境下的查询优化 7
(二) 分布式系统的查询优化 8
(三) 实时系统中的查询优化 9
(四) 查询优化的实际应用效果评估 9
结 论 11
参考文献 12
