一种流数据并行查询优化的方法和系统与流程

本发明涉及数据处理，尤其涉及一种流数据并行查询优化的方法和系统。

背景技术：

1、随着大数据时代的到来，流数据处理技术得到了广泛的应用。流数据是指不断产生、实时处理的数据，如社交网络、物联网、金融交易等领域产生的数据。由于流数据具有实时性、高速性和不确定性等特点，传统的批处理查询技术已经无法满足流数据处理的需求。流数据并行查询优化是一种为了提高流数据处理效率和性能的方法，它通过将查询分解为并行子任务，并采用适当的策略进行任务分配和调度，从而实现高效的并行处理。

2、然而，现有的流数据并行查询优化方法存在一些问题。首先，由于流数据的实时性和不确定性，查询优化需要考虑到数据的动态变化，而传统的静态查询优化方法往往无法适应这种变化。其次，流数据处理需要高效的并行处理机制，分配和调度任务容易发生数据竞争和冲突。此外，现有的流数据并行查询优化方法往往只关注查询效率，而忽略了查询结果的质量和准确性。为此提出一种流数据并行查询优化的方法和系统来解决上述问题。

技术实现思路

1、为了弥补以上不足，本发明提供了一种流数据并行查询优化的方法和系统，旨在改善了现有技术中由于流数据的实时性和不确定性，查询优化需要考虑到数据的动态变化，而传统的静态查询优化方法往往无法适应这种变化，分配和调度任务容易发生数据竞争和冲突，此外，现有的流数据并行查询优化方法往往只关注查询效率，而忽略了查询结果的质量和准确性的问题。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种流数据并行查询优化的方法，包括：

3、s1、动态查询优化：引入实时数据监控和反馈机制，通过不断监测数据流的特征和变化，实时调整查询计划，只处理最新的数据，避免不必要的数据重复计算，从而降低查询延迟；

4、s2、并行任务分配和调度：通过资源管理和任务调度策略，避免节点间的数据竞争，并优化任务执行的并行度和效率，借助负载均衡算法，实时评估节点的负载情况，并根据负载情况合理分配和调度任务；

5、s3、综合考虑查询效率与结果质量：通过权衡指标，选择最优的查询执行计划；结合流数据的特点，选择合适的数据采样技术，利用自适应采样策略，根据数据流特征和查询需求，动态调整采样率和时机；

6、s4、分布式计算和存储优化：利用分布式存储和计算的能力，将数据分布在多个节点上进行存储和计算，通过数据分区策略，减少数据传输和冲突，缓存热门数据或中间计算结果，根据查询的动态变化，动态调整缓存策略；

7、s5、引入机器学习和智能优化技术：通过对历史查询和执行数据的学习，建立查询优化模型，根据系统状态和用户反馈进行动态调整，实现流数据并行查询优化的持续优化和适应能力。

8、作为上述技术方案的进一步描述：

9、所述s1、动态查询优化包括：

10、s101、建立实时数据流特征库，记录和更新数据特征，通过获取的实时数据特征，动态调整查询计划，在查询执行过程中进行自适应调整；

11、s102、实时监测查询执行的进展和数据特征的变化，比较实时数据特征与查询计划的匹配度，当实时数据特征发生重大变化，重新生成或更新查询计划，以适应数据变化；

12、s103、通过设定数据窗口或时间间隔，并根据新到达的数据更新查询结果，以实现查询的实时性；

13、s104、将查询任务分解为一系列连续的子任务，不断更新查询结果，使用增量计算方法，针对新到达的数据增量更新查询结果，从而减少计算量和延迟；

14、作为上述技术方案的进一步描述：

15、所述s2、并行任务分配和调度，包括：

16、s201、数据竞争和冲突处理：通过任务队列和资源管理器，确保任务的有序执行，避免数据竞争和冲突，使用锁、互斥量等机制，对共享资源进行保护，避免多个任务同时访问和修改同一资源，导致数据竞争和冲突的发生；

17、s202、负载均衡策略：通过实时监测节点的负载情况并动态调整负载均衡策略，使得任务能够在各个节点间均衡分配，避免节点过载和任务延迟；

18、s203、节点负载监测和动态调整：通过定期或实时监测节点的负载情况，得到节点的负载状态，根据负载状态和任务队列中的任务需求，动态调整任务分配和调度策略；

19、s204、并行度和效率优化：分析任务的并行性和依赖关系，根据系统支持的并行度和资源分配情况，划分任务并分配给不同的节点，使用任务划分和调度算法，将任务划分为更小的子任务，使得可以并行地执行，提高系统的并行效率。

20、作为上述技术方案的进一步描述：

21、所述s3、综合考虑查询效率与结果质量，包括：

22、s301、多维度查询评估指标：定义多个查询评估指标，以考虑查询效率和结果质量的多个方面，对每个指标进行合适的权重分配，以反映对查询效率和结果质量的重要性，从而实现综合评估；

23、s302、选择最优的查询执行计划：通过比较不同查询执行计划的多维度指标来选择最优的查询执行计划，使用优化算法，对查询计划进行评估和比较，通过权衡指标的权重分配，选择满足需求的最优查询执行计划；

24、s303、数据采样和自适应策略：根据流数据的特点，对数据进行采样保证结果的准确性，并减少数据处理的开销，根据数据分布的变化、查询请求的优先级，动态调整采样率和时机；

25、s304、实时数据流控制：根据查询效率和结果质量的要求，控制数据流的处理速率，以避免数据过载和质量下降，根据实时数据流控制的结果，进行采样策略和查询执行计划的调整，通过实时监测结果准确性和延迟，调整数据采样和查询执行策略，以维护结果的质量和效率。

26、作为上述技术方案的进一步描述：

27、所述s4、分布式计算和存储优化，包括：

28、s401、分布式存储和计算：使用分布式文件系统或对象存储来实现数据的分布式存储，确保数据的可靠性和可扩展性，利用分布式计算框架进行数据的分布式处理和分布式计算任务的调度和执行；

29、s402、数据分区与数据传输优化：根据数据访问模式、查询需求和数据传输的开销，将数据划分和分布在各个节点上，以减少数据传输和冲突，根据数据的访问频率和查询需求，将热门数据或中间计算结果缓存到各个节点上，以减少数据访问的延迟和提高查询效率，运用数据压缩或数据分片技术，优化数据传输的速度和效率，减少网络传输的开销；

30、s403、动态缓存策略和数据预取：根据查询的动态变化，定义缓存策略，动态调整缓存中的数据，以提高查询效率和结果质量，在执行查询之前预先加载需要的数据到缓存中，减少数据访问的延迟和等待时间；

31、s404、优化数据访问模式和查询优化：分析查询的访问模式和数据访问需求，对数据进行冗余存储或数据重排，以减少数据访问的延迟和冲突，提前计算和缓存中间结果，减少重复计算和访问。

32、作为上述技术方案的进一步描述：

33、所述s5、引入机器学习和智能优化技术，包括：

34、s501、数据收集和特征提取：收集历史查询和执行数据，提取关键特征，作为机器学习模型的输入；

35、s502、建立查询优化模型：使用机器学习算法，建立查询优化模型，在模型中查询效率、结果准确性、资源利用因素，以及与这些因素相关的特征，使用训练数据对模型进行训练，并进行验证和优化，以达到预期的查询优化性能；

36、s503、动态调整查询参数和优化策略：根据实时监测的系统状态和用户反馈，利用查询优化模型动态调整查询参数和优化策略，自动调整并优化查询计划、数据采样率、缓存策略、并行度的关键参数，通过模型的智能学习和推理能力，不断适应变化的查询需求和系统环境，并优化查询执行的效率和结果质量；

37、s504、持续优化和适应能力：定期更新查询优化模型，以反映查询和执行数据的变化和新的优化需求，结合自动化实验和ab测试，评估不同的查询参数和优化策略，以探索更好的结果并进行模型迭代和优化，引入自主决策和优化机制，实现流数据并行查询优化的持续优化和适应能力。

38、作为上述技术方案的进一步描述：

39、所述s1、动态查询优化，还包括：

40、s105、结合实时数据监控，采用自适应数据采样策略，在查询过程中根据实时数据特征进行采样和过滤，以保证结果的准确性和查询延迟的降低；

41、s106、根据数据分布、变化情况和查询需求，动态调整数据采样率和时机，避免不必要的数据读取和处理。

42、作为上述技术方案的进一步描述：

43、系统包括：数据流管理模块、查询优化模块、并行任务调度模块、数据采样模块、分布式计算和存储模块、机器学习和智能优化模块，所述数据流管理模块负责接收和管理输入的流数据，将数据流按照一定的策略进行分割和分发到不同的节点进行处理；所述查询优化模块根据接收到的数据流特征和变化的信息，动态调整查询计划以适应数据的动态变化。

44、作为上述技术方案的进一步描述：

45、所述并行任务调度模块负责将查询任务分配给不同的节点，并调度任务的执行顺序和并行度，所述数据采样模块根据实时数据流特征和查询需求，选择合适的数据采样技术，并采用自适应采样策略。

46、作为上述技术方案的进一步描述：

47、所述分布式计算和存储模块，利用分布式存储和计算能力将数据分布在多个节点上进行存储和计算，采用合适的数据分区策略减少数据传输和冲突，并缓存热门数据或中间计算结果以降低数据访问的延迟，所述机器学习和智能优化模块，通过对历史查询和执行数据的学习，建立查询优化模型，并自动调整查询参数和优化策略。

48、本发明具有如下有益效果：

49、1、本发明中，通过实时数据流特征库来记录和更新数据特征，并通过获取的实时数据特征动态调整查询计划，具体而言，实时监测查询执行的进展和数据特征的变化，比较实时数据特征与查询计划的匹配度，当实时数据特征发生重大变化时，重新生成或更新查询计划，以适应数据的动态变化。

50、2、本发明中，通过任务队列和资源管理器的使用，确保任务的有序执行，避免数据竞争和冲突，通过引入了负载均衡策略，实时评估节点的负载情况，并根据负载情况合理分配和调度任务，此外，通过分析任务的并行性和依赖关系，将任务划分为更小的子任务，并使用任务划分和调度算法，实现并行执行，提高系统的并行效率。

51、3、本发明中，通过综合考虑查询效率和结果质量的多个指标，选择最优的查询执行计划，使用自适应数据采样策略，根据数据流的特点和查询需求，动态调整数据采样率和时机，以保证结果的准确性并降低查询延迟，此外，通过实时数据流控制，控制数据流的处理速率，以避免数据过载和质量下降。