Informix Dynamic Server的查询优化策略

结合部分实例探讨了Inform ix Online Server数据库应用系统的优化器工作机制及原理,并且对查询优化策略提出了建议.     

SQL语句的分析与查询优化策略

信息时代中,海量数据的存储和查询需要高性能的数据库系统。影响数据库性能的一个重要因素就是SQL查询的效率。为了提高数据库应用系统的执行效率,本文从数据库查询的基本概念入手,着重讨论SQL语句的处理过程,以及SQL查询的优化策略。     

DM4中的多查询优化器

在国产数据库管理系统DM4已有的查询优化器基础上,设计了一组公共操作识别和重组规则,分析了公共操作的代价,采用启发式公共操作搜索和计划树重组算法,实现了两阶段体系结构的多查询优化器,有效地利用了多查询问的公共操作,同时对算法复杂度分析证明了公共操作搜索策略对优化器性能的低影响性.     

基于SQL Server数据库查询优化的几点思考

优化数据库性能的一个很重要的方法就是优化查询,即提高SQL的执行效率,减少计算量和内存的使用量实现提高查询速度的目的.本文通过分析影响SQL Server数据库性能的数据库模型、查询语句等因素,提出了一些常用的查询优化的方案,实现有效提高查询效率,优化数据库性能的目的.     

Infomirx Dynamic Server的查询优化策略

结合部分实例探讨了Informix Online Server数据库应用系统的优化器工作机制及原理，并且对查询优化策略提出了建议．     

两种新的非确定数据库上的Top-k查询

由于当前已有的在非确定数据库上的Tbp-k查询普遍基于元组层面,使得应用受限.为了让查询结果更符合直觉,提出了两种新的非确定数据库上的基于x-元组层面的Top-k查询及其执行算法.这两种新的查询综合x-元组中各元组的评分和置信度,获得在返回结果中最具实际意义的位置.查询的执行算法经过优化,执行效率明显改善.     

基于Oracle数据库SQL查询语句优化规则的研究

通过对Oracle数据库中SQL查询语句的执行原理和过程进行研究,以现有系统书号实名申领信息系统中的数据库为例,对执行的SQL查询语句的执行计划进行了分析,从SQL语句执行过程涉及到的系统资源和执行方式入手,对SQL查询语句进行优化,最后得出一系列的优化规则,并根据优化结果对这些规则进行验证。     

基于线性浓密树的并行数据库查询优化算法

查询优化是并行数据库的核心技术。基于线性浓密树的查询优化方法是对基于浓密树(Bushy-Tree)查询优化方法的一种改进,这种优化方法大大地缩减了查询执行计划空间,确保了并行查询执行计划的优化性。     

数据库优化设计方法初探

从范式优化、索引优化、表的优化及查询优化探讨数据库优化设计的方法．并对它们的综合使用进行分析。数据库优化设计时．在逻辑设计阶段．要根据范式优化及表优化中的要求设计数据库逻辑结构,对两者的利弊进行权衡,选出折衷的方案．既可以避免不一致性和数据异常现象．又不影响整体的性能;在数据库物理设计阶段．要根据索引优化中的要求在有关属性或属性的组合上建立索引,以优化数据库物理结构;在数据库查询阶段．采用在条件子句中使用索引,嵌套查询,迟早执行选择操作．迟早消除不满足条件的记录,分组计数和避免困难的正规表达式6种优化策略．可大大提高查询效率。     

基于语义的OLAP查询优化策略

根据Data Cube中单元格的层次性与聚集性,首先讨论了多个OLAP查询组成的OLAP查询集的查询优化策略,然后在单查询集优化的基础上,对于给定的多个OLAP查询集,识别公共查询.根据各查询之间的关系进行整体优化,采用动态启发式算法产生一个全局最优执行计划,从而避免磁盘冗余访问,减少查询执行时间.     

An efficient selectivity estimation method for spatial query optimization with topological relationships

Many commercial database systems maintain histograms to summarize the contents of relations and permit the efficient estimation of query result sizes and the access plan cost. In spatial database systems, most spatial query predicates are consisted of topological relationships between spatial objects, and it is very important to estimate the selectivity of those predicates for spatial query optimizer. In this paper, we propose a selectivity estimation scheme for spatial topological predicates based on the multidimensional histogram and the transformation scheme. Proposed scheme applies two-partition strategy on transformed object space to generate spatial histogram and estimates the selectivity of topological predicates based on the topological characteristics of the transformed space. Proposed scheme provides a way for estimating the selectivity without too much memory space usage and additional I/Os in most spatial query optimizers.     

An efficient selectivity estimation method for spatial query optimization with topological relationships

Many commercial database systems maintain histograms to summarize the contents of relations and permit the efficient estimation of query result sizes and the access plan cost. In spatial database systems, most spatial query predicates are consisted of topological relationships between spatial objects, and it is very important to estimate the selectivity of those predicates for spatial query optimizer. In this paper, we propose a selectivity estimation scheme for spatial topological predicates based on the multidimensional histogram and the transformation scheme. Proposed scheme applies twopartition strategy on transformed object space to generate spatial histogram and estimates the selectivity of topological predicates based on the topological characteristics of the transformed space. Proposed scheme provides a way for estimating the selectivity without too much memory space usage and additional I/Os in most spatial query optimizers.     

空间连接的选择性估计

空间连接是空间数据库中非常重要和耗时的操作，而空间连接的选择性估计对于查询优化器能否选择一个较好的执行计划至关重要。本文介绍了3种空间连接的选择性估计方法，并对其进行了比较分析。     

GAAA算法在数据库多连接查询优化中的研究应用

数据库优化中多连接技术是目前研究的热点问题,对于一个复杂的查询,寻找一个优化策略是数据库系统开发成功的关键所在。将GAAA算法应用于数据库的多连接优化中,并进行仿真试验。试验结果表明,用GAAA算法解决数据库多连接优化问题,克服了两种算法各自的缺陷,通过寻找较好的算法连接点,取得了比较满意的效果。     

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。     

DAS模型下基于查询概率的密文索引技术

数据库服务(Database-as-a-Service,DAS)模型是一种新的数据管理模型,它把用户的数据存放在第三方并通过网络提供数据库管理系统.DAS模型下,如何提高密文数据库的查询效率是当前面临的一个主要问题,而密文索引技术是提高数据库中密文查询效率的手段之一.针对现有的密文索引方法查询命中率低的问题,本文根据查询概率的实际分布情况,提出了一种适用于非等概率查询的桶划分策略,该策略以降低错检率为目的生成密文索引,提高了查询效率.最后给出了相应的算法,并通过实验对算法进行了分析和验证.     

基于语义网络的古建筑图像数据库的查询策略

研究古建筑图像数据库的基于语义网络的查询策略,提出语义网络的初始构建方法,给出了语义网络的训练、低层特征的图像信息的查询,实现了一个简单的查询系统.     

基于日志挖掘的高校用户期刊数据库检索行为研究

基于国内某大型期刊数据库的用户查询日志, 探讨了高校用户使用学术期刊数据库的基本行为特征, 包括用户访问时间分布、使用特殊检索的比例、检索词的长度分布等。分析了不同类型高校用户的检索策略, 结果显示: 不同类型(理工类、师范类、农林类和医学类)高校用户的检索策略存在相应差异; 但不同办学层次(“985”高校、“211”高校等)高校用户的检索策略相差不大。最后, 通过IP数据的地址判断, 提取了高校用户的性别、专业和学历等人口统计学变量, 分析了这些变量对用户检索行为的影响, 提出高校用户检索策略的影响因素模型。     

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。     

演绎数据库中处理递归查询的一种改进算法

如何提高演绎数据库的递归查询效率是演绎数据库领域所面临的一个重要问题．介绍了一种结合传统的逻辑查询处理自顶向下和自底向上两种处理方式的递归查询算法．该算法基于侧向信息传递策略，把查询计算始终限制在与查询的初始约束相关的元组，从而避免了大量无关数据的计算．