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.     

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.     

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。     

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。     

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.     

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ASP.NET MVC框架的生产线质量控制系统的设计

工业科技项目投入是加速工业信息化进程的关键途径,而工业攻关项目分类是工业科技项目投入的参考依据。生产线质量控制系统能较好的克服制造业中质量监控管理效率低等问题。通过采用ASP.NET MVC软件开发技术和分布式数据库查询优化技术,开发出能实时采集产品信息和分析与预测产品信息的计算机网络系统。并且选择采用二次半连接查询优化算法,提高了系统的查询传输效率。     

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。     

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．     

OceanBase中基于布隆过滤器的连接算法

在大数据时代,"去IOE"运动的推进以及"双11"等活动的兴起对分布式数据库系统提出了更高的要求.OceanBase是阿里巴巴集团自主研发的开源分布式数据库,支持海量数据跨行跨表事务,但是对复杂查询的处理性能仍有待提高,其中连接操作带来的网络传输严重影响了数据库的性能.本文提出了一种基于布隆过滤器的连接算法,通过构建布隆过滤器对右表数据进行过滤,减少了不必要的数据传输开销,降低了数据处理带来的内存资源的消耗.本文在OceanBase上实现了该算法,并通过实验证明,该算法极大提高了连接操作的效率.     

基于布谷鸟过滤器的外连接算法

近十几年,由于互联网的发展异常迅猛,数据规模不断增加,分布式数据库的分析效率亟待优化,其中连接操作更是分布式数据库的主要性能瓶颈.外连接在商业中运用非常广泛,分布式外连接算法涉及到大量的网络传输,严重影响系统性能,虽然有一些研究针对内连接进行了优化,但这些优化方法并不能直接应用于外连接.文章中基于Cuckoo filter(布谷鸟过滤器)的分布式外连接算法,通过构建Cuckoo filter对数据进行筛选和分配,减少数据传输量的同时,提高执行的并行度,使得查询性能得到提升.通过在Ginkgo上实现该算法,并加以充分实验,验证得出该算法提高了分布式外连接操作的效率.     

SDD-1查询优化算法的研究与改进

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;在分布式数据库查询优化算法中,SDD-1算法能找到最优的半连接子查询的顺序,减少了网络通信代价,但是SDD-1算法的并行性并不理想,针对这一情况我们设计了一种并行性较好的SDD-1算法。     

分布式查询优化算法与应用实践

依据笔者开发大型分布数据库的应用实践，首先介绍半连接、选择因子、收益分析等基础概念，其次介绍分布式查询处理过程，主要阐述以半连接为核心的SDD-1查询优化算法，最后以实例说明该算法的实现并比较实际收益情况．     

一种启发式异构分布式数据库的查询优化方法

目的提高异构分布式数据库的直询处理速度．方法提出了一个求异构分布式数据库查询处理中,使网上数据传输量达到最小的连接与半连接执行序列的启发式算法．该算法通过一个系列启发式规则,在搜索空间中,选择最有希望的节点作为下一个被扩展的节点,以减少搜索的节点数．结果提出了有用半连接的概念,虽然有的半连接就其本身讲是无益的,但是与一系列连接结合起来使用却是有益的,结论该方法能提高分布式数据库的查询处理速度,尤其在广域网上效果更为明显．     

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.     

一种分布式数据库查询优化算法

在分析分布式数据库查询目标和策略的基础上,提出了一种新的查询优化算法：基于二级索引的查询算法。该算法利用全局和局部二级索引对查询语句进行分析,进而确定最优查询路径。该算法可以有效地减少分布式数据库系统查询过程对带宽的消耗。     

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.     

分布式数据库系统中的查询优化

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,因此分布式查询处理的优化显得尤为重要.本文简要介绍分布式查询优化的特点和目标,并针对分布式数据库系统的查询优化,讲述三个典型的算法:INGRES算法、System R*算法、SDD-1算法,并对SDD-1算法进行改进.