半结构化数据OEM图应用

研究了如何利用查询和视图来解决半结构化数据查询重写问题．给出了一种OEM数据模型和一种半结构化数据查询重写算法．算法借用了半结构化数据查询重写桶算法的思想，解决了半结构化数据模型之下查询重写的一些新问题．理论分析表明，它降低了算法的代价．     

一种基于虚拟数据库的分布式查询优化算法

针对虚拟数据库系统(简称“VDBMS”)执行分布式查询时的网络代价问题,提出一种基于关系运算代价估算理论及半连接技术的分布式查询优化算法SJQA(Semijoin Based Query Algorithm),较之最大子查询法,该算法加入了对子查询之间执行顺序及连接方式等方面因素的考虑,从而能更有效地减少分布式查询的总网络代价．实验结果表明,对于带有选择运算的查询,SJQA算法的优化效益与查询的选择因子大小成近似反比关系,因此它对该类查询的优化效果是十分明显的。     

DM4中的多查询优化器

在国产数据库管理系统DM4已有的查询优化器基础上,设计了一组公共操作识别和重组规则,分析了公共操作的代价,采用启发式公共操作搜索和计划树重组算法,实现了两阶段体系结构的多查询优化器,有效地利用了多查询问的公共操作,同时对算法复杂度分析证明了公共操作搜索策略对优化器性能的低影响性.     

应用聚簇索引的多连接查询优化方法

多连接查询优化是提高数据库性能的关键问题之一.查询优化主要针对连接等一些具有较高执行代价的操作进行研究.在分布式查询优化中,应同时考虑本地处理代价和传输代价.提出了一种应用聚簇索引来优化多连接查询的方法,旨在减小查询的代价.分析对比证明该方法具有较好的效果.     

运用数据库优化器提高SQL查询效率

数据库优化器为数据库查询提供一个最佳的执行策略.执行策略是执行查询所需要的一系列步骤,数据库操作的反应速度经常就体现在这个优化算法上.不同的查询策略会使服务器的响应速度大相径庭.对数据库优化器的性能进行分析,给出四种查询优化策略.     

改进的半连接查询优化算法

在多关系连接查询中,普通半连接查询方法没有优化子查询的半连接顺序,导致查询代价较高,为此,本文提出了一种改进的半连接查询优化算法.首先,将多关系连接组织成较小代价的类树形结构,然后利用半连接操作对处于根节点处的关系进行最大化缩减,并以此为基础利用PERF位向量对其他节点进行缩减,最后回收缩减关系进行连接操作.模拟实验表明改进的半连接查询优化算法能够有效地缩减查询关系,降低查询代价.     

内存数据库查询优化

基于一种广泛接受的内存数据库系统基本概念及内存数据库中的SB-树索引结构，提出了更方便关系代数操作的SB^*-树．在此基础上，提出了优化的关系代数操作的实现算法．根据这些算法和关系代数等价定理，给出了对关系代数查询树进行逻辑优化的规则，并证明了逻辑优化的正确性．最后给出了代价评估模型，实验表明提出的内存数据库查询优化算法相对于传统的优化算法具有更好的时间及空间性能．     

一种分布式数据库查询优化算法

在分析分布式数据库查询目标和策略的基础上,提出了一种新的查询优化算法：基于二级索引的查询算法。该算法利用全局和局部二级索引对查询语句进行分析,进而确定最优查询路径。该算法可以有效地减少分布式数据库系统查询过程对带宽的消耗。     

多视图匹配算法的研究

研究了一种利用使用多个实化视图进行连接来回答查询的方法．给出了最优重写的搜索空间和匹配方法,并扩展到具有复杂选择条件和分组操作查询和视图的匹配．结果表明此算法具有较好的性能和扩展性．     

分布式数据库中半连接操作的查询优化

查询优化技术是分布式数据库中的关键技术、而半连接操作是查询技术中的非常有效和重要的技术.介绍了查询优化技术实现的目标、查询执行的途径,分析了分布式数据库中半连接操作的执行代价,半连接的操作过程,比较了两种半连接操作的执行代价评估和优化结果,并给出结论.     

MDBS中基于模式映射树的查询分解和优化

提出了一种多数据库系统的模式映射方法，并对水平映射、垂直映射、混合映射、相关映射和局部映射给出了一种统一的形式化描述．使用模式映射树存储和表达用于查询分解的全局模式以及全局模式到输出模式及局部模式的映射信息，使用查询树来表示多数据库查询的内部结构．通过合并全局查询树与模式映射树，给出了将全局查询转化为中间查询的全局查询分解方法．利用模式映射信息中的相关映射性质，给出了多数据库查询中全局连接的优化处理策略．     

基于查询\|概念的用户兴趣模型构建

针对查询\|概念二分图因概念抓取和查询词权重设计不足而导致构建的用户兴趣模型不合理的问题, 提出一种基于查询\|概念二分图的用户兴趣建模算法。通过tf×idf公式抓取概念, 并利用用户对查询词的浏览时间计算查询词的权重, 确保改进后的查询\|概念二分图能更准确地表示用户的查询意图。实验结果表明, 该算法构建的用户兴趣更为合理。     

一种基于遗传算法的优化查询方法

查询效率是数据库系统的重要指标,查询优化是该系统研究的难点和热点.提出了一种基于遗传算法的优化查询方法,该法利用关键字预处理模块,将用户输入的关键字转化为内部关键字,以提高查询准确性;为加快查询响应时间,设置用户搜索统计记录索引表,避免遇到重复搜索时的全库扫描;针对全库扫描时采用遗传算法进行最优求解,提出了相关度的计算方法,根据相关度的大小进行排序,方便用户查询.     

用于哼唱识别精确匹配的线性伸缩动态规划算法

提出一种用于哼唱识别精确匹配的线性伸缩动态规划算法。该算法将哼唱旋律切割成句子,对每一句子进行线性伸缩匹配,同时在句子层次进行动态规划获得最优路径。该算法更有效地利用了哼唱语音的分段特性并克服了动态规划在长路径搜索时可能丢失全局最优路径的缺点。在含5 223首M ID I的数据库上同等条件下该算法正确率分别比线性伸缩、动态规划及递归匹配方法提高10.5%、6.0%和2.8%。该算法具有更高的准确率和更小的时间复杂度,是一种更有效的精确匹配算法。     

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.     

一种无线传感器网络中基于缓冲区管理的查询处理方法

对于大型无线传感器网络中要求同时支持大量的周期查询和ad hoc查询的软实时应用,提出了一种查询处理方法.设计网络存储结构,为查询处理设置合适的执行区域使其形成查询处理缓冲区,缓冲区内的节点映射了远程节点数据,并使查询和数据在缓冲区汇聚,及时得到处理.基于排队论建立缓冲区中查询任务管理模型,设计其优化策略,得到缓冲区的合适宽度和位置,并基于此设计查询处理算法.实验结果表明,该方法可以降低查询错失率并节约能量.     

空间数据库中的一种约束组最近组查询方法

针对具有约束需求的空间数据库查询应用,定义了一种新查询——约束组最近组查询,并根据其约束特点深入研究了该查询的处理技术.首先,为了使组最近组查询结果的查询点数量满足约束条件,设计了一种约束聚簇算法,用来在查询初始阶段对查询点进行约束聚簇;其次,采用MBM和SHR方法在这些初始簇中计算初始查询结果;最后,通过迭代更新聚簇获得查询最优解,并提出一种剪枝策略来减少更新代价.实验结果证明了所提算法的有效性和实用性.     

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…     

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。