分布式数据库查询优化系统设计

在分布式数据库系统中,由于数据的物理分布使得分布式查询处理增加了复杂性,不同的查询处理方法,其查询处理代价和复杂度是大不一样的,因而分布式数据库系统的查询优化比集中式数据库系统更为重要。文章介绍了查询优化和策略,并说明分布式数据库系统查询优化策略对查询性能的影响,分析了自己的查询优化系统。     

MapReduce框架下k-支配轮廓查询算法

随着维度和数据量的不断增长,已有的轮廓查询方法已无法为用户提供更好的查询支持.本文采用并行处理框架MapReduce 结合k-支配轮廓查询算法来解决此类查询问题.在对输入的数据集进行预排序的基础上,提出了基于MapReduce 的单轮扫描算法和双轮扫描算法,通过在不同维度、数据分布、节点个数等方面的实验测试及对比,验证了算法的有效性.     

等价关系代数查询优化方法的研究

管理信息系统中，数据库应用系统的查询性能对系统的应用和推广具有重要的影响．本文通过一个实例，详细介绍了基于关系代数等价变换规则的关系代数查询优化原理及实现过程，最后就此方法的代价评估模型进行了讨论．     

基于窗口查询的轮廓查询算法

轮廓查询在涉及多标准决策的空间数据库应用中起着非常重要的作用,轮廓的计算在数据库通信方面受到很大关注,特别是无需访问所有的数据文件就能很快的返回轮廓中的点的算法.本文提出一种基于窗口查询的轮廓查询算法,通过不断变换查询窗口来缩减查询空间,所访问的空间数据点数目大大减少,查询结果有很好的健全性和完整性.     

关于MicroSQL查询等价的若干定理及查询变换优化策略

Micro SQL是微机关系数据库管理系统NITDB采用的数据语言。为了进行查询优化,本文对Kim W.的思想加以推广,从理论上提出了若干关于Micro SQL查询的等价定理,并把一些结果运用到NITDB中,从而为NITDB提供了一种查询变换优化措施,提高了查询效率。     

数据库的查询优化方法分析

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介绍。     

网格数据查询优化中的缓存管理研究

鉴于缓存管理在分布式系统中可以减少网络流量,提高系统响应速度,尤其在网格计算环境中可以克服网络连接的带宽瓶颈,提出了一个用于优化网格信息查询的缓存管理模型.网格搜索引擎进行信息检索时,依据用户的查询需求,从网格异地异构数据库中查询并自动抽取信息,进行查询集成并存储在高速缓存中;根据缓存调度算法合理地组织中间结果;按照打分函数的控制,在生成的评分表下进行Top-K排序,合并生成最终结果;在保证网格查询准确性的同时,提高网格异构数据源查询速度.实验表明此方法是有效的.     

一种基数可调整的轮廓查询——模糊轮廓

针对轮廓查询的结果随着数据维度的增加而显著增加的问题,在模糊集理论的基础上,提出了模糊轮廓集的概念,量化了不同数据点对轮廓查询的贡献度.以此为基础,通过在模糊轮廓集中取不同的截集达到了准确控制查询结果数量的目的.同时,提出了有效的FSCA算法来求解任意的模糊轮廓,为用户提供δ个数据点,方便了用户的决策.实验分析的结果表明,模糊轮廓查询是一种有意义的基数可调整的新型轮廓查询,FSCA算法是有效的模糊轮廓求解算法,它们共同为用户决策提供了很好的辅助手段.     

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Hibernate的数据缓存的优化技术

Hibernate是连接Java对象模型和关系数据模型的桥梁。对于查询操作繁复的系统而言，良好的缓存管理机制和合理的缓存应用模式往往是性能提升的关键。首先对Hibernate持久层的二级缓存机制进行较为详细的分析，然后通过提高QueryKey匹配效率对缓存进行优化，从而有效地提高了SQL的比较效率。     

MapReduce模型下基于R树索引的Skyline查询算法

提出一种MapReduce并行计算模型下基于R树索引的Skyline查询算法, 解决了海量空间数据集下执行Skyline查询效率低的问题. 通过建立R树索引实现空间数据不同粒度的范围剪枝, 有效降低了分布式Skyline查询需扫描的数据规模, 提高了在MapReduce模型下Skyline查询的执行效率. 在不同数据分布下进行对比实验的结果表明, 该方法比已有算法在执行效率上更具优势.     

演绎数据库的语义查询优化

演绎数据库的语义查询优化是根据数据库中的完整性约事条件对查询进行优化，本文推出了两种基于完整性约束条件的优化方法，通过编译时对规则的改写，减少了参与计算的中间结果的数目，避免了不必要的操作提高了计算的效率。     

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     

关系模型的查询优化探讨

提出了针对一般关系模型ＤＢＭＳ的优化策略进行查询语义优化的思想,并给出了几种查询语义优化方法,此方法方便、实用     

一个具有语义优化的分布式查询处理算法

本文描述一个分布式关系数据库系统中具有语义优化的查询处理算法。算法的基本过程是:从原查询转换到查询图同时进行副本选择,得到T-图,经一般优化、语义优化,进而产生查询处理策略。优化的目标是总处理代价最小。语义变换过程应用了启发式的控制策略。     

传感器网络中基于过滤的概率Skyline查询算法

针对感知数据固有的不确定性问题,研究了无线传感器网络中概率Skyline查询的处理与优化技术.首先分析了概率Skyline查询的性质,证明了概率Skyline查询的不可分解性,因而无法直接利用网内计算方法求解;进而提出了无线传感器网络中基于过滤的概率Skyline查询处理算法(filter basedprobabilisticSkylinequeryprocessingalgorithminWSN,FPSP).FPSP算法将感知数据划分为候选数据、相关数据和无关数据;只需要候选数据和相关数据即可求得概率Skyline查询结果,可以在传感器节点过滤无关数据以避免大量的数据网内传输.仿真实验结果表明,FPSP算法可以有效降低传感器节点的数据传输量,极大地延长了无线传感器网络的使用寿命.     

聚 集 查 询 的 优 化 方 法

讨论了目前聚集查询处理的两种方法, 即实化视图和近似查询, 总结了国内外对其研究现状, 并对未来的研究方向提出看法.     

An Efficient Algorithm for Query Transformation in Semantic Query Optimization

Semantic query optimization (SQO)is comparatively a recent approach for the transformation of given query into equivalent alternative query using matching rules in order to select an optimal query based on the costs of executing alternative queries,The key aspect of the algorthm proposed here is that previous proposed SQO techniques can be considered equally in the uniform cost model,with which optimization opportunities will not be missed.At the same time,the authors used the implication closure to guarantee that any matched rule will not be lost .The authors implemented their algorithm for the optimization of decomposed sub-query in local database in MultiDatabase Integrator(MDBI),which is a multidatabase project.The experimental results verify that this algorithm is effective in the process of SQO.     

一种启发式异构分布式数据库的查询优化方法

目的提高异构分布式数据库的直询处理速度．方法提出了一个求异构分布式数据库查询处理中,使网上数据传输量达到最小的连接与半连接执行序列的启发式算法．该算法通过一个系列启发式规则,在搜索空间中,选择最有希望的节点作为下一个被扩展的节点,以减少搜索的节点数．结果提出了有用半连接的概念,虽然有的半连接就其本身讲是无益的,但是与一系列连接结合起来使用却是有益的,结论该方法能提高分布式数据库的查询处理速度,尤其在广域网上效果更为明显．