数据库的查询优化技术

数据库的查询操作对数据库的性能影响比较大,为了提高数据库的效率,需要对查询进行优化。本文研究了数据库查询的若干优化方法。     

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。     

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.     

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。     

基于Web的镁合金数据库查询系统优化

在现有的镁合金数据库系统查询功能的基础上,深度分析用户需求,结合数据库查询系统的设计特点,利用ASP技术和DreamWeaver网页制作工具,对查询模块的效率和查询方式进行优化.提高镁合金数据库的查询效率,增添了镁合金相图、镁合金组织等查询模块,丰富数据库的查询内容及镁合金材料数据库的性能优化方案,提高了数据库的实用性.     

海量数据库的查询优化研究及实现

本文通过对现有海量数据现状的研究，找出了影响海量数据库查询的瓶颈所在．并结合电信、银行等大型企业的实际硬件背景，提出了一种基于数据库文件分段的海量数据库查询优化策略，并对其进行了实现．实验结果表明此海量数据库查询的优化方案，能明显的改进海量数据库的查询性能，具有较高的现实意义．     

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.     

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。     

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．     

WEB数据库查询优化的研究

ASP是一种构建动态网站及其应用的一种重要技术,在构建动态WEB应用时,利用ADO对数据库进行访问和查询是频繁的。阐述了利用getstring方法获取数据库记录数据的途径和方法。和通常的数据库查询相比较而言,该方法能够简化数据库查询命令,缩短查询的响应时间,从而优化ASP数据库访问性能。     

Fast discovering frequent patterns for incremental XML queries

It is nontrivial to maintain such discovered frequent query patterns in real XML-DBMS because the transaction database of queries may allow frequent updates and such updates may not only invalidate some existing frequent query patterns but also generate some new frequent query patterns. In this paper, two incremental updating algorithms, FUXQMiner and FUFXQMiner, are proposed for efficient maintenance of discovered frequent query patterns and generation the new frequent query patterns when new XML queries are added into the database. Experimental results from our implementation show that the proposed algorithms have good performance.     

阈值上限一定时超大规模数据库的查询方法研究

在确定查询阈值上限时,当前数据库查询方法只能使用查询树的一条路径,并行性能较差;在对超大规模数据进行查询时,具有查询时间长、响应不及时的弊端。为此,提出一种新的阈值上限一定时超大规模数据库的查询方法,通过RSA算法对超大规模数据库进行加密和解密处理,依据多叉树的定义构造多叉索引树,在此基础上计算各代表数据点与查询点之间的距离;在阈值上限一定时,利用多个从节点机并行处理后,使用主节点机汇集结果,运用后续子树递归处理,直至获取查询结果。实验结果表明,所提方法不仅具有很高的查询效率,而且CPU使用率很高。     

中文密文数据库正则查询的研究与实现

为提高中文密文数据库查询的灵活性、便捷性、高效性,设计了一种新的密文索引结构.它通过登记汉字所在记录的记录标识以及汉字在属性值中的位置,来提供对中文正则查询的支持.在这种索引的基础上,提出了一系列正则查询处理算法,这些算法利用索引登记的汉字位置信息来筛选符合查询条件的记录.仿真实验证明,利用这种索引和算法,能够在中文密...     

基于多核环境的并行性双向枚举连接

基于多核处理器, 结合自底向上和自顶向下两种算法, 提出一种图遍历驱动的双向优化算法, 该算法充分利用两种遍历算法的优点, 并发挥多核环境的优势, 实现了最优查询计划的高性能并行构建, 解决了并行双向枚举连接问题. 实验结果表明, 该算法的性能优于已有算法, 可明显提高数据库查询速度.     

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.     

基于Cluster结构的多维动态数据分布方法

数据分布是数据库查询并行处理的基础，良好的数据分布方法对查询性能有着重要影响，本文提出了一种新的基于Cluster结构的多维动态数据分布方法，该方法能保证数据均匀分布在多个处理机上；能动态调整数据片段的大小，使关系始终保持最优并行度；并能有效地支持各属性上的查询操作，性能分析及实验结果表明，在大规模的并行系统中，本文方法的性能优于过去的数据分布方法。     

KNN查询处理算法性能研究

KNN查询是多媒体数据库管理系统中最具代表性的查询方式之一,它将k个与查询点最接近的对象作为查询结果返回。对于树型多维索引结构,KNN查询处理算法主要有RKV算法和HS算法。本文针对这两种不同处理算法进行了性能研究,通过试验确定了算法的不同适用场景,最后就应用中的KNN查询实现给出了相应的建议。