杭州电子科技大学张桦获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于数据约束的数据库查询优化方法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：CN114328608B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202111670662.6，技术领域涉及：G06F16/2453；该发明授权一种基于数据约束的数据库查询优化方法是由张桦;段浩洋;叶晨;徐宏;吴以凡;戴国骏设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于数据约束的数据库查询优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据约束的数据库查询优化方法。本发明包括如下步骤：步骤1：获取查询语句；步骤2：获取表的编码；步骤3：查询语句输入解析模块解析成为查询树；步骤4：查询树输入传统查询优化器；步骤5：计划编码；步骤6：tcnn树卷积神经网络预测计划的执行时间；步骤7：成本修正；步骤8：数据库执行模块；步骤9：经验重放。本发明针对传统数据库中存在的成本估计误差问题，使用树卷积神经网络，充分学习查询计划的结构特征，在此基础上，利用多列之间存在的数据约束设计一种成本估计修正方法，提高树卷积神经网络模型的训练效率。本发明能提高模型的训练效率，给出准确的成本估计，最终达到查询优化的目的。
本发明授权一种基于数据约束的数据库查询优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据约束的数据库查询优化方法，其特征在于包括如此步骤： 步骤1：获取查询语句； 输入：数据库表之间的连接图，每个表所有列的数据； 输出：查询语句和优化之后的查询语句qa,qb； 根据数据库的连接图，随机选择包含有数据约束的表；随机选取表中的列，随机选取这一列的某个数据，利用符号将其连接，获得查询谓词； 将选择的表、连接关系、查询谓词组合成查询语句qa； 步骤2：获取表的编码； 输入：各个表的数据； 输出：n个表对应的表向量Vts[v1,v2,...vn]； 步骤3：查询语句输入解析模块解析成为查询树； 步骤4：查询树输入传统查询优化器； 步骤5：计划编码； 步骤6：tcnn树卷积神经网络预测计划的执行时间； 步骤7：成本修正； 步骤8：数据库执行模块； 步骤9：经验重放。
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