基于轻量数据挖掘方法的数据库锁表优化

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,是很有前途的解决系统性能问题的技术。针对数据库锁表管理,使用基于轻量数据挖掘的优化方法,通过对性能数据的学习,建立一个能够根据锁表参数预测系统性能的神经网络预测器;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,利用预测器获得参数调整的幅度大小,完成参数设置,提高系统性能。实验证明,数据库系统性能获得近16%的提高。