基于Oracle数据库索引的查询优化研究

影响数据库的查询效率的因素是多方面的,其中索引是最为重要的一个方面。通过实验验证分析,发现正确有效地建立索引,可以大大地提升Oracle数据库系统的查询效率。此研究结果可为Oracle数据库查询优化工作提供参考。     

基于索引结构的关系数据库关键词检索

检索系统构建了用于记录各数据项在数据表和字段中位置的索引结构,以及基于数据库关系图的用于描述各个数据表之间关联关系的主外键关系表,根据索引结构和主外键关系表检索出与用户输入的多个关键词相关联的记录.为了进一步提高检索效率,又构建了一个查询结果存储结构,把查询过的关键词和对应的结果存入其中.当用户输入关键词进行检索时,检索系统先去查询结果存储结构中检索,如果检索到就直接输出结果,否则再通过访问索引结构和主外键关系表构建SQL语句到原始数据库中进行检索得到结果.实验结果表明,这种基于索引结构和查询结果存储结构的检索机制具有较好的检索性能.     

QGrid:一种空间移动对象并行索引结构

为提高空间移动对象数据更新效率和查询准确率,提出了一种空间移动对象并行索引结构.利用主索引和辅助索引支持对空间对象进行基于范围的查询和基于对象标识的查询,还通过查询索引将更新操作和可能受其影响的查询操作相连接,在满足并行操作时间片语义的同时,避免了传统方法进行范围查询时对查询范围内相关对象及相关索引结构全部进行锁定的需求.实验结果表明:高负载环境下,该索引结构不但能保证查询准确率,其处理能力也明显优于传统索引结构.该索引通过提高系统并行度,使同一范围内的更新和查询操作可以并行执行,提升了系统整体运行效率.     

基于位置的web搜索索引研究

针对基于位置的web搜索需要将网页中位置信息和文本信息相结合进行索引的应用需求,提出了先倒排表再R-tree索引和先R-tree再倒排表索引两种混合索引结构,同时处理文本和位置信息.大规模真实数据集上的实验表明,这两种方法在查询效率上明显优于已有的倒排表和R-tree相互独立的索引模式.     

关于XML数据的存储研究

在XML数据库中对XML数据进行了一系列实验,应用Oracle提供的OracleXMLDB对实验数据进行了存储、索引和查询,并比较了不同存储方式的存储及查询效率。     

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。     

用于RFID中间件的主存数据库索引结构

根据EPC Global标准,提出了基于RFID数据特征的网格索引结构.该索引结构针对RFID应用场景设计,不仅能实现高效的插入、查询以满足实时性的需求,还能够提高内存的利用率,节省内存.与传统索引相比,提出的索引结构能够完全适用于真实的RFID应用场景,实现条件查询、范围查询等其他传统索引很难实现的操作.可以减少内存消耗,提升条件查询,范围查询的速度.实验结果证明基于RFID数据特征的网格索引不但在插入效率上不亚于传统索引,而且在条件查询,范围查询的效率远远高于其他传统索引结构,并且内存占用率也具有一定优势.     

一种基于DTD的不完全值索引结构

索引结构是影响查询性能的一个重要因素,目前出现的索引结构主要存在以下几个问题:1)不能有效支持带有谓词约束条件的分支查询;2)只能在小文档上进行测试或者建立的索引文件比较大.为了解决这些问题,提出了一种基于DTD结构的不完全值索引方法——DBPVI(DTD-based Partly-Value XML Indexing).实验证明,该索引方法能在不影响查询性能的前提下,很好地解决上述问题.     

基于海量卫星测控数据存储与查询方法

针对卫星海量测控数据以时间区间检索、结果按时间排序的需求,提出了基于数据库时间分区表与索引组织表（IOT）的存储和查询方法。时间分区表采用将数据存放到多个物理表空间,在数据查询时不需每次扫描整张表,检索时间明显缩短,且查询响应时间不会随着数据量的增长而增加;索引组织表是将数据直接存放在索引中,降低了存储空间的占用,以损失较小的写入效率为代价。通过对某卫星实验和分析,证明了方法的有效性和正确性,提高了数据存储和查询的效率。     

Oracle 分区表和分区索引在 VLDB 中的研究

分区表和分区索引功能是数据库管理中的关键技术之一,是海量数据库管理(Very Large Databases,VLDB)中一个重要的性能提升机制.分区技术的原理是将逻辑上的一个大表拆分成多个独立的物理分区来存储,从而提高数据I/O性能.面对大数据的存储,几乎所有Oracle数据库都用分区技术来提高查询数据的性能.通过分析一个项目案例,说明如何综合使用分区表和分区索引来提高大数据的查询速度.