针对已有的混合负载（HTAP）下物化视图异步增量维护任务生成算法主要面向多记录，无法面向单记录生成HTAP物化视图异步增量维护任务，导致磁盘IO开销的增加，进而降低HTAP物化视图异步增量维护性能的问题，提出面向单记录的HTAP物化视图异步增量维护任务的生成方法。首先，建立面向单记录的HTAP物化视图异步增量维护任务生成的效益模型；然后，基于Q-learning设计面向单记录的HTAP物化视图异步增量维护任务的生成算法。实验结果表明，所提算法在实现面向单记录生成HTAP物化视图异步增量维护任务的基础上，将平均每秒读写操作次数（IOPS）、平均CPU利用率（2核）和平均CPU利用率（4核）至少分别降低了8.49次、1.85个百分点和0.97个百分点。
