图形处理器上CSB~+-树索引的并行构建算法

为提高缓存敏感CSB+-树索引的操作效率,在图形处理器(GPU)上研究CSB+-树的并行构建和查询性能.通过分析索引树内部节点的每一键与对应叶子节点的映射关系,提出了一种一次性并行构建CSB+-树所有内部节点键值的无锁并行算法,以最大并行度来快速构建索引树.该算法通过设计GPU平台上支持CSB+-树的索引数据任意伸缩的动态数组来解决GPU上不能动态分配显存空间的问题,通过在索引内部节点的边界增加填充位来减少线程块的线程分支数,从而提高CSB+-树的查询效率.实验结果表明,文中所提算法的运行时间比基于单个节点和基于树层的并行算法分别提高了31.0和1.4倍.     

基于B+树索引机制的插入算法研究

嵌入式数据库系统的内存资源十分宝贵,而实现快速查询必须有一套高效的索引机制。B+树是数据库中常用的索引机制,它的优点是效率高,缺点是空间利用率较差。该文针对这一缺点,对B+树的插入算法进行了改进,这种改进算法不仅继承了B+树索引效率高的特点,还有效的提高了空间利用率。     

基于B+树的数据索引存储

针对传统索引算法在数字数据索引应用中存在的索引建立时间开销较大问题, 提出一种将B+树理论和算法应用于索引的设计方案. 在对B+树索引基础上, 建立了索引存储模型, 结合位图存储方式将B+树节点存储在存储介质上, 实现索引存储. 实验结果表明, 使用B+树, 可按路径读取, 节省了建立索引时间, 同时提高了B+树的稳定性, 在B+树节点存储的情况下访问键值信息, 索引速度得到较大提升.     

内存数据库查询优化

基于一种广泛接受的内存数据库系统基本概念及内存数据库中的SB-树索引结构，提出了更方便关系代数操作的SB^*-树．在此基础上，提出了优化的关系代数操作的实现算法．根据这些算法和关系代数等价定理，给出了对关系代数查询树进行逻辑优化的规则，并证明了逻辑优化的正确性．最后给出了代价评估模型，实验表明提出的内存数据库查询优化算法相对于传统的优化算法具有更好的时间及空间性能．     

一个内存数据库管理系统的数据组织

在分析多种内存数据库概念的基础上,给出了新的内存数据库的形式定义,提出了内存数据库的一种数据组织结构,在Ｔ树的基础上,经过改造开发了一个在自行研制的主动实时ＤＢＭＳ原型系统中实现的索引结构Ｔ树,着重讨论了其严格的定义和操作算法．     

一个内存数据库管理系统的数据组织

在分析多种内存数据库概念的基础上，给出了新的内存数据库的形式定义，提出了内存数据库的一种数据组织结构，在Ｔ树的基础上，经过改造开发了一个在自行研制的主动实时ＤＢＭＳ原型系统中实现的索引结构Ｔ＾＊树，着重讨论了其严格的定义和操作算法。     

图形处理器上内存数据库索引T-树的研究

为进一步提高内存数据库索引结构T-树的操作性能,提出一种基于图形处理器的T-树无锁并行计算方案.该方案通过分析平衡树结构的父子节点间的关系,在图形处理器平台上实现使用m个线程并行创建具有m个节点的T-树索引,从而以最大并行度的方式构建T-树.为验证方案的正确性,提出以堆栈的方式在图形处理器上遍历T-树的算法,对各平台上构建T-树的方案进行性能分析,并通过页锁定内存的方式提高CPU和GPU间的数据传输速率.通过对多个处理器平台上的实验结果的对比发现,提出的方案在并行构建T-树和T-树的批量节点插入上相比于传统CPU平台方案分别获得12倍和8倍以上的加速比.     

面向交易实时数据库内存数据的组织方法

研究面向大规模电子交易实时数据库中密集内存数据的高效组织方法.采用线性存储池实现内存数据的物理存储组织,并根据交易事务更新内存数据的update-in-place和append-only特点,采用T树索引实现元组固定数据的逻辑组织,采用缠绕的双向链式索引实现动态数据的逻辑组织.简化了物理空间的分配和调整算法,提高了数据更新和索引重构的效率,降低了内存数据查询访问的时间复杂度.结果表明,基于T-树索引和链式索引的数据查询算法的时间复杂度分别控制在O(lnN)和O(ln(N 1)-1),满足大规模电子交易的需要.     

内存数据库索引技术研究

本文简析了当前几种常见的内存数据库索引结构,并针对B＋树作出了一定的改进,新的索引结构能提高处理器缓存的利用率,提供更好的性能。     

采用内存数据访问对象提高数据库访问速度

将内存数据库的思想溶于传统磁盘数据库（DRDB）中，采用内存数据访问对象（MMDAO）技术，在当前主流计算机所能提供的有限内存中实现应用程序与数据库系统之间的接口，使数据库检索、存取等过程在内存中进行，避免大量的磁盘数据I／O，从而实现数据库应用程序中数据的高速存取、检索和操纵，提高应用系统的执行效率。     

对基于B-树系列的数据库索引算法的研究

用户对数据库最频繁的操作是进行数据查询。为了提高检索数据的能力,数据库引入了索引机制。索引是一个单独的、物理的数据库结构,它是某个数据库表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。B-树、B＋树是两种常见的数据库索引结构。本文研究基于B-树、B＋树的索引结构的算法,并分析比较各自的性能。     

B-树／B＋树的批量插入算法

本文对传统的B-树／B 树插入算法进行改进,提出了B-树／B 树的批量插入的算法,在理论上估计了该算法的复杂度。并进行了比较实验．实验结果表明：本算法在对大批量的关键字建立索引时。大大提高了B-树／B 树的插入效率。而且同时还适用于更新索引。     

基于大页内存的学习索引内存分配策略

大数据时代,数据信息的不断膨胀给数据的快速存取带来了巨大挑战.因此,设计一种高效的索引结构具有重要意义. ALEX (updatable adaptive learned index)是一种利用机器学习模型代替传统B-树索引结构的学习索引,具有较好的时间、空间性能,但存在频繁的缺页中断问题.为解决此问题,进一步提升ALEX性能,在ALEX基础上提出了一种基于大页内存的内存预分配策略,较好地降低了内存缺页中断率,提升了ALEX性能.在内存分配阶段,采用预分配策略;在内存回收阶段,则采用延迟释放策略.在Longitudes数据集上的实验表明,该策略具有良好的效果.     

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.     

一种改进的基于R-树混合空间聚类算法

对基于空间聚类的R-树的空间数据库索引技术进行研究,提出了面向R-树的空间混合聚类算法的改进算法,而将改进后的算法与其他算法的性能进行对比,可以发现：改进后的算法比其他空间聚类算法具有更大的优势．     

多维空间数据索引结构的并发控制方案!

R树是支持多维空间数据访问的重要索引结构之一，但由于缺乏适用的并发控制机制来保证并发 环境下数据的一致性#因此至今大多数商用数据库系统都不支持基于R树的并发处理+建立在R树基础上 的R-link树解决了并发控制中出现的部分难题，但它仍然存在幻像等问题，因此分析R-link树中尚存的问 题，并通过设计一个基于内存的操作控制列表来预先避免可能冲突的并发操作，从而实现完全的并发控 制。实验证明所提方案是正确的且有利于提高系统性能。     

基于B~+树的索引字段加密

针对索引字段加密难的问题,提出一种基于B~+树的索引字段加密处理技术.该技术采用DBMS内部加密机制,选取在页/段映射到块时使用加密组件对索引字段进行加密,它能够使加密后的索引仍然保持有序,不会失去索引的快速查询功能.为了进一步保证索引字段本身的安全性,对索引按结点实施加密.实验中,模拟Postgresql中B~+树的构造方法,研究基于B~+树的加密索引字段的查询性能,并在页结点数和B~+树深度参数变化时,对分结点加密的查询性能进行测试.研究结果表明:基于B~+树的索引字段加密的查询速度虽然比明文查询速度下降20%左右,但采用分结点加密方式能够有效地减少解密代价,避免索引字段加密对查询性能产生较大影响.     

内存数据索引:以处理器为核心的性能优化技术

随着单机内存容量的持续上升,内存数据库技术逐渐取代传统磁盘数据库为数据管理提供更快速的支持.本文分析了设计内存索引结构所需要考虑的基本要素;对目前的内存索引结构进行了分类总结,并分析各结构的优缺点;针对当前应用发展趋势,指出内存索引未来发展的机遇与挑战;最后介绍了我们正在研发的分布式集群感知内存数据库(CLAIMS)中的内存索引结构.     

空间网络数据库中基于M-tree索引的反最近邻查询算法

欧式空间中的反k最近邻查询算法不适用于空间网络环境,故采用任意度量空间中的M-tree索引结构,进行空间网络数据库中的反k最近邻查询处理.首先通过预计算的方法得到网络距离信息,依据此距离信息,对空间网络对象建立M-tree索引结构.然后,给出并证明了M-tree中间结点修剪定理,提出一种适用于空间网络环境的反k最近邻查询算法.最后实验验证了该算法的有效性.     

变电站监控系统中内存数据库的研究

变电站综合自动化系统的发展,对可靠性、大数据量的管理、速度,提出了更高的要求。为此研究内存数据库系统,内存数据库是变电站监控软件系统中的重要组成部分,用以管理实时上传的变电站数据信息。根据内存数据库的特点,介绍了其数据存储方式和索引结构SB-树。系统设计中采用面向对象的鳊程思想,把整个内存数据库分解成相对独立的类以实现它的功能。