一种基于缓存与深度学习的索引推荐方法及系统，具体涉及一种基于缓存数据库与深度学习的计算机数据库的索引推荐方法及系统，为解决数据查询时计算机数据库的索引推荐方法未利用历史数据，且索引推荐算法无法判断计算机某个列表中特定列是否需要创建索引，导致查询准确率比较低的问题。将编码后的计算机数据库的工作负载和索引配置合并，得到特征向量；将计算机数据库对应的列和数据插入建立的缓存数据库内进行存储；将特征向量输入基于长短期记忆网络建立的数据库调优模型中，结合缓存数据库，输出向量B，若向量B中第i位元素为1，则在计算机数据库列表第i列创建索引，否则不创建索引，根据创建索引的列完成数据查询。属于索引推荐领域。