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龙图腾网获悉中企云链股份有限公司申请的专利一种基于验证结果的SQL与索引联合闭环优化方法及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：CN120804103B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511255697.1，技术领域涉及：G06F16/22；该发明授权一种基于验证结果的SQL与索引联合闭环优化方法及系统是由姜勇;杨雷;许明设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于验证结果的SQL与索引联合闭环优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于验证结果的SQL与索引联合闭环优化方法及系统，涉及电数字数据处理技术领域，包括：获取目标数据库慢查询语句并参数归一化为原始SQL模板，提取其工作负载特征；通过大规模语言模型生成高效候选SQL模板集，同时构建异构图并经图神经网络生成候选索引配置集；将两者配对形成优化组合集，输入多模态特征预测模型评估性能指标；选择最优组合部署并进行验证，若未达预期则回滚，达标则保留，将最优组合及其真实性能指标反馈至模型进行微调。本发明能够实现SQL与索引的协同优化，融合人工智能和机器学习提升预测精度，并基于验证结果通过闭环反馈机制持续提升预测准确性，大幅提升数据库查询性能，降低人工调优成本。

本发明授权一种基于验证结果的SQL与索引联合闭环优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于验证结果的SQL与索引联合闭环优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取目标数据库中不满足预设性能指标的慢查询语句，对所述慢查询语句进行参数归一化处理，形成对应的原始SQL模板，提取各原始SQL模板对应的慢查询语句在预设时间段内、在原始索引配置下执行所产生的工作负载特征，所述工作负载特征包括执行次数、执行时间和资源消耗； 将所述原始SQL模板输入预训练的大规模语言模型，生成与所述原始SQL模板语义等价的多个候选SQL模板，构成候选SQL模板集，其中，所述大规模语言模型基于SQL模板训练集训练得到，所述SQL模板训练集包括多个包含待优化SQL模板、优化后SQL模板以及所述优化后SQL模板相比所述待优化SQL模板的执行效率提升量的样本，所述优化后SQL模板与所述待优化SQL模板的语义等价； 提取所述原始SQL模板中所有查询条件语句中引用的所有列名作为候选索引列，基于所述候选索引列、所述候选索引列所属的数据库表、以及所述目标数据库中各数据库表间的主外键关系构建异构图，将所述异构图输入预训练的图神经网络，生成多个候选索引配置，构成候选索引配置集； 将所述候选SQL模板集和所述候选索引配置集进行配对，生成多组优化组合，提取每组优化组合中对应的候选SQL模板和候选索引配置的特征，得到查询特征和索引特征；将所述查询特征、所述索引特征、所述工作负载特征、所述目标数据库的结构特征和数据统计特征输入预训练的多模态特征预测模型，生成各优化组合的预测性能指标，其中，所述数据统计特征包括所述数据库表的行数、所述候选索引列的基数、空值比例和数据分布直方图； 基于所述预测性能指标和预设的优化目标，从所述多组优化组合中选择最优优化组合部署至所述目标数据库； 在预设验证周期内，监测所述最优优化组合中候选SQL模板对应的慢查询语句在候选索引配置下执行产生的真实性能指标，若所述真实性能指标未达到基准性能指标，执行回滚操作，否则保留部署，其中，所述基准性能指标基于所述原始SQL模板对应的慢查询语句在所述原始索引配置下执行产生的性能指标计算得到； 将所述最优优化组合及其对应的真实性能指标作为增量训练样本存入训练样本库，并从所述增量训练样本中提取所述大规模语言模型、所述图神经网络和所述多模态特征预测模型所需的样本数据进行增量训练，以形成闭环优化。

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