基于索引的关系数据库查询优化

查询优化是提高数据库性能的关键技术之一.在分析SQL Server关系数据库系统自动查询优化技术的基础上,介绍了索引的类型和使用原则,并结合实例讨论了SQL语句中使用索引进行查询优化的多种有效方法,有助于提高数据库的查询效率.     

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.     

数据库查询优化策略研究

数据库性能的提升是数据库设计者所关注的焦点,而数据库性能的提升很大程度上决定于查询效率的高低.围绕关系模式、索引、查询语句的优化进行了分析,为提高查询效率提出了一些基本原则.     

基于hibernate的数据缓存优化技术的研究

通过将查询的结果存储在高速缓存中,可以显著的降低数据库的负荷,并提升整个应用系统的性能。本文研究了Hibernate的缓存工作机钢,并对其查询缓存和缓存替换进行了优化。     

语义缓存在并行数据库系统中的应用及实现

在许多应用系统中，使用缓存技术是提高数据库查询性能的有效途径。语义缓存是重要的缓存方式之一，它将查询结果和查询的相关语义信息缓存，为将来的查询提供解答。针对一个数据量极大、持续进行查询和数据装载的数据库系统，给出了一个加入语义缓存使之优化查询性能的方法，分析了其中的关键技术，并给出了实现方法。     

大数据环境下Lucene性能优化方法研究

为提高大数据环境下的数据查询分析效率,该文结合内存计算技术和批量更新技术提出一种优化倒排索引方法——内存磁盘索引(RFDirectory)。基于Lucene实现内存和磁盘相结合的倒排表管理技术。将新增数据写入缓存中,并周期性地写入磁盘索引结构中,从而提升倒排索引的写入性能。通过整合磁盘和内存的多分块倒排结构,为用户提供高效的数据查询分析结果。实验结果表明:在大数据环境下,RFDirectory方法的索引构建时间缩短为磁盘索引(FSDirectory)、内存索引(RAMDirectory)方法索引构建时间的50%,返回1个关键字的检索结果耗时缩短了近15%。     

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。     

内存数据库索引研究

内存数据库将数据存储在内存中进行操作,与基于磁盘的数据库相比在性能上得到提升,但是由于MMDB与DRDB的性能瓶颈的差异,用于DRDB的B+树索引算法已经不再适用于MMDB。为适应内存数据库的性能,T树,CSS树,CSB+树等索引算法相继被提出,但是这些算法没有考虑到TLB失效会影响索引的性能。本文通过对CSB+树进行改进,得到一种更适用于内存数据库的索引算法。实验证明,该索引结构可以降低TLB失配,提升处理器缓存的利用率,提高查询效率。     

基于Spark/Shark的电力用采大数据OLAP分析系统

用电信息大数据上的OLAP查询涉及数据量大,具有多表连接操作频繁、SQL结构复杂等特点,传统关系型数据库面对该类应用,表现出可扩展性弱、数据写入吞吐量低与查询效率低等问题.为此设计了一套基于Spark/Shark的电力大数据OLAP分析系统,该系统采用分布式文件系统HDFS保存电力用电信息采集系统的大数据,通过Shark进行前端SQL解析,Spark进行查询计算;然而,原生Shark只支持粗粒度分区,不支持细粒度的索引技术,难以高效地过滤无关数据,影响了查询性能.为克服这一不足,该系统设计了一种基于前缀树的细粒度索引结构TrieIndex,并通过数据重组技术优化了数据在HDFS的分布,提升了Shark的数据过滤能力以及用电信息大数据OLAP分析的性能.真实用电信息采集系统数据与查询的实验结果表明,该系统比关系型数据库的写入速度提升了12倍,比原生Shark的查询效率提升了10倍以上.     

基于一致性哈希算法的分布式数据库索引查询优化方法

为了解决分布式数据库索引查询负载不平衡的问题,基于一致性哈希算法设计了分布式数据库索引查询优化方法.根据分布式数据库服务器节点CPU处理能力、带宽和缓存大小,采用动态反馈机制计算各服务器节点的索引查询负载率,通过一致性哈希负载平衡算法将任务分配给各服务器节点,并实时调整负载.以最小总代价为目标,利用多蚁群算法求得最佳查询路径.实验结果显示,基于一致性哈希算法的优化方法整体曲线趋势较平稳,在用户请求数量为4 000条时,最大负载平衡度为1.5%,全程响应时间小于35 ms.这说明该方法能够有效调整分布式数据库的负载分布,且受数据库规模影响较小,具备强大的查询响应能力.     

一种基于R树空间索引技术的GIS数据索引方法

地理信息数据库的查询效率作为GIS系统效率的关键,传统的查询和索引技术不能有效地实现地理信息数据库的高速查找和信息提取.提出了GIS中高效信息查询和提取的一种优化方法——一种基于R 树的空间索引技术的方法,介绍通过该方法建立记录地图信息的shape文件对应的索引文件的基本思路和方法并提出了基于此方法的GIS最邻近查询算法. 通过实验表明,该方法能有效提高GIS系统的响应速度和数据提取效率.     

GIS空间数据查询优化技术研究

空间数据库是GIS(地理信息系统)的核心,空间数据查询是空间数据库的关键技术,其性能的高低决定着整个空间数据库的效率.查询效率一直是GIS系统的一个瓶颈,因此研究空间数据的查询优化技术具有重要的意义.重点对提高数据库查询性能的关键技术——空间数据索引技术、查询处理算法、空间数据访问技术进行了阐述.     

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LSM Tree的分布式索引实现

近年来Log-Structured-Merge(LSM)Tree在NoSQL系统中得到了广泛地应用.主要是因为LSM Tree架构提出了延迟更新和批量写入的算法,将随机写转换为批量写,减少了磁盘臂的移动开销,从而大大地提升了数据库的写入性能.然而,读性能却也因此受到影响.LSM Tree和B Tree之间的本质区别使得NoSQL系统不适宜直接引用B Tree作为辅助索引结构.本文实现了LSM Tree下的一种分布式辅助索引结构,提出针对这种读写分离架构的索引批量加载策略,并对LSM Tree的查询计划树进行了缓冲优化,避免了重复的查询解析,使得索引读的性能得到了相应的提升.     

查询优化技术在MIS中的应用

为了提高整个系统的性能,我们根据数据库的特点对应用程序进行优化和调整,对数据库设计、索引的建立和使用及查询分析结构等进行了深入的分析,并且提出了一些指导性的原则来优化数据库的性能.     

不同维数下空间对象的反最近邻查询

反最近邻查询是在最近邻查询基础上提出的一种新的查询类型,是空间数据库的应用拓展,在不同维数下,根据不同的索引结构,反映出空间对象的反最近邻查询差异性较大,从不同索引结构的特性出发,分析了低维环境下基于R*-树的反最近邻查询优势,提出高维环境下一种新的基于SRdnn-树索引结构的空间对象反最近查询方法,优化了不同维数下空间对象的反最近查询性能,提高了查询效率.     

基于语义缓存技术的分布式数据库查询优化

以大型数据库应用为背景.基于多Agent技术,构建了-个分布式数据库访问平台,重点研究了分布式环境下的语义缓存技术,并在油田生产数据库系统上进行了性能测试.结果表明:该方案对海量数据的统计查询性能有显著提高.     

利用重用查询计划实现数据库性能的优化

为实现数据库性能优化，在分析数据库管理系统(DBMS：Data Base Management System)执行查询的工作原理的基础上，研究了两种重用查询计划的方法：缓存计划的存储过程、缓存和重用SQL(Structured Query Language)语句，并结合实例介绍了两种方法的创建和使用。根据作者的实际开发经验和对两者的对比分析，提出了优化数据库性能的可行建设方案：在考虑提高系统的可维护性、可扩展性和减轻网络负担时，宜多采用缓存的存储过程；而更多考虑降低系统管理的复杂程度和减少缓存占用时，则多采用缓存和重用SQL语句。在实际运用中取得良好效果。     

基于窗口函数和分布式集群的可视化学术搜索系统数据查询优化

针对在密集分析型查询请求和海量数据的应用场景下传统关系型数据库MySQL性能不佳问题,提出了基于窗口函数(Window Function)的分析型查询优化方法,以分区(Partitioning)方法代替传统的分组(Group by)操作,并提出了基于分布式集群(SQL-on-Hadoop:SparkSQL)计算引擎的海量数据查询优化方法,采用内存列存储优化技术和Spark分布式集群计算以提高查询性能.同时,以典型的分析型SQL查询实例验证了其有效性.结果表明,所提出的查询优化方法能够显著提高查询性能.与传统的关系型数据库MySQL相比,基于SparkSQL的查询优化方法的查询速度大幅提高,从而验证了其用于可视化学术搜索系统AceMap数据查询的正确性.     

重复数据删除中的无向图遍历分组预测方法

针对重复数据删除系统中存储容量受内存限制难以进行扩展的问题,提出了一种基于无向图遍历的重复数据删除分组预测方法.该方法将索引表保存在磁盘中,并在内存中维护索引表缓存,以此提高系统最大可支持的存储容量.对于索引表缓存命中率低、系统性能差的问题,采用了图遍历分组方法予以解决,根据数据块访问序列特征信息建立无向图并进行分析,基于分析结果对索引项进行分组,并以组进行缓存替换,从而提高缓存命中率和系统性能.实验结果表明,基于缓存预取原理和无向图遍历分组,在将缓存设置为索引表大小的10％时,重复数据删除存储系统最大存储容量比原有方法提高了7.5倍,缓存命中率由不进行索引项分组时的47％提高到87.6％.