【摘 要】
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基数估计和代价估计可以引导执行计划的选择,估计准确性对查询优化器至关重要.然而,传统数据库的代价和基数估计技术无法提供准确的估计,因为现有技术没有考虑多个表之间的相关性.将人工智能技术应用于数据库(artificial intelligence for databases,AI4DB)近期得到广泛关注,研究结果表明,基于学习的估计方法优于传统方法.然而,现有基于学习的方法仍然存在不足:首先,大部分的方法只能估计基数,但忽略了代价估计;其次,这些方法只能处理一些简单的查询语句,对于多表查询、嵌套查询等复杂查
【机 构】
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成都信息工程大学软件工程学院,四川成都610225;成都信息工程大学管理学院,四川成都610225;北京华为数字技术有限公司,北京100085;深圳大学计算机与软件学院,广东深圳518060;广西教育
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基数估计和代价估计可以引导执行计划的选择,估计准确性对查询优化器至关重要.然而,传统数据库的代价和基数估计技术无法提供准确的估计,因为现有技术没有考虑多个表之间的相关性.将人工智能技术应用于数据库(artificial intelligence for databases,AI4DB)近期得到广泛关注,研究结果表明,基于学习的估计方法优于传统方法.然而,现有基于学习的方法仍然存在不足:首先,大部分的方法只能估计基数,但忽略了代价估计;其次,这些方法只能处理一些简单的查询语句,对于多表查询、嵌套查询等复杂查询则无能为力;同时,对字符串类型的值也很难处理.为了解决上述问题,提出了一种基于树型门控循环单元,Tree-GRU (tree-gated recurrent unit)的基数和代价估计方法,可以同时对基数和代价进行估计.此外,采用了有效的特征提取和编码技术,在特征提取中兼顾查询和执行计划,将特征嵌入到Tree-GRU中.对于字符串类型的值,使用神经网络自动提取子串与整串的关系,并进行字符串嵌入,从而使具有稀疏性的字符串变得容易被估计器处理.在JOB、Synthetic等数据集上进行了大量实验,实验结果表明,所提模型的各方面性能优于主流算法.
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针对机电液耦合器流固耦合分析对结构设计和后续材料选取的重要性,本文分析了机电液耦合器的结构和工作原理,建立了流固耦合数学模型,形成机电液耦合器的单向流固耦合分析方法.在Workbench中的Design Modeler提取斜盘式柱塞泵的流体域,通过Fluent软件进行瞬态和稳态流场仿真分析,并利用Static Structural对结构进行单向流固耦合仿真分析.仿真结果表明,在额定工况下,求解得到斜盘式柱塞泵最大变形为0.04309 mm,最大等效应力为247.75 MPa,说明流体动力各部件的总变形和等
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