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.     

GIS空间数据查询优化技术研究

空间数据库是GIS(地理信息系统)的核心,空间数据查询是空间数据库的关键技术,其性能的高低决定着整个空间数据库的效率.查询效率一直是GIS系统的一个瓶颈,因此研究空间数据的查询优化技术具有重要的意义.重点对提高数据库查询性能的关键技术——空间数据索引技术、查询处理算法、空间数据访问技术进行了阐述.     

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.     

基于Spark/Shark的电力用采大数据OLAP分析系统

用电信息大数据上的OLAP查询涉及数据量大,具有多表连接操作频繁、SQL结构复杂等特点,传统关系型数据库面对该类应用,表现出可扩展性弱、数据写入吞吐量低与查询效率低等问题.为此设计了一套基于Spark/Shark的电力大数据OLAP分析系统,该系统采用分布式文件系统HDFS保存电力用电信息采集系统的大数据,通过Shark进行前端SQL解析,Spark进行查询计算;然而,原生Shark只支持粗粒度分区,不支持细粒度的索引技术,难以高效地过滤无关数据,影响了查询性能.为克服这一不足,该系统设计了一种基于前缀树的细粒度索引结构TrieIndex,并通过数据重组技术优化了数据在HDFS的分布,提升了Shark的数据过滤能力以及用电信息大数据OLAP分析的性能.真实用电信息采集系统数据与查询的实验结果表明,该系统比关系型数据库的写入速度提升了12倍,比原生Shark的查询效率提升了10倍以上.     

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。     

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.     

日志结构合并树的查询优化技术

针对基于日志结构合并树(Log Structured Merge Tree, LSM-tree)的数据库查询性能较差的问题,目前的研究工作主要集中在利用索引和缓存技术提升LSM-tree的查询性能.本文主要从以下几个方面对LSM-tree的查询优化技术进行了综述.第一,介绍了LSM-tree的基础架构,分析了影响查询的因素.第二,分析了当前的LSM-tree查询优化技术,包括索引优化技术和缓存优化技术.第三,分析了索引和缓存技术是如何提升基于LSM-tree的数据库查询性能的,并总结了一些现有的研究工作.最后,总结并给出了未来可能的研究方法.     

影响Oracle查询效率的部分因素研究

数据库性能问题一直是决策者和技术人员关注的焦点,而衡量一个系统的性能最直接可靠的判断依据就是数据库的查询响应时间。因此,从数据库查询效率的角度,分析了影响Oracle数据库查询响应时间的部分因素。研究了Oracle数据库的查询优化方法,并针对研究结果进行了充分测试。     

Web数据库多表查询的关键技术与优化

为了满足面向专业的Web数据库通用信息查询服务需要 ,弥补目前这一方面存在的一些不足 ,作者研究了Web数据库多表查询中的关键技术与优化方法 .即通过查询界面的设计原则、实现方法 ,引导查询人进行正确的操作 ,以获得与期望相符的查询结果 ,同时还对界面进行了优化 ,压缩了界面HTML文件的大小 ,降低了网络传输所带来的延时 .此外 ,还讨论了SQL语句的形成 ,以子查询方式优化SQL语句 ,提高了查询的效率 ,改善了Web数据库服务器的性能 .特别是当数据库中的记录越多时 ,Web数据库服务器性能的改善越明显 .在查询结果界面中 ,通过引入拖拽机制与隐藏 /显示机制来提高查询结果界面的交互性 ,从而使用户获得更好的查询效果     

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。     

基于表结构及索引的Oracle查询优化研究

影响Oracle查询效率的因素包括操作系统性能、表结构、索引的合理与否、Oracle参数设置和磁盘速度及使用频度等.任何一个因素,如果没有进行细致的考虑和测试,都有可能造成Oracle查询效率低下甚至使数据库管理系统瘫痪.本文主要是讨论表结构和索引对0racle查询效率的影响.     

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。     

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WEB服务器端数据库查询系统的设计

探讨一种新颖的基于WEB服务器的JDBC数据库查询系统的设计方法，并给出改进查询性能和传输方案，对提高WEB数据库查询效率和数据库的安全性有较大意义。     

自适应逃逸动量粒子群算法的数据库多连接查询优化

为了提高数据库多连接查询的优化效率,针对粒子群算法存在的早熟、局部最优等缺陷,提出一种自适应逃逸动量粒子群算法的数据库多连接查询优化方法.该算法首先将遗传算法的交叉机制引入粒子群算法中,以保持粒子群的多样性,避免早熟现象出现;然后,引入动量算法平滑粒子搜索轨迹,加快粒子群的收敛速度;最后,将该算法应用于数据库多连接查询优化求解,以获得最优的数据库多连接查询方案.仿真结果表明,该算法提高了数据库查询效率,缩短了查询响应时间.     

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。     

DAS模型下基于查询概率的密文索引技术

数据库服务(Database-as-a-Service,DAS)模型是一种新的数据管理模型,它把用户的数据存放在第三方并通过网络提供数据库管理系统.DAS模型下,如何提高密文数据库的查询效率是当前面临的一个主要问题,而密文索引技术是提高数据库中密文查询效率的手段之一.针对现有的密文索引方法查询命中率低的问题,本文根据查询概率的实际分布情况,提出了一种适用于非等概率查询的桶划分策略,该策略以降低错检率为目的生成密文索引,提高了查询效率.最后给出了相应的算法,并通过实验对算法进行了分析和验证.     

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.     

SQL查询优化技术初探

查询是数据库应用系统中使用最频繁的操作,查询语句的优劣直接影响数据库应用系统的性能。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。本文分析了影响SQL查询语句执行效率的因素,且从应用角度论述了SQL语句优化的主要方法,并提供了实例。