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龙图腾网获悉国家电网有限公司大数据中心申请的专利一种基于深度强化学习的数据库索引优化方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120196628B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510241769.0，技术领域涉及：G06F16/22；该发明授权一种基于深度强化学习的数据库索引优化方法和系统是由刘甜甜;彭放;杨超;朱天佑;江孔辰;桑颜婷;祁亚茹;王珏琼;吕琳;杨志设计研发完成，并于2025-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的数据库索引优化方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度强化学习的数据库索引优化方法和系统，包括：获取待优化数据库的查询记录数据；利用预先训练的Transformer模型对查询记录数据进行特征提取，得到对应的距离特征信息；根据距离特征信息，利用聚类算法对距离特征信息进行聚类分析，得到待优化数据库的查询模式信息；基于查询模式信息，利用预先构建的索引优化模型对待优化数据库进行索引结构调整，得到待优化数据库的最优索引结构；本申请通过使用Transformer模型能够分析历史查询日志，并通过聚类处理，能够识别工作负载的主要组成部分；通过使用引入优先级经验回放机制的索引优化模型能够对工作负载的实时感知和分析，动态调整最优索引结构。

本发明授权一种基于深度强化学习的数据库索引优化方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的数据库索引优化方法，其特征在于，包括： 获取待优化数据库的查询记录数据； 利用预先训练的Transformer模型对所述查询记录数据进行特征提取，得到所述查询记录数据对应的距离特征信息； 根据所述距离特征信息，构建所述距离特征信息之间的距离矩阵； 根据所述距离特征信息之间的距离矩阵，利用K-means聚类算法对所述距离矩阵进行聚类分析，生成对应的聚类图谱； 根据所述聚类图谱进行特征统计，得到所述待优化数据库的查询模式信息； 基于所述查询模式信息，利用预先构建的索引优化模型对所述待优化数据库进行索引结构调整，得到所述待优化数据库的最优索引结构； 其中，所述索引优化模型包括如下的构建过程： 初始化网络结构、模型参数和经验回放缓冲区； 以历史的索引特征数据作为输入训练数据； 以所述历史的索引特征数据对应的索引策略作为输出训练数据； 将所述输入训练数据和所述输出训练数据作为经验值存储至所述经验回放缓冲区； 从所述经验回放缓冲区选出预设数量的经验值作为索引数据输入至深度Q网络中，输出对应的索引预测数据； 根据所述索引预测数据和所述经验回放缓冲区中存储的所述索引数据的目标结构数据，计算对应的损失函数值； 根据所述损失函数值，采用梯度下降法更新所述模型参数，得到索引优化模型； 所述查询模式信息包括：低频查询模式信息、高频查询模式信息和异常查询模式信息。

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