面向关系数据库的智能索引调优方法

数据库索引是关系数据库系统实现快速查询的有效方式之一.智能索引调优技术可以有效地对数据库实例进行索引调节,从而保持数据库高效的查询性能.现有的方法大多利用了数据库实例的查询日志,它们先从查询日志中得到候选索引,再利用人工设计的模型选择索引,从而调节索引.然而,从查询日志中产生出的候选索引可能并未实际存在于数据库实例中,因此导致这些方法不能有效地估计这类索引对于查询的优化效果.首先,设计并实现了一种面向关系数据库的智能索引调优系统;其次,提出了一种利用机器学习方法来构造索引的量化模型,根据该模型,可以准确地对索引的查询优化效果进行估计;接着设计了一种高效的最优索引选择算法,实现快速地从候选索引空间中选择满足给定大小约束的最优的索引组合;最后,通过实验测试不同场景下智能索引调优系统的调优性能.实验结果表明,所提出的技术可以在不同的场景下有效地对索引进行优化,从而实现数据库系统查询性能的提升.     

基于抽样的垃圾短信过滤方法*

现有垃圾短信过滤系统主要采用对短信进行逐条分析判断的技术,因此处理的效率比较低。针对这一过滤技术的不足,提出了一个基于抽样的垃圾短信过滤方法,该方法引入用户信任度的概念,根据用户的信任度对用户发送的短信进行抽样过滤,极大地提高了处理效率。同时该方法整合了多项垃圾短信过滤技术（黑白名单、关键词及内容过滤技术）,较之单一的过滤方法在准确率和效率上有很大的提高。