本发明属于数据库索引，具体的说是基于大模型驱动的实时索引构建与智能优化方法及系统。
背景技术：
1、索引是一种用于提高数据库查询速度的数据结构，在关系数据库中，索引被设计成对数据库表中一列或多列的值进行排序，并保存了这些值以及指向表中物理存储这些值的数据页的逻辑指针清单，索引的作用类似于图书的目录，通过索引可以快速地定位到数据库表中的特定信息，而无需扫描整个表。而索引构建与优化在现代数据库管理和信息检索系统中扮演着至关重要的角色，随着数据量的爆炸性增长和查询需求的日益复杂化，如何高效地构建索引并对其进行智能优化，以提高数据检索的速度和准确性，成为了数据库和信息技术领域的重要研究课题。
2、早期的索引构建和优化方法主要依赖于数据库管理系统提供的索引创建命令，是使用统计语言模型，通过计算单词序列的生成概率来预测未来单词，然而，由于需要估计指数级的转移概率，模型在处理大规模数据时面临维度灾难的问题，且索引更新方法通常滞后于数据更新，导致查询性能下降，难以满足查询需求多样化。
3、如公开号为cn116955348a的专利公开了一种数据库索引构建方法及装置，包括：在接收到数据插入请求的情况下，将待插入数据插入待插入的位置，若第一检测的检测结果为全局索引的节点增加，基于动态随机存储器的地址空间为新增节点分配所需的地址空间，若第二检测的检测结果为新增节点的父节点位于非易失存储器中，将新增节点插入到快捷索引中；若动态随机存取存储器的已用空间占比达到预设比例，将新增节点由动态随机存储器的地址空间迁移至非易失存储器的地址空间；其中，全局索引以及快捷索引均采用跳表数据结构。该技术方案采用跳表数据结构，优化了内存型数据库的索引结构，在保证高数据响应速度的前提下减少索引对dram的空间消耗。
4、如公开号为cn117971837a的专利公开了一种实景三维模型空间索引构建方法，包括：解析实景三维模型的瓦片数据，解析lod层次结构；建立统一的lod层次结构，创建统一的根瓦片和lod参数，并且层数是3的倍数，完成的对lod层次结构的重整；计算实景三维模型的空间包围盒，重新将整个空间自上而下划分成均匀四叉树结构，并对网格进行编号，然后将每一层的瓦片数据填入到新的网格中，生成新的瓦片文件。该技术方案通过对索引结构进行优化，将大模型的索引树被拆分成大小基本一致的局部小索引，方便快速加载，有利于内存分配的优化，能够减少传输索引文件时对网络的压力，且不需要从整个模型的根节点出发进行查询，从而大大提高模型的随机读取性能。
5、以上现有技术均存在以下问题：1）智能化和自适应性不足；2）索引构建的复杂性和灵活性较低；3）缺乏长期学习和优化能力。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本发明提出了基于大模型驱动的实时索引构建与智能优化方法及系统，通过数据流处理与动态预处理技术收集并分析样本数据特性与访问模式；融合预训练语言模型与知识图谱方法，对样本数据进行深度语义解析，并采用自适应混合索引策略生成索引方案；实施索引构建，并应用多目标优化算法优化索引性能，通过实时监控与机器学习预测模型，能够动态调整索引配置，以最优索引组合提升数据库查询效率，实现了智能、高效的索引管理策略。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
3、基于大模型驱动的实时索引构建与智能优化方法，包括：
4、步骤s1：利用数据流处理方式收集样本数据，并进行动态自适应预处理，同时，分析样本数据特性，并评估样本数据的访问模式；
5、步骤s2：利用统计方法，基于历史访问记录和当前数据特性预测热数据，根据热数据预测结果，自动触发加载机制，提前加载到内存；
6、步骤s3：加载预训练语言模型，结合知识图谱方法，对样本数据进行深度语义分析，根据分析结果、样本数据特性、访问模式和热数据预测结果，采用自适应混合索引策略，结合知识图谱中的实体关系信息，生成混合索引方案，并存储到索引数据库；
7、步骤s4：根据混合索引方案，在数据库系统中实施索引构建，利用预训练语言模型对混合索引方案进行多维度性能评估，根据评估结果，采用多目标优化算法自动生成索引优化方案，并实施优化后的索引方案；
8、步骤s5：实时监控索引构建和查询处理的性能指标，利用机器学习算法结合历史查询数据和索引性能数据，预测不同索引组合下的查询优化效果，获得最优索引组合。
9、具体地，所述步骤s3的具体步骤包括：
10、s3.1：加载预训练后的预训练语言模型及其配套的分词器，使用预训练语言模型的分词器对输入的样本数据进行分词和编码；
11、s3.2：将编码后的数据输入到预训练语言模型中，运行预训练语言模型的前向传播，并提取模型的最后一层隐藏状态作为样本数据的深度语义特征；
12、s3.3：使用distmult方式获取知识图谱中相关实体和关系的嵌入表示，使用拼接和维度变换方法将从知识图谱中获取的实体和关系嵌入与预训练语言模型提取的深度语义特征相结合，形成特征向量。
13、具体地，所述步骤s3的具体步骤还包括：
14、s3.4：收集数据库的访问日志，对收集到的访问日志进行统计分析，获得用户访问模式和查询需求；
15、s3.5：根据用户访问模式和查询需求，对特征向量进行特征提取，获得索引候选特征，通过模拟测试，评估不同索引候选特征对查询性能的影响因子，其中，表示第n个索引候选特征的影响因子，n表示索引候选特征的数量；
16、s3.6：根据评估结果，将影响因子进行降序排列，并设置最低影响因子阈值为；
17、若，则获得索引特征，基于索引特征和查询需求，使用自适应混合索引策略生成混合索引方案，其中，表示第m个索引特征，m表示索引特征的数量。
18、具体地，所述步骤s3的具体步骤还包括：
19、s3.7：引入索引的动态调整机制，基于混合索引方案，实时监测索引查询效率，并根据监测结果动态调整索引结构；
20、s3.8：使用训练好的机器学习模型预测索引查询的趋势，对预测的索引查询的趋势结果进行解读和分析，识别出查询热点和模式变化，并根据预测的索引查询的趋势结果和当前的索引，评估是否需要调整索引结构或参数以优化自适应混合索引策略；
21、s3.9：编写自适应混合索引策略构建脚本，并在大规模数据集上执行自适应混合索引策略构建脚本，监控构建过程中的资源消耗和性能指标；
22、s3.10：在新的索引策略执行后，将构建好的混合索引存储到索引数据库中。
23、具体地，所述步骤s4中多目标优化算法的具体步骤包括：
24、s4.1：设定索引优化的目标函数和约束条件，通过启发式方法生成一组初始的索引配置方案作为候选解集，目标函数的公式为：
25、；
26、其中，表示给定的第i个索引配置方案，表示在第i个索引配置方案下，执行查询操作所需的平均或总响应时间，表示在第i个索引配置方案下，索引结构所占用的存储空间大小，表示在第i个索引配置方案下，构建索引所需的时间，、、表示权重系数；
27、s4.2：利用预训练语言模型对候选解集中的每个索引配置方案进行多维度性能评估；
28、s4.3：根据多维度性能评估结果，使用遗传算法从候选解集中选择部分解作为父代，生成新的解作为子代，同时，将父代和子代合并形成新解集，并进行评估。
29、具体地，所述步骤s4中多目标优化算法的具体步骤还包括：
30、s4.4：在新解集中，根据解的支配关系进行分层，使得每一层包含一组互不支配的解，得到不同的非支配层，并将同一非支配层内的所有个体的拥挤度初始化为0；
31、s4.5：对每个非支配层中的个体，在每个目标函数上分别进行排序，对于每个目标函数，计算个体与其相邻个体之间的目标函数差值，并进行归一化处理；
32、s4.6：将所有目标函数上的归一化差值相加，得到该个体的拥挤度，同时，基于非支配排序的层级和拥挤度来选择下一代种群的个体，进行迭代操作；
33、s4.7：设置最大迭代次数，若满足最大迭代次数，则停止迭代，获得pareto最优解，否则，返回步骤s4.3继续迭代；
34、s3.8：根据pareto最优解，生成索引优化方案。
35、具体地，所述s3.6中生成混合索引方案采用哈希表和位图索引方法，结合知识图谱中的实体关系信息，生成混合索引方案。
36、基于大模型驱动的实时索引构建与智能优化系统，包括：数据处理模块、索引生成模块、索引优化模块、监控模块；
37、所述数据处理模块，用于收集样本数据，并进行动态自适应预处理；
38、所述索引生成模块，用于根据预处理后的样本数据创建索引结构，生成混合索引方案；
39、所述索引优化模块，用于实施索引构建，并按需调整和优化索引结构；
40、所述监控模块，用于实时监控索引构建和查询处理的性能指标。
41、具体地，所述索引生成模块包括：模型加载单元、知识图谱融合单元、策略制定单元、存储单元；
42、所述模型加载单元，用于加载预训练语言模型，并进行深度语义表示；
43、所述知识图谱融合单元，用于将外部知识图谱或外部知识融入到索引构建过程中，增强索引的语义理解能力，提高查询的准确度；
44、所述策略制定单元，用于根据样本数据的分析结果、数据特性和访问模式，制定自适应混合索引策略；
45、所述存储单元，用于根据自适应混合索引策略生成索引方案，并存储到索引数据库中，实现索引的物理存储，管理索引文件。
46、具体地，一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，当计算机指令运行时执行基于大模型驱动的实时索引构建与智能优化方法的步骤。
47、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
48、1.本发明提出基于大模型驱动的实时索引构建与智能优化系统，并进行了架构、运行步骤和流程上的优化改进，系统具备流程简单，投资运行费用低廉，生产工作成本低的优点。
49、2.本发明提出基于大模型驱动的实时索引构建与智能优化方法，设置自适应索引方式，通过深度语义分析、自适应混合索引策略、多维度性能评估及动态调整，提升了索引构建的智能化和效率，提高了索引的自适应性，优化了查询性能，提高了数据处理的实时性和索引构建与智能优化系统的运行效率。
1.基于大模型驱动的实时索引构建与智能优化方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于大模型驱动的实时索引构建与智能优化方法，其特征在于，所述步骤s3的具体步骤包括：
3.如权利要求2所述的基于大模型驱动的实时索引构建与智能优化方法，其特征在于，所述步骤s3的具体步骤还包括：
4.如权利要求3所述的基于大模型驱动的实时索引构建与智能优化方法，其特征在于，所述步骤s3的具体步骤还包括：
5.如权利要求4所述的基于大模型驱动的实时索引构建与智能优化方法，其特征在于，所述步骤s4中多目标优化算法的具体步骤包括：
6.如权利要求5所述的基于大模型驱动的实时索引构建与智能优化方法，其特征在于，所述步骤s4中多目标优化算法的具体步骤还包括：
7.如权利要求6所述的基于大模型驱动的实时索引构建与智能优化方法，其特征在于，所述s3.6中生成混合索引方案采用哈希表和位图索引方法，结合知识图谱中的实体关系信息，生成混合索引方案。
8.基于大模型驱动的实时索引构建与智能优化系统，其用于实现权利要求1-7中任一项所述的基于大模型驱动的实时索引构建与智能优化方法，其特征在于，包括：数据处理模块、索引生成模块、索引优化模块、监控模块；
9.如权利要求8所述的基于大模型驱动的实时索引构建与智能优化系统，其特征在于，所述索引生成模块包括：模型加载单元、知识图谱融合单元、策略制定单元、存储单元；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机指令，当计算机指令运行时执行权利要求1-7任一项所述的基于大模型驱动的实时索引构建与智能优化方法的步骤。
