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。     

基于丛生树的可调节的并行查询优化算法研究

在分析现有的并行查询优化算法的基础上，提出了一种新的并行查询优化算法，该算法充分考虑并行计算机的物理限制，以丛生树为模型，利用大关系的数量对操作内的并行性，操作间的独立并行性以及操作间流水并行性进行调节，从而保证了高效的并行查询计划的产生。     

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。     

中间件异构数据库集成中基于半连接的查询优化算法

全局查询效率一直是中间件异构数据库集成中的热点和难点问题,由于目前异构数据库绝大多数是关系型数据库,所以采用半连接方法优化连接操作,并在半连接图的基础上提出了多个站点的半连接执行方案优化算法,该算法根据半连接图生成有向无序树,使多个半连接操作能够并行执行,经分析能有效地提高全局查询效率.     

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。     

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.     

基于免疫粒子群的机场航班信息查询优化算法

航班信息快速准确查询对机场安全具有重要意义,本文引入免疫粒子群算法进行查询优化,提高全局搜索能力,避免了陷入局部最优点。经过实验分析。免疫粒子群算法对多连接查询优化有很好的效果,查询执行时间大大降低。     

基于丛生树的可调节的并行查询优化算法研究

在分析现有的并行查询优化算法的基础上,提出了一种新的并行查询优化算法,该算法充分考虑并行计算机的物理限制,以丛生树为模型,利用大关系的数量对操作内的并行性、操作间的独立并行性以及操作间流水并行性进行调节,从而保证了高效的并行查询计划的产生     

基于分布式系统OceanBase的并行连接

随着应用数据的飞速增长以及分布式数据库系统的不断涌现,数据存储在物理独立的节点已经成为一种趋势.在这种情况下,当应用需要进行复杂join查询时,就会不可避免地产生非常多的网络传输代价.所以,如何提高分布式系统中join查询的效率成为研究热点.本文在分析分布式数据库系统OceanBase执行nested loop join、Hash join、semi-join等算法的基础上,提出了合理利用硬件资源采用多线程并行执行join操作的优化思想,并在OceanBase数据库中分别对nested loop join、Hash join、semi-join等算法进行了并行改造.实验结果表明,在一定线程数内join算法执行效率与并行度呈正相关.     

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．     

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．     

一种基于事先测试的分布式数据库优化联接查询技术

在分布式数据库系统中,查询优化是一极其重要的问题,其中联接查询的优化因其应用的广泛性而显得尤为关键.本文介绍了在分布式数据库系统中对联接查询的一般处理方法,详细论述了笔者提出的一种在分布式数据库中基于事先测试的优化联接查询技术,并进行了分析与总结.     

数据集成系统中多查询优化的研究

多查询优化的主要目的就是为了消除多个查询间存在的冗余.基于扩展查询头部变量算法,提出一种多查询优化算法.其主要思想是:通过构造一棵查询集合的伪包含树,建立查询间的联系.然后通过解析这棵树,来构造全局优化的查询计划.     

An Indexed Non-Equijoin Algorithm Based on Sliding Windows over Data Streams

0 IntroductionJooipner partoorcess ,sihnags ,rebceeiinvged o nreen oefw tehdei nmtoersets tex dpueen stiovein qfiuneirteymemory requirements from stream-oriented applications .Symmetric HashJoin(SHJ)[1 ,2]which was originally designedto allowa high degree of pipeliningintraditional parallel data-base systems ,is an optional approach because both ofitsinputmust be kept in bounded memory during query execution.Butit leads into thrashing on larger inputs . To rectify the situa-tion,XJoinis pro…     

数据流滑动窗口连接的自适应降载策略

连接操作是一种应用广泛的查询类型,在对DSMS进行降载时,必须考虑连接查询的降载问题.针对滑动窗口连接查询,构建一种基于不同等级基本窗口的滑动窗口内部结构.采用部分连接的方式实现CPU过载情况下的降载,采用基于基本窗口重要性的语义丢弃方式实现内存不足情况下的降载.实验结果表明所采用的算法有效.     

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.     

MDBS中基于模式映射树的查询分解和优化

提出了一种多数据库系统的模式映射方法，并对水平映射、垂直映射、混合映射、相关映射和局部映射给出了一种统一的形式化描述．使用模式映射树存储和表达用于查询分解的全局模式以及全局模式到输出模式及局部模式的映射信息，使用查询树来表示多数据库查询的内部结构．通过合并全局查询树与模式映射树，给出了将全局查询转化为中间查询的全局查询分解方法．利用模式映射信息中的相关映射性质，给出了多数据库查询中全局连接的优化处理策略．