浅谈数据库的查询优化方法

目前数据库面临的主要问题是SQL查询语句的优化。本文主要探讨了在数据库的应用中对数据库查询优化的一些策略,其中包括基于索引、SQL语句的优化的方法,并简要对其他一些常用方法做了简单介绍,以拓宽优化数据查询的灵活性,有效提高查询效率以及数据库的整体性能。     

查询语句语义优化的一个方法

查询语句语义优化的基本思想是,数据库所反映的现实世界的特定知识可以用来将查询语句变换成语义上等价但句法上不同的形式,以期寻找常规优化方法不可能找到的最优执行方案。本文提出了建立在费用模型及约束强度概念上的语义优化策略,并对查询语句中连接运算的删除作了进一步讨论。     

查询语句语义优化的一个方法

查询语句语义优化的基本思想是,数据库所反映的现实世界的特定知识可以用来将查询语句变换成语义上等价但句法上不同的形式,以期寻找常规优化方法不可能找到的最优执行方案。本文提出了建立在费用模型及约束强度概念上的语义优化策略,并对查询语句中连接运算的删除作了进一步讨论。     

浅析SQL中WHERE EXISTS子查询

结构化查询语言SQL是一个综合的、通用的、功能极强的关系数据库语言,而SQL语言的核心又是SELECT语句.其中WHERE子句的条件表达式表现得灵活而复杂,与谓词EXISTS所形成的嵌套查询也成为部分人理解的难点,本文将重点剖析WHERE EXISTS子查询的语法、执行流程及使用离散数学知识辅助解决复杂查询的实现方法.     

分布式数据库查询优化系统设计

在分布式数据库系统中,由于数据的物理分布使得分布式查询处理增加了复杂性,不同的查询处理方法,其查询处理代价和复杂度是大不一样的,因而分布式数据库系统的查询优化比集中式数据库系统更为重要。文章介绍了查询优化和策略,并说明分布式数据库系统查询优化策略对查询性能的影响,分析了自己的查询优化系统。     

分布式数据库系统中的查询优化

分布式数据库系统是数据库技术与计算机网络技术相结合的产物,分布式数据库系统由于数据的分布和冗余使得分布式查询处理增加了许多新的内容和复杂性,不同的查询处理方法,其查询的费用和并行处理程度是大不一样的,因此,分布式数据库系统的查询优化较集中式数据库系统更重要.根据分布式数据库系统的特点,简要介绍分布式查询优化的目标、策略及查询优化的基本方法.     

分布式数据库系统的查询策略研究

对于一个给定的查询,通常会有多种不同的查询策略。查询优化就是从这些策略中找出最有效查询计划的一种过程。一个好的查询策略往往比一个坏的查询策略在执行效率(基于执行时间)上高几个数量级。简要说明了分布式数据库的特点,重点讨论了几种分布式查询策略的特点及其适用的情况。     

基于知识图谱的查询语句重写机制及方法

随着语义Web技术和知识图谱的出现,目前查询模式大多要求查询结果与用户查询进行语义级匹配,简单的查询处理过程已经不能满足用户的查询需求.为此,对知识图谱查询涉及的重写技术和实现方法进行了研究,在定义SPARQL(SPARQL Protocol and RDF Query Language)查询模式的重写规则集合基础上,利用Prolog逻辑程序对SPARQL查询语句进行了重写实现.在分布式数据存储环境下,通过对LUBM(Lehigh University Benchmark)实验数据的测试分析证实,相比原查询语句,重写后的查询语句能挖掘出知识图谱中更多的语义信息.     

数据库的查询优化方法分析

本文主要探讨了在数据库的应用中对数据库查询优化的一些策略,其中包括基于索引、SQL语句的优化的方法,并简要对其他一些常用方法做了介绍。     

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。