【摘 要】
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针对传统数据库空间使用量预测方法中存在的预测结果不准确,与实际偏差较大,无法满足企业业务系统的运维空间需要,开展对基于机器学习的线性回归预测数据库空间使用情况的应
【机 构】
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江苏电子信息职业学院计算机与通信工程学院
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针对传统数据库空间使用量预测方法中存在的预测结果不准确,与实际偏差较大,无法满足企业业务系统的运维空间需要,开展对基于机器学习的线性回归预测数据库空间使用情况的应用研究。通过建立数据库空间使用情况线性回归方程、基于机器学习的数据库容量趋势预测,提出一种全新的数据库空间使用情况线性回归预测方法。通过实验证明,该方法与传统方法相比准确性更高,更能够满足企业业务系统数据库对数据实时更新的需要。
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