带回路的多元连接并行查询优化实现技术研究

主要研究带回路的多元连接查询优化技术,用实例论证了分段右深树方法不适用于带回路的多元连接查询,并分析了其失败的原因．在此基础上,提出了改进措施,形成了适用于带回路的多元连接查询的优化技术．为解决带回路的多元连接查询优化问题提供了一种可行的途径．     

派生索引空间连接查询

空间连接查询是最耗时、最重要的空间查询。针对空间多路连接中一方有R树索引,另一方是连接或选择的中间结果,因而无索引的情况,提出派生索引连接方法。这一方法基于父母索引为中间结果建立派生索引,以用于随后的空间连接,分析其查询花费,用于多路连接的查询优化。最后用实验结果说明方法的有效性。     

分布式数据库中半连接操作的查询优化

查询优化技术是分布式数据库中的关键技术、而半连接操作是查询技术中的非常有效和重要的技术.介绍了查询优化技术实现的目标、查询执行的途径,分析了分布式数据库中半连接操作的执行代价,半连接的操作过程,比较了两种半连接操作的执行代价评估和优化结果,并给出结论.     

复合滑动窗口连接算法

滑动窗口是对数据流进行连续查询处理、得出近似查询结果的一种常用的数据采样技术．连续查询处理的执行方式有2类：一类是立即执行方式；一类是周期执行方式、在已有的研究工作中，基于滑动窗口的连接算法都是适用于立即执行的连续查询．提出了适用于周期执行的连续查询的复合滑动窗口连接算法，即CSWSNLJ算法和CSWSNHJ算法．理论分析和试验结果表明CSWSNHJ算法具有较好的性能．     

多数据库系统查询优化算法的研究

分析了多数据库系统中模式集成信息对查询优化的影响，论述了Panoram多数据库系统查询优化特别是后查询处理优化的实现方法，提出了一种动态查询优化技术，在查询优化的执行过程中，使用了基于多元线性回归模型的统计决策机制．     

改进的半连接查询优化算法

在多关系连接查询中,普通半连接查询方法没有优化子查询的半连接顺序,导致查询代价较高,为此,本文提出了一种改进的半连接查询优化算法.首先,将多关系连接组织成较小代价的类树形结构,然后利用半连接操作对处于根节点处的关系进行最大化缩减,并以此为基础利用PERF位向量对其他节点进行缩减,最后回收缩减关系进行连接操作.模拟实验表明改进的半连接查询优化算法能够有效地缩减查询关系,降低查询代价.     

基于场地约束的PDMS查询优化技术

基于视图的查询求解是解决PDMS(Peer Data Management Systems)中数据共享的一个重要手段.基于成熟的Datalog技术,设计了基于场地约束的Datalog扩展技术用于解决PDMS环境下的查询优化问题.研究在数据密集型和逻辑上紧耦合的PDMS中存在的查询优化问题,提出了PDMS视图定义语言PView,局部约束和分布式约束的定义、及基于视图与约束的查询重写的优化方案,并给出性能分析.测试结果证明,基于约束的查询重写优化算法AffixC可以显著地提高查询处理效率,适用于逻辑上具有紧耦合关系的信息集成处理.     

分布式数据库查询优化研究

本文在充分讨论分布式数据库和查询优化的概念、特点及查询优化目标的基础上,说明不同的查询策略通信时间相差很大,一个好的查询策略往往比一个坏的查询策略在执行效率上高出几个线性数量级。然后着重以学生选课数据库系统为例,分析了查询优化策略中的基于半连接算法的思想以及连接过程,得到优化基于半连接查询策略的方法,从而提高系统的查询效率。     

分布式Top-k子图匹配技术

Top-k子图匹配是一种应用广泛的图搜索技术。相比于单机环境,分布式环境下的Top-k子图匹配问题具有更大的挑战性。该文分析了已有方法在分布式环境下存在的问题,提出了包括查询拆分、查询执行、结果连接3个步骤的算法。算法通过查询拆分,彻底避免了生成中间结果过程中的数据传输,同时通过优化查询执行和结果连接步骤,避免不必要的中间结果生成,降低单个节点的计算量,提升整体效率。在此基础上,该文对分布式环境下Top-k连接策略进行了进一步优化。在真实图数据上进行的实验测试表明:该文提出的算法能够有效解决分布式环境下Top-k子图匹配问题,具有很好的扩展性,而且使用优化连接策略的算法性能较基础算法的效率有明显的提升。     

一种基于虚拟数据库的分布式查询优化算法

针对虚拟数据库系统(简称“VDBMS”)执行分布式查询时的网络代价问题,提出一种基于关系运算代价估算理论及半连接技术的分布式查询优化算法SJQA(Semijoin Based Query Algorithm),较之最大子查询法,该算法加入了对子查询之间执行顺序及连接方式等方面因素的考虑,从而能更有效地减少分布式查询的总网络代价．实验结果表明,对于带有选择运算的查询,SJQA算法的优化效益与查询的选择因子大小成近似反比关系,因此它对该类查询的优化效果是十分明显的。     

基于混合遗传算法的关系型数据库查询优化

分析了关系型数据库的查询优化问题，针对多连接查询提出将遗传算法和爬山法结合，从而构造了关系型数据库多连接查询优化问题的混合遗传算法，并进行了实验计算．结果表明，用混合遗传算法解决多连接查询优化问题，可以发挥遗传算法和爬山法的不同优势，从而得到较满意的查询优化性能．     

应用聚簇索引的多连接查询优化方法

多连接查询优化是提高数据库性能的关键问题之一.查询优化主要针对连接等一些具有较高执行代价的操作进行研究.在分布式查询优化中,应同时考虑本地处理代价和传输代价.提出了一种应用聚簇索引来优化多连接查询的方法,旨在减小查询的代价.分析对比证明该方法具有较好的效果.     

基于传输代价最小原则的分布式数据库查询优化

分布式查询算法的核心部分是全局查询优化算法,将查询请求合理地优化分解为子查询任务,并尽量使子查询任务并行执行。分布式查询的优化需要权衡网络流量、响应时间、服务器负载、算法复杂性等多种因素。本着减少节点之间的数据传输量的目的,本文提出一个复杂度和延迟时间之间进行衡量的全局优化算法。本文就连接查询和复合查询进行了详细的分析,最后提出了一种基于半连接的查询优化算法,并分析了该改进算法的优缺点。     

基于传输代价最小原则的分布式数据库查询优化

分布式查询算法的核心部分是全局查询优化算法，将查询请求合理地优化分解为子查询任务，并尽量使子查询任务并行执行。分布式查询的优化需要权衡网络流量、响应时间、服务器负载、算法复杂性等多种因素。本着减少节点之间的数据传输量的目的，本文提出一个复杂度和延迟时间之间进行衡量的全局优化算法。本文就连接查询和复合查询进行了详细的分析，最后提出了一种基于半连接的查询优化算法，并分析了该改进算法的优缺点。     

并行空间连接查询处理

基于顺序空间连接查询的效率不能令人满意，利用并行控制提高空间连接查询效率。空间连接查询的并行处理方法最重要的特征是任务分配根据多路平面扫描顺序，避免了连接处理过程中处理器之间的通信花费，提出基于空间连接花费模型的任务分配方法和基于花费估计的动态任务分配策略，并给出了花费模型。该模型经实际应用效果明显。     

自适应逃逸动量粒子群算法的数据库多连接查询优化

为了提高数据库多连接查询的优化效率,针对粒子群算法存在的早熟、局部最优等缺陷,提出一种自适应逃逸动量粒子群算法的数据库多连接查询优化方法.该算法首先将遗传算法的交叉机制引入粒子群算法中,以保持粒子群的多样性,避免早熟现象出现;然后,引入动量算法平滑粒子搜索轨迹,加快粒子群的收敛速度;最后,将该算法应用于数据库多连接查询优化求解,以获得最优的数据库多连接查询方案.仿真结果表明,该算法提高了数据库查询效率,缩短了查询响应时间.     

分布式数据库中重复查询的半连接算法研究

 分布式数据库系统中查询优化处理是非常重要的一环.在分析了基于半连接查询优化算法的同时,结合分布式数据库应用中存在的大量的重复查询操作的特点,提出了一种基于重复查询的半连接算法,利用存储少量的中间结果,从而缩短了计算时间和传输时间,提高了查询效率.     

GAAA算法在数据库多连接查询优化中的研究应用

数据库优化中多连接技术是目前研究的热点问题,对于一个复杂的查询,寻找一个优化策略是数据库系统开发成功的关键所在。将GAAA算法应用于数据库的多连接优化中,并进行仿真试验。试验结果表明,用GAAA算法解决数据库多连接优化问题,克服了两种算法各自的缺陷,通过寻找较好的算法连接点,取得了比较满意的效果。     

校园网格环境下异构数据库的集成与分布式查询

针对校园数据网格的分布式异构数据库环境,提出了一种基于网格服务的异构数据库访问和集成方法。该系统为用户提供一致的虚拟数据视图和分布式数据查询支持。在分析和研究现有分布式数据库查询技术的基础上,介绍了一种适用于网格环境下海量数据的连接操作算法,算法依据分布式数据库的固有并行性,利用数据划分来提高查询的并行处理程度,以改进响应时间。理论分析表明,该算法在减少网络通信开销和降低响应时间方面具有较好的性能。     

最小生成树算法在多元连接中的应用及算法分析

本文用最小生成树算法实现了分布式数据库中的多元连接查询,并进行了算法的分析与设计.