空间网络数据库关键字查询的高效空中索引

研究无线广播环境下空间网络数据库关键字查询问题,提出一种包含路网加权四叉树、各关键字四叉树和路网距离矩阵的空中索引结构(KSSN).讨论了kNN查询处理问题,提出了高效的查询处理算法.所提出的算法能综合利用路网距离信息和关键字信息高效地消减不存在查询结果对象的路网空间,提高查询处理的效率.KSSN索引结构可推广至其他类型的查询,比如范围查询、Rank查询.在一个真实路网上进行了仿真实验,验证了基于KSSN索引结构的查询处理算法的性能.实验结果表明:所提出算法的访问时间和调谐时间分别为参照的IRRDA算法的25.13%和12.31%.     

无线广播环境下最近邻查询处理的性能优化

研究无线广播环境下路网最近邻查询(NBNN)处理方法以及查询处理的性能优化,NBNN查询处理算法利用了路网Voronoi图(NVD图)的特性,提出了一种NVD-TDI可调节分布式索引结构来高效处理NBNN查询.分别用调谐时间和访问时间来表示无线广播环境下查询处理的最主要的2个性能指标(能耗和访问延时).分析认为对于分布式索引而言,底数的取值是影响查询处理的调谐时间和访问时间的因素,并提出了相应的优化方案.实验表明:所提出的算法是高效的,且具有调节和优化访问延时以及能耗的能力.     

一种基于路网D树的无线广播环境下路网最近邻查询处理算法

位置相关查询是数据库领域的一个研究热点。重点研究了无线广播环境下路网最近邻查询（NN）处理问题。对一个给定的路网结构及路网上分布的数据对象,构造对应的路网Voronoi图（NVD）,并在NVD图的基础上构建路网D树索引结构。然后,将路网D树索引结构线性化以支持无线广播环境下路网NN查询的处理,并提出了相应的路网NN查询处理算法。模拟实验表明,所提出的算法是有效的。     

交通道路网中时间感知的空间关键词查询

为了提高时间感知的空间关键词查询处理效率,提出了一种新的索引结构——TK来索引路网基本信息以及对象的位置、文本和时间信息.此外,还提出了同时使用位置、文本和时间信息的搜索空间削减策略,以进一步提高查询处理的效率.最后,通过与现有的TG索引结构的对比实验验证了所提方法的高效性.     

面向大数据库正则表达式查询的有效算法

针对大数据库中正则表达式查询,提出了一种基于索引的有效算法。首先,构造索引。该索引结构在前缀树基础上加以改进,为每个节点创建二维数组存放该节点所辖子树各层的首次关键节点,并对每个节点附加关键节点指针以指向同层的下一关键节点。然后,通过所提出的索引结构进行查询。最后,分析了所提出算法的时间和空间复杂度,并进行了实验。实验结果证明:随着数据集的增加,其查询时间和输入/输出(I/O)时间增长速度较缓慢,说明其可扩展性较好,适合于大数据库中正则表达式查询。并且,随着查询字串的增加,查询时间与I/O时间均呈递减趋势,证明了该算法的效率和有效性。     

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.     

混合存储区块链中的时空关键字查询

混合区块链通过链上-链下的存储模式来支持供应链中多方协同的数据可信共享.针对现有时空关键字查询方法预先读取全部链下数据并采用B+树作为索引所导致的效率低下问题,提出一种混合存储区块链中的时空关键字查询方法.首先,设计按属性划分的区块链存储模型,并在区块内和区块间设计B²M-BKM两级索引结构,支持关系型查询的同时高效检索区块数据;其次,设计链上-链下时空关键字查询方法,提升查询效率.最后,在公开数据集上进行实验,验证所提出方法的有效性.     

一种改进的SLCA语义查询算法

在XML关键字查询处理中,寻找最小最低公共祖先SLCA（Smallest Lowest Common Ancestor）是一个重要问题.分析了基于SLCA语义查询处理算法的特点,在关键字和Dewey编码的倒排索引的基础上,利用栈结构实现了SLCA算法.     

基于Voronoi图的最近邻查询的索引结构的研究

基于Voronoi图的最近邻查询在计算几何中已被研究了相当长一段时间。但在以往的研究中,基于Voronoi图的最近邻查询究竟是基于何种具体的索引结构去实现对查询空间的搜索的,却很少被提及。本文把传统的R树和Voronoi图在解决最近邻查询问题中的优越性相结合,提出了一种新的索引结构:VR树。进而提出了基于VR树索引结构的NN查询算法并对这该算法进行分析,在理论上证明了这个算法较基于R树索引结构的最近邻查询算法优。     

一种社交网络环境下并行短文本查询算法

随着移动社交网络的迅速发展,如何从海量带有时间属性和地理位置属性的短文本信息中快速查询到有效信息具有重要意义.社交网络环境下传统短文本查询算法忽略时间维度,并且在海量数据下无法满足用户快速响应的需求.针对以上问题,提出一种社交网络环境下并行短文本查询算法.提出的算法设计了基于MapReduce模型下的查询框架,该框架使用了基于滑动窗口下的多版本时空索引(MVSTR-tree),保证了查询过程中融合了时间和空间属性,实现了对海量数据高效查询的目标.最后,通过真实数据集的实验证明该算法能有效缩短查询时间.     

一种加密数据库的快速查询算法

针对加密数据库中块加密字段需要将全表进行脱密方可进行查询的问题,提出了一种快速查询算法．该算法将块加密字段上的查询表达式与可直接查询字段上的查询表达式取交集,从而大大减少脱密的范围,节省了由加密引起的时间开销,同时从理论上证明了该算法的正确性．     

面向探索式搜索过程的查询推荐

查询推荐是一种提高用户搜索效率的重要工具,但是传统的推荐方法对于探索式搜索的推荐效果不好.针对此问题提出了一种新的面向探索式搜索过程的查询推荐方法,即根据用户搜索的行为模式,通过试探性查询重构和确认性查询重构两个过程,对探索式搜索过程进行建模,并根据影响探索式搜索过程的三种因素提出了一种排序算法,将确认性子查询中的查询推荐给用户.通过与传统推荐方法的对比实验验证了本模型及其推荐方法的有效性.     

Performance Prediction for Performance-Sensitive Queries Based on Algorithmic Complexity

Performance predictions for database queries allow service providers to determine what resources are needed to ensure their performance. Cost-based or rule-based approaches have been proposed to optimize database query execution plans. However, Virtual Machine （VM）-based database services have little or no sharing of resources or interactions between applications hosted on shared infrastructures. Neither providers nor users have the right combination of visibility/access/expertise to perform proper tuning and provisioning. This paper presents a performance prediction model for query execution time estimates based on the query complexity for various data sizes. The user query execution time is a combination of five basic operator complexities： O（1）, O（log（n））, O（n）, O（nlog（n））, and O（n2）. Moreover, tests indicate that not all queries are equally important for performance prediction. As such, this paper illustrates a performance-sensitive query locating process on three benchmarks： RUBiS, RUBBoS, and TPC-W. A key observation is that performance-sensitive queries are only a small proportion （20%） of the application query set. Evaluation of the performance model on the TPC-W benchmark shows that the query complexity in a real life scenario has an average prediction error rate of less than 10% which demonstrates the effectiveness of this predictive model.     

一种基于实现站点系统完整度的数据库多级查询方法

提出了站点完整度概念,并实现了其在站点设计中的应用;设计了在广域网环境下的基于实现站点系统完整度的数据库查询模型,同时给出了在该模型下将模糊查询与超媒体检索相结合的实现方法．     

一种基于事先测试的分布式数据库优化联接查询技术

在分布式数据库系统中,查询优化是一极其重要的问题,其中联接查询的优化因其应用的广泛性而显得尤为关键.本文介绍了在分布式数据库系统中对联接查询的一般处理方法,详细论述了笔者提出的一种在分布式数据库中基于事先测试的优化联接查询技术,并进行了分析与总结.     

VF中SQL复杂查询的四步教学法研究

查询是SQL的核心,而复杂查询是学生学习的难点.根据多年教学经验,从查询涉及的字段、字段来自哪些表、表之间的关联、查询条件分析四个方面阐述了SQL复杂查询的四步教学法.该教学方法不仅对简单查询进行复习巩固,而且为后续表单查询打下坚实的基础.     

空间数据库中基于对象的方位查询研究

研究了基于对象的方位查询处理方法,提出一种全新的基于模型的开放策略,使得查询时不必知晓嵌入式世界坐标系的边界,同时省去了与坐标边界相关的计算问题．以OSS为模型的查询算法,通过提高传送效率来减少I／O和CPU的设备开销．实验数据表明开放模型策略(OSS)在性能上超越从前的变换查询策略(RQS),比RQS更适合对大的数据集合进行处理。     

数据集成系统中多查询优化的研究

多查询优化的主要目的就是为了消除多个查询间存在的冗余.基于扩展查询头部变量算法,提出一种多查询优化算法.其主要思想是:通过构造一棵查询集合的伪包含树,建立查询间的联系.然后通过解析这棵树,来构造全局优化的查询计划.     

An Efficient Query Rewriting Approach for Web Cached Data Management

0 IntroductionWitmhentth ef oerxp slhosairvineg gr ionwfotrhm oaft itohne iWsW aW k,eythe p rroeqblueirme-.When we deal withthe unprecedented amount of data,we areeasylost in browsing them. Thus , handling these data effi-ciently becomes more difficult than before.Consider the application domain publication retrieval ,which are abundant onthe Web and usually demandlongti meto generate the end-results through the query interfaces pro-vided by search engines .It oftenrequires three steps to de…     

Novel Web Query Automatic Expansion Based on Rough Set

One of important reasons caused low precision was presented, which was due to inaccurate express of the query. So a new method of automatic query expansion based on tolerance rough was put forward. In the algorithm, the uncertain connection between query terms and retrial documents was described as term tolerance class. The upper approximation set of query sentence was considered as query expansion. The new additional terms were also given weight numbers. The results of experiment on collection of Google 5 000 Web pages showed that the approach was effective on query expansion and high search precision was gained.