多维数据的树形结构组织方法

为实现数据库的快速查询,我们引入了索引结构,.目前已有多种不同的数据结构可用作索引.,稀疏索引、稠密索引、辅助索引、散列表、B树等等。但随着多媒体数据库与数据挖掘等应用领域的发展,只建立一维索引已经不能解决问题,随后我们引入了多维索引。所谓多维索引,就是关系的每个属性都可以看成一维,而所有的元组就是在由这些维上定义的空间中的点。多维索引结构大概分为两种,一种是类散列结构,一种是树形结构。下面我主要介绍多维数据的树形结构组织方法。     

并行查询中的索引并行化技术

提出一种新的索引并行化技术，利用多处理机来提高建立在B树结构上的索引性能，并提出了一种改进的B树结构－FALNB树，基于该树结构，以大结点B树方式在多个处理机上分布索引数据，通过动态调整算法快速进行调整，取得很好的负载平衡效果，给出了时间分析模型，实验结果显示FALNB树能加快查询响应速度，对海量数据的索引有良好性能。     

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.     

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。     

数据库的密文索引机制

根据加密数据库的特点，分析了建立密文索引需要考虑的主要因素，提出了采用B＋树实现密文索引的方法以支持动态结构调整和顺序查找。同时还提出了一种压缩技术来提高系统效率，减少I／O次数，分析了在这种环境下选取参数m的方法。此法比采用二叉树的方案更加快捷，效率更高，并且不需要额外开销。最后，分析了系统的安全性并指出了有待进一步研究解决的一些问题。     

文本检索中动态索引技术研究

分析了当前信息检索多是建立在语词匹配基础上的搜索,索引库不断增大,搜索时间长等问题.通过对文本检索步骤和索引结构的研究表明,索引结构是决定文本检索效率的关键.提出对动态索引结构B+树进行改进,通过改进减少了索引层数,提高了检索速度,降低了索引存储空间,研究结果对改进文本检索效率具有积极意义.     

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。     

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。     

关于索引文件的进一步探讨

本文探讨了索引文件的组织结构及访问方式,并对两种索引文件进行了分析.     

基于B＋树的文本信息检索技术

随着人类步入信息时代,网上庞大的数字化信息与人们获取所需信息能力之间的矛盾日益突出,怎样快速地检索相关信息已经成为研究热点。阐述了全文检索系统的原理,分析了基于字表结构的索引组织方法和索引库的建立。通过和B-树的对比,提出了基于B＋树的索引存储方法及其算法思想,对提高索引的存储效率和查找速度具有一定意义。     

基于LSM Tree的分布式索引实现

近年来Log-Structured-Merge(LSM)Tree在NoSQL系统中得到了广泛地应用.主要是因为LSM Tree架构提出了延迟更新和批量写入的算法,将随机写转换为批量写,减少了磁盘臂的移动开销,从而大大地提升了数据库的写入性能.然而,读性能却也因此受到影响.LSM Tree和B Tree之间的本质区别使得NoSQL系统不适宜直接引用B Tree作为辅助索引结构.本文实现了LSM Tree下的一种分布式辅助索引结构,提出针对这种读写分离架构的索引批量加载策略,并对LSM Tree的查询计划树进行了缓冲优化,避免了重复的查询解析,使得索引读的性能得到了相应的提升.     

一种基于交通路网的移动对象索引结构

以提高移动对象数据库中交通道路上的移动对象位置查询效率为目标,通过借鉴FNR-tree的思想并加以改进和综合运用hash表、动态数组、B树、单循环链表,设计了一种新的基于交通路网的移动对象索引结构(Dynamic and Efficient Index,DEI),并给出了操作算法.DEI索引结构由道路hash部分、时间信息结构和移动对象hash结构3部分组成.DEI支持对移动对象的过去、现在和将来位置的有效查询,可实现移动对象的快速定位.仿真实验结果验证了DEI的性能优势.     

基于素数序列标记法的XML查询处理算法

XML索引为查询处理提供了高效的帮助,其中F＆B索引是已知的处理分枝查询的最小的索引,但快速创建F＆B索引和利用F＆B索引完成查询处理的算法却很少有人研究．本文提出了一种素数序列标记法,这种标记法不仅有助于快速的建立F＆B索引,更可以高效的完成F＆B索引上的查询处理．此外,我们还给出了基于素数序列标记法的查询处理算法,即素数整除匹配算法,该算法可以高效的判定某节点是否有某分枝子结构．实验表明基于素数序列标记法的F＆B索引创建方法比SAM算法快,在多个数据集F＆B索引上素数整除匹配算法优于关联路径连接算法和TwigStack算法．     

HR-树可视化演示程序的设计与实现

HR-树(Historical R-tree)是一种采用重叠技术、将单一版本的结构转换为部分固定结构的高效时空索引结构。介绍了时空索引结构HR-树，为了更直观地说明HR-树的结构及其基本操作算法的执行过程，对基于主存的HR-树可视化演示程序的总体结构设计和主要实现技术作了较详细的描述。     

基于状态树的链上数据高效可信查询索引模型及方法

区块链技术以其去中心化，不可篡改等特性在分布式数据管理领域中逐渐得到关注。但区块链系统在数据查询处理方面存在查询功能单一、效率低以及查询可信性难以保证等问题。笔者基于以太坊状态树的设计思路，在保证索引不可篡改的前提下，提出一种全局索引结构KMPT，可一次定位目标区块，避免了遍历区块的检索过程，同时结合块内索引TMPT，实现了基于内容的高效区块链数据检索。经实验验证，相比于仅构建块内索引的方法，该索引模型在可接受的索引构建代价内极大提升了查询检索的效率和稳定性，还可同时提供查询数据存在或不存在证明，提升了查询结果的可信性。     

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.     

SADBS的空间数据库设计与索引组织

空间分析系统是比较耗时的一种系统，而存储介质是制约系统速度的一个重要原因，在主存中组织数据库并将空间数据索引也建在主存中可以极大地改善系统性能。详细介绍了我们设计的空间分析数据库系统SADBS的空间数据库存储结构及其索引组织。     

一种基于频繁子树的数据库索引方法

为解决带标号的有根无序树的数据库的索引问题,提出一种新的索引方法,首先挖掘频繁子树,并从中挑选出有判别力的子树作为索引属性,然后将索引属性集合中的子树转换成序列,并将索引组织成前缀树的形式.给出了在此类索引树中进行搜索的算法,并用Apriori剪枝和最大的有判别力的子树来减小搜索空间.实验结果表明:与其他基于路径的索引方法相比,这种基于频繁子树的数据库索引在索引大小和查询代价两方面都有较好的优越性.     

一种基于R树空间索引技术的GIS数据索引方法

地理信息数据库的查询效率作为GIS系统效率的关键,传统的查询和索引技术不能有效地实现地理信息数据库的高速查找和信息提取.提出了GIS中高效信息查询和提取的一种优化方法——一种基于R 树的空间索引技术的方法,介绍通过该方法建立记录地图信息的shape文件对应的索引文件的基本思路和方法并提出了基于此方法的GIS最邻近查询算法. 通过实验表明,该方法能有效提高GIS系统的响应速度和数据提取效率.     

一种高效的空间索引结构

为高效地处理空间数据，必须对数据库建立索引机制以快速存取数据。然而，由于空间数据的特殊性使得传统索引方法不能很好地适应空间数据的存取。介绍了一种目前较流行的索引结构－R树及其主要算法。在所研究的空间分析数据库系统SADBS中实现了R树索引。