浅谈关系数据库的查询处理和优化

在关系数据库应用开发中,查询优化是提高查询效率和系统性能的关键。文章从介绍RDBMS的查询处理步骤入手,分别从数据库设计方案、查询优化技术、查询优化的方法三方面对查询优化做了具体分析,以便对关系数据库的查询处理和优化有较完整的认识。     

一种面向海量分布式数据库的嵌套查询策略

面向大数据分析和处理的NoSQL数据库具有非常好的读写性能和可扩展性,但是无法支持完整的SQL查询和跨行跨表的事务,对于传统的以关系数据库为主的金融业务在应用上有所限制.OceanBase是面向海量数据查询的分布式数据库,结合了关系数据库和非关系数据库的优势,同时支持关系查询和跨行跨表事务,具有可扩展性.但是,目前OceanBase只支持简单的、非嵌套子查询的SQL语句,无法很好地支持金融应用.本文在研究OceanBase架构和查询策略的基础上,提出了一种基于BloomFilter和HashMap的查询策略,实验表明该策略能够提高和改善现有查询策略的不足,在实现嵌套查询的基础上,可提高查询性能.     

关系数据库SQL查询语句优化应用

针对目前关系数据库查询中SQL查询语句存在的问题,本文进行了详细的分析,并提出数据库SQL查询语句的优化方案。     

基于用户查询计划的优化策略

在数据库系统中,查询优化对于提高数据库性能具有重大意义。文中通过对数据库和SQL语句的研究,分别从这两方面提出了查询优化过程中对用户查询计划的优化策略,减少了查询的计算量,提高了查询的响应速度,显著提高了数据库性能,具有较强的可操作性和实用性。     

影响Oracle查询效率的部分因素研究

数据库性能问题一直是决策者和技术人员关注的焦点,而衡量一个系统的性能最直接可靠的判断依据就是数据库的查询响应时间。因此,从数据库查询效率的角度,分析了影响Oracle数据库查询响应时间的部分因素。研究了Oracle数据库的查询优化方法,并针对研究结果进行了充分测试。     

基于索引的SQL语句查询优化方法的研究

查询是数据库中最基本、最常用的操作,而查询优化是数据库性能优化最为重要的手段之一.以索引技术为研究手段,介绍了索引的工作原理及索引类型,提出了建立索引的基本原则.通过举例,重点讨论了基于索引的SQL语句优化方法,以达到提高系统性能的目的.     

基于MapReduce的关系型数据仓库并行查询

针对MapReduce框架与传统关系型数据库兼容性不好的问题,提出了一种基于分块结构的分布式关系数据库ChunkDB.并对MapReduce架构进行了扩展设计,使ChunkDB与MapReduce有效结合,将MapReduce的扩展性、易操作性、高并行性与关系数据库的索引等查询优化优势相结合.实验证明基于MapReduce的ChunkDB数据库能够为数据仓库应用提供快速高效的并行查询.     

Oracle的索引

Oracle的索引，是最常用的数据库优化手段，索引就好象一本字典的目录。合适的好的索引，不但能极大的优化查询的性能，还能优化与查询相关的操作的性能。     

XML数据在关系数据库中存储和检索和研究和实现

论述了关系型数据库和XML数据之间的相互转换，给出了将XML数据存储在关系数据库和将存储在关系数据库的XML数据恢复的XML形式的算法，由于实际数据类型的复杂性，使用Schema来定义XML文档类型，试验结果表明算法具有较好的性能，讨论了将XML＿QL查询语句转换为SQL查询语句的设计，根据文中XML数据存储在关系型数据库中的算法，可以对XML＿QL查询语句的语法，语义进行分析以转换为相应形式的SQL语句来关系数据库中查询被存储的XML数据，并返回相应的结果集。     

Oracle数据库性能优化浅析

对于数据库系统来说，优化是一件非常重要的工作，本文从sql查询的内部原理、oracle数据库服务器处理sql的原理、oracle数据库sql优化原则、oracle sql怎么优化几个方面对oracle数据库的性能优化进行了阐述。     

基于分布式数据库系统的一种查询优化算法

分布式数据库系统由于数据的物理分布和冗余使得分布式查询处理增加了难度和复杂度,使得分布式数据库系统的查询优化较集中式数据库系统更为重要.介绍分布式数据库系统的特点和分布式查询优化及一种新的查询算法:基于语义信息的分布查询处理.     

基于关系数据库优化技术的查询应用

Visual FoxPro是一种关系型数据库管理系统,具有强大的数据处理能力和界面开发能力,全面支持面向对象的可视化编程技术,是一个数据库应用程序开发的优秀工具.查询是数据库管理系统的核心操作,查询操作的优劣直接影响数据库应用程序的性能.通过SQL语句和设计查询程序,可实现良好的查询数据界面和条件灵活多变的查询要求.     

高性能网格工作流中的数据服务优化研究

作为数据服务的原有架构中的开源关系数据库并不能很好地适应高并发和大数据量的处理,分析并总结了高性能网格工作流对数据服务在功能和性能方面的实际需求,结合这些需求设计并实现了新的适合高性能网格工作流的数据服务组件TreapDB,其使用了内存映像索引和追加型日志数据文件相结合的方式,降低了流程数据读写的I/O等待时间,同时也能满足流程数据查询的业务需求.实验表明:经过对数据服务的优化,网格工作流的整体性能得到了显著提升,在CNGrid生物信息社区中得到了很好的应用.     

医疗信息系统中的数据库性能优化

医疗信息系统(HIS)数据库具有吞吐量大 ,更新 /插入 /删除操作频繁 ,查询复杂等特点 如何使用有限的计算机系统资源为更多的用户服务 ,如何保证用户的响应速度和服务质量 ,这些问题都是属于数据库性能优化的范畴 以镇江市第一人民医院ORACLE数据库系统为平台 ,首先给出HIS系统数据库性能优化评价指标 ,然后给出初始化文件的配置情况和几种资源争用的判别标志、解决方案 ,以及数据库对象的具体解决步骤 ,最后指出数据库性能优化是几种因素综合的结果     

内存数据库查询优化

基于一种广泛接受的内存数据库系统基本概念及内存数据库中的SB-树索引结构，提出了更方便关系代数操作的SB^*-树．在此基础上，提出了优化的关系代数操作的实现算法．根据这些算法和关系代数等价定理，给出了对关系代数查询树进行逻辑优化的规则，并证明了逻辑优化的正确性．最后给出了代价评估模型，实验表明提出的内存数据库查询优化算法相对于传统的优化算法具有更好的时间及空间性能．     

VB中利用泛布尔代数优化数据库查询

介绍了一种基于泛布尔代数的信息查询优化算法，并给出了它在VB6.0访问数据库中的具体实现。该算法能够快速、准确地查找到用户所需要的记录，尤为适用于对带非信息的查询。     

空值数据库查询中的选择运算规则及算法

在ＤＥＦＩＮＩＴＥ．ＥＸＩＳＴ．ＭＡＹＢＥ三种不同操作的基础上．详细讨论了空值环境下关系数据库查询中选择运算的规则．并依据它给出了选择运算的算法．     

关系数据库中实时高效元数据存储算法优化研究

当前关系数据库中元数据存储算法不仅所需存储空间大,而且均衡性和稳定性差,读写效率低下。为此,提出一种新的关系数据库中实时高效元数据存储算法。通过基于优先级的蛇形时隙算法,对关系数据库中的元数据进行存储;通过分割网格区域把关系数据库中某一类型的元数据存储于对应的网格中,把优先级高的元数据存储于和查询节点较近的区域,使得高优先级元数据最先被搜索。针对优先级蛇形时隙算法未考虑元数据存储时缓存因素、缺乏针对元数据访问局部性优化机制的弊端,引入元素存储生存期对其进行改进,以提高元数据存储算法的实时高效性。实验结果表明,所提算法的分布均衡度和稳定性很高,而且存储空间小,读写性能优。     

基于Hibernate的数据持久层关键技术的研究

Hibernate是连接Java对象模型和关系数据模型的桥梁，本课题的目标是开发一个基于Hibernate的信息查询系统，进行项目总体设计的时候，在整体结构中加入一个数据库访问层，为系统中的其它模块的数据库操作统一的函数接口。经过综合比较各种持久化方案，文中选择使用DA0封装Hibernate的方式实现数据访问层，同时选择ThreadLoeal模式采管理Session。     

基于B^＋树的关系数据库性能评价

本文提出了一种关系数据库性能评价的方法。对采用B~+树索引结构的关系数据库存储开销、响应时间和系统维护开销作了分析讨论,并在此基础上提出了4个评价关系数据库性能的参数,即存储开销n_(total)、平均响应时间T。、系统维护开销C_m和性能代价差R。