分布式数据查询优化算法的研究

分布式数据查询是分布式数据库管理系统的核心,而查询优化算法又是查询处理中的关键技术.分布式数据库管理系统的研究始于20世纪70年代中期,在30多年的发展中,取得了丰硕的成果.但由于分布式数据的分散性,使分布式数据查询比集中式数据查询复杂得多.本文对基于关系代数优化的算法进行了探讨和研究,并应用于实例,取得了较好的优化效果.     

改进的分布式数据查询算法研究和实现

通过对数据库查询领域中SDD-1算法性能的分析,针对其在特定情况下存在的不足,引入人工智能领域的Ⅳ算法。将改进后的SDD-1算法与J2EE技术结合,应用到生产加工企业的材料供应链系统中。通过实验表明,新算法比SDD-1算法更具有适用性。     

分布式数据库中数据查询优化算法研究进展

分布式数据库中,数据的分散存放和冗余给故障恢复带来了方便,同时也使得分布式查询处理变得更加复杂,因此如何快速准确的查询用户想要的数据成了分布式数据库系统中的一个重要问题。介绍了分布式数据库的特点,详细阐述了常用的查询优化算法的思想,分析了优缺点,给出了算法选择的方法。     

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．     

基于不确定数据的分布式Top-k查询算法

目前基于不确定数据的Top-k查询算法仅考虑了集中式的环境,为了解决分布式系统中节省系统带宽的问题,在此基础上,提出了在分布式环境中基于不确定数据的Top-k查询算法UDTopk.该算法定义了一个候选集(candidate set),仅使用候选集中的数据,而不用访问数据集中所有数据,就可以得到正确的Top-k查询答案.算法通过动态维护候选集、仅传输少量数据,达到减少网络中数据传输的目的.实验结果表明,该算法可以有效地节省网络带宽.     

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。     

基于记录标识符的查询处理算法

给出了一种通过记录标识符的运算实现数据库查询处理的算法，讨论了有关的查询优化技术和算法特点。     

基于丛生树的可调节的并行查询优化算法研究

在分析现有的并行查询优化算法的基础上，提出了一种新的并行查询优化算法，该算法充分考虑并行计算机的物理限制，以丛生树为模型，利用大关系的数量对操作内的并行性，操作间的独立并行性以及操作间流水并行性进行调节，从而保证了高效的并行查询计划的产生。     

基于XML数据查询问题的研究

随着XML技术的不断成熟,基于其上的应用也越来越广泛.面对如此众多的数据,如何高效地处理XML查询,就成为目前研究的热点.通过对XML查询过程的分析,针对当前常用的查询方法存在过多扫描无用节点引起效率下降的问题,提出了一些优化策略:通过建立XML数据索引、查询语言的优化,有效提高其查询效率.     

基于值的分布式查询优化算法

针对目前查询优化算法的缺陷,充分考虑了实际数据库系统中属性值的非均匀分布性和属性值之间的相关性对查询优化的影响,提出了一种基于值的查询优化模型,阐述了其科学性、合理性.给出了解决该优化问题的遗传算法,选取种群规模50、保留比例0.1、变异概率0.001的参数对算法性能进行了实验分析,结果证明该算法有一定的效果.     

分布式网络中 CKNN 查询的 BORA 优化汇聚

针对时空数据库中,移动对象轨迹的连续K近邻查询(continuous K nearest neighbor query,CKNN)的查询效率较低的问题,以及在分布式的移动对象数据库(moving objects databases,MOD)环境下,提升对应查询结果的数据汇聚效率问题进行了研究.在CKNN查询中,设计优化了查询海滩线的更新算法,通过在轨迹数据结构中增加更新标志位,减少了轨迹线段参与的判定运算;同时在假设的类网格覆盖的分布式空间环境下,利用基于Bresenham覆盖的路由汇聚(Bresenham-based overlay for routing and aggregation,BORA)方法,进行查询结果的汇聚;并针对不同近邻参数、轨迹数目、移动对象速度、汇聚方式等对查询时间的影响进行了仿真实验;仿真结果表明,不同参数数值的增加延长了处理时间,基于BORA的汇聚方式比一般的汇聚方式节省了更多的处理时间,提高了系统查询及处理的效率.     

一种找出较优重写查询的启发式算法

提出了一种实用的启发式算法．该算法使用了一种简单的代价模型来比较查询之间的相对代价,并利用多项式时间从实化视图得到的多个重写查询中找出一个执行代价较节省的重写查询,不需要查询优化器的支持,减少了优化器的负担．实验结果表明该算法找出的较优重写查询的执行时间比穷尽搜索算法的略有增加,而搜索时间和空间显著减少．利用该算法可快速地响应查询,能显著改进数据仓库的查询性能．     

A solution of spatial query processing and query optimization for spatial databases

Recently, attention has been focused on spatial query language which is used to query spatial databases. A design of spatial query language has been presented in this paper by extending the standard relational database query language SQL. It recognizes the significantly different requirements of spatial data handling and overcomes the inherent problems of the application of conventional database query languages. This design is based on an extended spatial data model, including the spatial data types and the spatial operators on them. The processing and optimization of spatial queries have also been discussed in this design. In the end, an implementation of this design is given in a spatial query subsystem.     

A solution of spatial query processing and query optimization for spatial databases

Recently,attention has been focused on spatial query language which is used to query spatial databases. A design of spatial query language has been presented in this paper by extending the standard relational database query language SQL. It recognizes the significantly different requirements of spatial data handling and overcomes the inherent problems of the application of conventional database query languages. This design is based on an extended spatial data model,including the spatial data types and the spatial operators on them. The processing and optimization of spatial queries have also been discussed in this design. In the end,an implementation of this design is given in a spatial query subsystem.     

一种分布式数据加密传输系统的算法设计

通过对DES和RSA加密技术进行分析,建立一个包括信息交换格式、交换协议和加解密算法的数据传输系统.系统的整体设计建立于现在流行的分布式系统的基础上,由于采用agent的结构,使得任何一个部件的故障对系统的负面影响达到最小,从而保证整个系统运行的健壮性.即保证各个agent与中央控制器进行安全数据传输,具有良好的可操作...     

时序数据多维聚合查询服务的实现

随着电能质量监测点不断扩大,产生海量具有时序特性的多维电能质量数据,当前的诸多数据查询方法不能适应电网电能质量监测数据的交互式多维聚合查询需求。研究提出时序数据多维聚合服务的实现方法,为内存中预聚合后的任务结果建立哈希存储结构,对实时数据建立位图索引存储结构,将历史数据的预聚合数据尽量存储于内存中,改进随机读写的低性能问题,提升查询效率,解决交互式查询问题。同时运用最优聚合任务算法选择出尽量多的预聚合任务数,提高交互式查询命中率。实验验证了该算法的可行性,与分组二维背包算法相比,在预聚合任务数量选择方面具有一定优势。