多维数据的树形结构组织方法

为实现数据库的快速查询,我们引入了索引结构,.目前已有多种不同的数据结构可用作索引.,稀疏索引、稠密索引、辅助索引、散列表、B树等等。但随着多媒体数据库与数据挖掘等应用领域的发展,只建立一维索引已经不能解决问题,随后我们引入了多维索引。所谓多维索引,就是关系的每个属性都可以看成一维,而所有的元组就是在由这些维上定义的空间中的点。多维索引结构大概分为两种,一种是类散列结构,一种是树形结构。下面我主要介绍多维数据的树形结构组织方法。     

文本检索中动态索引技术研究

分析了当前信息检索多是建立在语词匹配基础上的搜索,索引库不断增大,搜索时间长等问题.通过对文本检索步骤和索引结构的研究表明,索引结构是决定文本检索效率的关键.提出对动态索引结构B+树进行改进,通过改进减少了索引层数,提高了检索速度,降低了索引存储空间,研究结果对改进文本检索效率具有积极意义.     

XML文档索引研究

XML文档检索日益重要,如何对XML文档建立索引是XML文档信息检索研究的关键。文中设计了一种索引结构,在索引项中引入索引词权重,根据权重值为XML文档各结构单元建立索引项,并给出得到索引项的索引算法。实验证明索引结构和算法能够大大降低计算量和复杂度。     

文件系统索引结构的研究

在分析常用文件系统索引结构的基础上,提出了一个文件系统动态存储和索引结构,层次散列索引模型(HierarchicalHashingIndexModel,HIM)·HIM应用动态散列技术,以线性散列表(LinearHashingTable)为基本结构,并辅以专门设计的字符序列映射函数,整体上优化了HIM结构,提高了文件系统的索引性能·HIM是文件系统索引结构的抽象模型,可应用于任何文件系统的设计中·     

Microsoft SQL Server的索引结构及其优化

在分析一般常规索引结构的基础上 ,深入讨论了 Microsoft SQL Server的索引结构 ,并叙述了如何建立有效的索引 ,以优化 SQL Server的工作性能     

基于半结构连接算法的XML索引结构

节点索引可以很好地支持正则路径表达式,但是对于长的路径表达式,尤其是在查询产生的中间结果很多的时候,节点索引的连接操作代价高昂。我们充分利用路径索引的优点,对节点索引的索引结构进行了改进,尽量避免不必要的结构连接操作。对于连接操作,采用半结构连接算法,从而减少了计算代价。     

Microsoft SQL SerVer的索引结构及其优化

在分析一般常规索引结构的基础上,深入讨论了Microsoft SQL Server的索引结构,并叙述了如何建立有效的索引,以优化SQL Server的工作性能.     

一种增量倒排索引结构的设计与实现

针对主题爬行器获取网页更新速度快的特点, 提出一种用于网络搜索引擎的增量索引结构. 在建立倒排索引时, 每个词项的记录表以链接块的形式存放于倒排索引文件中, 每次新分配的块大小递增. 该索引结构解决了倒排索引连续存储所带来的难以更新问题. 实验结果表明, 与支持实时更新的传统链表式存储方式相比, 这种索引结构能提供更高效的检索, 采用以空间换时间的方法有效地提高了索引的更新效率.     

一种有效检索和更新移动对象的混合索引结构

由于无线通信技术持续不断的发展和基于定位服务的广泛应用,存储和处理移动对象数据变得尤为重要。提出了一种移动对象混合时空索引结构,即HTVKDB-tree,此索引结构在KDB-tree的基础上结合了直接存取移动对象位置的辅助索引结构。在结点中加入时间和速度参数,使其支持索引移动对象,并且索引结构能够支持未来的位置检索。此外,增加了一个指向中间结点访问表的主存结构以支持自底向上的更新算法以降低更新代价。     

QGrid:一种空间移动对象并行索引结构

为提高空间移动对象数据更新效率和查询准确率,提出了一种空间移动对象并行索引结构.利用主索引和辅助索引支持对空间对象进行基于范围的查询和基于对象标识的查询,还通过查询索引将更新操作和可能受其影响的查询操作相连接,在满足并行操作时间片语义的同时,避免了传统方法进行范围查询时对查询范围内相关对象及相关索引结构全部进行锁定的需求.实验结果表明:高负载环境下,该索引结构不但能保证查询准确率,其处理能力也明显优于传统索引结构.该索引通过提高系统并行度,使同一范围内的更新和查询操作可以并行执行,提升了系统整体运行效率.     

PR-tree:P2P环境下一种多维数据的分布式索引结构

提出了一种基于R-tree的更适用于P2P环境的新型多维空间索引结构———PR-tree,并且在这种新型的索引结构下进行了高维数据的查询操作.这种新型的空间索引结构有两个主要的特点:对需要查询的数据空间进行层次划分;并且对结点的插入、删除等操作具有高度的灵活性.实验表明这种新型的空间索引结构在查询效率等方面都优于其他的索引形式.     

用于RFID中间件的主存数据库索引结构

根据EPC Global标准,提出了基于RFID数据特征的网格索引结构.该索引结构针对RFID应用场景设计,不仅能实现高效的插入、查询以满足实时性的需求,还能够提高内存的利用率,节省内存.与传统索引相比,提出的索引结构能够完全适用于真实的RFID应用场景,实现条件查询、范围查询等其他传统索引很难实现的操作.可以减少内存消耗,提升条件查询,范围查询的速度.实验结果证明基于RFID数据特征的网格索引不但在插入效率上不亚于传统索引,而且在条件查询,范围查询的效率远远高于其他传统索引结构,并且内存占用率也具有一定优势.     

路网中基于RQOP树的移动对象索引技术研究

基于位置的信息服务需要高效的索引方法来管理移动对象.针对PMR QUAD树索引路网空间时不平衡、部分路段重复存储且索引结构可调整性差的问题,用RQOP树对路网空间按照路段的空间分布进行划分,使树的高度尽可能低,改进基于路网的动态组合索引结构.对照实验表明,基于RQOP树的索引结构提高了查询效率.     

内存数据索引:以处理器为核心的性能优化技术

随着单机内存容量的持续上升,内存数据库技术逐渐取代传统磁盘数据库为数据管理提供更快速的支持.本文分析了设计内存索引结构所需要考虑的基本要素;对目前的内存索引结构进行了分类总结,并分析各结构的优缺点;针对当前应用发展趋势,指出内存索引未来发展的机遇与挑战;最后介绍了我们正在研发的分布式集群感知内存数据库(CLAIMS)中的内存索引结构.     

XML数据库的查询技术研究

XML Schema作为一种描述XML文档模式信息即结构信息的标准,对于XML索引的建立及查询效率的提高有着重要的作用。现在大部分XML索引结构着重研究XML文档的结构查询。本文在比较研究了现有的区间编码方式和XML索引技术的基础上,提出了一种基于Schema的XML索引技术SBXI(Schema-Based XML Indexing)。SBXI充分利用了XML Schema建立XML索引从而提高路径查询的效率,并进一步展望未来的研究方向。     

移动数据对象索引技术研究

本文总结了索引移动对象的各种技术，并对它们进行了比较详细的归类，对每种方法均找出了一个或多个比较典型的模型进行介绍。对于动态移动对象的索引，我们必须结合多种索引结构才能实现相对比较全面的查询和索引功能。多种索引结构的结合是时空数据库系统实际设计的主要趋势，选择哪几种索引结构以及如何把它们有机地结合起来将是系统设计所面临的主要难题。     

XML文档结构索引的更新维护

xml作为一种数据表示方式,越来越为人们所接受.最近,基于xml/半结构化数据的索引的查询引起了人们的广泛关注.有人提出来用结构索引来支持基于xml/半结构化数据的查询.由于xml/半结构化数据的结构不严格、不规则,结构索引会随着数据的增加或删除而变化,维护结构索引就成了首要问题.本文研究了在xml文档集合上增加多个文档和删除一个文档时结构索引的更新,提出了在这两种情况下的索引维护算法,这两种算法比现在已知的其它算法的性能要更优秀.     

基于数据广播的空间关键字查询处理

为了解决无线广播环境下空间关键字查询的问题,研究广播环境下空间关键字k近邻查询处理(BkSKQ),设计了一种结合kd树、倒排位图和(1,m)索引机制的空间关键字索引(ISKW)结构,以有效地组织对象的关键字信息、位置信息以及索引信息.该索引结构为客户的查询处理提供有效的指导,使得他们尽可能只下载查询处理所必须的数据信息.在ISKW索引结构的基础上,提出了BkSKQ查询处理算法.最后,通过模拟实验验证了提出的索引结构和算法的性能,实验结果表明所提出方法在访问时间和调谐时间上明显优于基于IR树的方法(BIRM).     

一种基于DTD的不完全值索引结构

索引结构是影响查询性能的一个重要因素,目前出现的索引结构主要存在以下几个问题:1)不能有效支持带有谓词约束条件的分支查询;2)只能在小文档上进行测试或者建立的索引文件比较大.为了解决这些问题,提出了一种基于DTD结构的不完全值索引方法——DBPVI(DTD-based Partly-Value XML Indexing).实验证明,该索引方法能在不影响查询性能的前提下,很好地解决上述问题.     

基于时序参数的重复数据删除索引优化技术研究

针对系统中存在的索引检索效率问题,提出了一种基于时序参数的快速索引优化算法,该算法通过时间参数和序数参数获取数据块的热度值,将高热度值的数据块指纹组合成了一个高优先度的快速索引.快速索引与主索引组成了重复数据删除中的两层索引结构,从而提高了系统的检索性能.通过实验验证了基于时序参数的索引优化算法的优越性.