面得对象多数据库系统的模式集成

讨论了使用面向对象技术解决多数据库系统模式集成的问题，针对全局模式多数据库系统提出了一个五级模式集成结构；局部模式、成员映射模式、成员对象模式、全局对象模式和全局外模式，详细描述了每级模式的定义和构成。     

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．     

面向对象多数据库系统的模式集成

讨论了使用面向对象技术解决多数据库系统模式集成的问题，针对全局模式多数据库系统提出了一个五级模式集成结构：局部模式、成员映射模式、成员对象模式、全局对象模式和全局外模式，详细描述了每级模式的定义和构成．     

基于内容查询的图象数据库系统

多媒体中最重要的是图象信息，在图象信息系统中往往要查询和处理一些复杂图象，用传统的基于图象标签的查询具有很大的局限性．因此，基于内容的图象信息查询检索技术的研究越来越受到关注，本就基于内容查询的图象数据库系统的发展及其相关技术作一些探讨。     

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.     

关系型数据库系统查询优化分析

关系型数据库系统的查询效率与用户编写的查询语句的质量有直接关系,在编写SQL语句的过程中,合理地使用索引、尽量避免排序和嵌套查询、通过使用临时表减少I／0操作数量以及慎用distinct等关键字以避免全表扫描等方法都有助于提高所编写的查询语句的质量。只有高质量的查询语句才能经过查询优化器优化以后高效执行。     

GAAA算法在数据库多连接查询优化中的研究应用

数据库优化中多连接技术是目前研究的热点问题,对于一个复杂的查询,寻找一个优化策略是数据库系统开发成功的关键所在。将GAAA算法应用于数据库的多连接优化中,并进行仿真试验。试验结果表明,用GAAA算法解决数据库多连接优化问题,克服了两种算法各自的缺陷,通过寻找较好的算法连接点,取得了比较满意的效果。     

数据库多条件组合查询优化算法研究

提出了一种查询优化算法,通过本算法,可以有效地减少查询语句的分支和数量以及IF条件语句的嵌套层数,大大提高了程序代码的可读性,通过分析研究该算法并未降低程序的运行效率。     

利用启发式信息优化多连接查询的遗传算法

结合多连接查询的特点,讨论了在左线性树空间的遗传优化算法,采用有序串编码方法和专门的杂交,变异算子,并利用查询优化中的增量启发式信息初始化种群,来提高遗传算法的收敛速度。我们将遗传算法与迭代修正的局部搜索策略相结合,解决传统的遗传法缺乏较强的局部搜索功能的问题。     

一个面向对象数据库系统中的查询处理

主要讨论了ＣＩＭＢＡＳＥ的交互式界面系统的有关查询处理技术，其中包括对象关联代数、对象关联演算、对象关数到对象关联演算及对象关联演算到关系数据库语言的翻译算法、查询处理流程。     

基于信息容量的模式变换等价性研究

研究了多数据库模式集成过程中的模式变换等价性问题.从信息容量的概念出发,给出了一种判断模式变换正确性的标准,并证明了在不同应用背景下,模式变换FS1→S2的正确性等价于Sl和S2之间满足某种蕴含关系.本文还利用该标准对一种经典模式变换方法进行了分析,指出如果没有完全满足该标准,模式变换可能隐含的一些错误.     

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.     

MDBS模式集成中完整性约束的处理

通过对多数据库系统(MDBS)模式集成中不同类型完整性约束的分析,提出并讨论了用于处理完整性约束的若干规则.这些规则不仅可以应用于模式集成,而且还可适用于模式变换、视图派生等模式重构中.用一个实例解释了如何在实际应用中使用这些规则.     

并行数据库查询优化技术研究

并行数据库查询优化的关键是缩减庞大的计划搜索空间,针对无共享结构（SN）,充分考虑通信开销,给出代价估计模型,采用两阶段优化方法,依据代价估计模型先对查询树进行顺序优化,并提出一种新的两阶段查询优化策略．对顺序优化的查询计划进行并行化,充分利用了多处理机的并行性,获得了较快的查询响应速度。既具备良好的并行性又避免了复杂性．     

Integrating XML with CORBA-based multidatabase systems

In this paper, we first introduce the architecture for a CORBA-based multidatabase system and then give an approach of schema mapping between XML and relational database system. Finally, we investigate the ability to apply the integration of XML with CORBA based muhidatabase systems. This integration extends the ability of a CORBA-based multidatabase system to implement data sharing and intcroperability.     

分布式数据库中数据查询优化算法研究进展

分布式数据库中,数据的分散存放和冗余给故障恢复带来了方便,同时也使得分布式查询处理变得更加复杂,因此如何快速准确的查询用户想要的数据成了分布式数据库系统中的一个重要问题。介绍了分布式数据库的特点,详细阐述了常用的查询优化算法的思想,分析了优缺点,给出了算法选择的方法。     

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．     

适用于P2P的系统查询扩展优化方法

P2P系统中,各种文本文档是很重要的共享资源,而传统的信息检索技术无法在此复杂系统中获得良好的效果．通过对隐含语义索引的分析,提出了语义双重查询扩展（SDQE）的方法,它利用各个peer上文档集提供的隐式反馈,通过比较查询的上下文信息,发现用户的隐含偏好,从而找出最符合用户查询需求的文档．实验证明,SDQE是可行的,并能有效地提高P2P系统中文本检索性能．     

基于CORBA的数据集成中间件的设计与实现

在研究了国内外异构数据源集成技术的基础上，给出了适合多种异构数据库数据集成的基于CORBA的体系结构、模式集成方法、查询分解算法以及查询优化方法，设计并实现了一个数据集成中间件系统Panorama．Panorama提供了一种研究异构数据集成的实践途径，是一种有效的数据集成工具．