基于轻量数据挖掘的数据库锁表优化方法研究

为了保证数据库系统在不同的负载情况下，始终提供强大的事务处理能力，必须对数据库系统进行性能优化。依赖于DBA来分析性能数据然后进行系统优化，在系统越来越复杂、负载持续波动的情况下是很困难的。数据库系统的自我优化是解决系统性能问题的前景性技术。针对数据库锁表管理，提出了一种基于轻量数据挖掘的优化方法，通过对性能数据的学习，建立一个神经网络预测器，能够根据锁表参数预测系统性能。在系统运行过程中，自我优化模块不断监控性能数据的变化，通过规则引擎选择需要优化的参数，并利用预测器获得参数调整的幅度大小，完成参数设置以提高系统性能。实验证明，该方法使数据库系统性能获得了近16%的提升。