校园网格环境下异构数据库的集成与分布式查询

针对校园数据网格的分布式异构数据库环境,提出了一种基于网格服务的异构数据库访问和集成方法。该系统为用户提供一致的虚拟数据视图和分布式数据查询支持。在分析和研究现有分布式数据库查询技术的基础上,介绍了一种适用于网格环境下海量数据的连接操作算法,算法依据分布式数据库的固有并行性,利用数据划分来提高查询的并行处理程度,以改进响应时间。理论分析表明,该算法在减少网络通信开销和降低响应时间方面具有较好的性能。     

分布式数据库中重复查询的半连接算法研究

 分布式数据库系统中查询优化处理是非常重要的一环.在分析了基于半连接查询优化算法的同时,结合分布式数据库应用中存在的大量的重复查询操作的特点,提出了一种基于重复查询的半连接算法,利用存储少量的中间结果,从而缩短了计算时间和传输时间,提高了查询效率.     

中间件异构数据库集成中基于半连接的查询优化算法

全局查询效率一直是中间件异构数据库集成中的热点和难点问题,由于目前异构数据库绝大多数是关系型数据库,所以采用半连接方法优化连接操作,并在半连接图的基础上提出了多个站点的半连接执行方案优化算法,该算法根据半连接图生成有向无序树,使多个半连接操作能够并行执行,经分析能有效地提高全局查询效率.     

基于启发式有向圈查询的可疑交易识别研究

可疑交易监测分析是反洗钱研究的一个重要分支.图中存在一种非常重要的结构—有向圈.金融交易数据可以用有向图表示,称为金融交易图,金融交易图中的有向圈是一种可疑交易结构.提出了一种启发式有向圈查询算法,其基本思想是首先求得图中的强连通分量,然后针对每个强连通分量,进行启发式的深度优先搜索,与一般的深度优先搜索不同,该算法利用两个启发式信息来控制深度优先搜索的方向以及要访问的节点.还对节点数至少为3的强连通分量中一定存在有向圈做出了证明.并且对该算法的时间复杂度作了相关分析.该算法降低了论域的规模,从另一个侧面提高了算法性能.实验证明了算法的有效性,及使用启发式信息的必要性.该算法可检测出金融交易图中的有向圈这一可疑交易结构,为反洗钱研究提供技术支持.     

分布式数据库查询优化研究

本文在充分讨论分布式数据库和查询优化的概念、特点及查询优化目标的基础上,说明不同的查询策略通信时间相差很大,一个好的查询策略往往比一个坏的查询策略在执行效率上高出几个线性数量级。然后着重以学生选课数据库系统为例,分析了查询优化策略中的基于半连接算法的思想以及连接过程,得到优化基于半连接查询策略的方法,从而提高系统的查询效率。     

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.     

一种找出较优重写查询的启发式算法

提出了一种实用的启发式算法．该算法使用了一种简单的代价模型来比较查询之间的相对代价,并利用多项式时间从实化视图得到的多个重写查询中找出一个执行代价较节省的重写查询,不需要查询优化器的支持,减少了优化器的负担．实验结果表明该算法找出的较优重写查询的执行时间比穷尽搜索算法的略有增加,而搜索时间和空间显著减少．利用该算法可快速地响应查询,能显著改进数据仓库的查询性能．     

分布式数据库连接算法实验研究

随着分布式数据库系统的广泛应用,其涉及的查询性能问题也就随之而来。查询执行和优化是影响分布式数据库性能的关键因素。查询优化算法中常见于应用的有直连接算法和半连接算法,通常认为后者性能优于前者。论文针对大数据量局域网环境下等值连接,对两种算法性能进行分析,并以通信代价为指标设计具体用例进行测试。根据实验结果对半连接算法的优越性进行量化,从而得出半连接在更切合实际的应用场景中比直连接性能更好。     

基于一致性哈希算法的分布式数据库索引查询优化方法

为了解决分布式数据库索引查询负载不平衡的问题,基于一致性哈希算法设计了分布式数据库索引查询优化方法.根据分布式数据库服务器节点CPU处理能力、带宽和缓存大小,采用动态反馈机制计算各服务器节点的索引查询负载率,通过一致性哈希负载平衡算法将任务分配给各服务器节点,并实时调整负载.以最小总代价为目标,利用多蚁群算法求得最佳查询路径.实验结果显示,基于一致性哈希算法的优化方法整体曲线趋势较平稳,在用户请求数量为4 000条时,最大负载平衡度为1.5%,全程响应时间小于35 ms.这说明该方法能够有效调整分布式数据库的负载分布,且受数据库规模影响较小,具备强大的查询响应能力.     

融合启发式搜索的改进极快决策树算法在多规格货物智能混合装载中的应用

针对多规格货物装载效率较低问题,提出了一种融合启发式搜索的改进极快决策树智能装箱算法,该算法首先计算并择优选取样本信息熵,然后构建生成货物装箱决策树模型,最后基于启发式搜索方法对货物装载后的剩余空间进行合并再利用。通过保证决策树每个节点装入货物体积最大,对待装货物进行快速决策。最后,基于七组异构性逐渐增强的货物数据对算法进行仿真实验,结果表明：本算法在保证较高集装箱利用率的情况下实现了快速装箱。     

分布式查询优化算法与应用实践

依据笔者开发大型分布数据库的应用实践，首先介绍半连接、选择因子、收益分析等基础概念，其次介绍分布式查询处理过程，主要阐述以半连接为核心的SDD-1查询优化算法，最后以实例说明该算法的实现并比较实际收益情况．     

利用关系数据库系统对半结构化数据进行近似查询

提出一种利用关系数据库系统在一般图结构的半结构化数据上进行近似查询的途径.根据嵌套结构和文本值的相似性来度量路径的相似性;根据路径的相似性得到查询目标节点与数据源节点的相似性.为返回数据源中与查询目标节点相似的节点,首先提取出数据源中长度在固定范围内的所有路径,然后利用关系数据库系统将其与查询路径进行相似性连接,并按相似度从大到小返回所有结果.为提高相似性连接的效率,引入q窗口概念,并利用若干路径相似的必要条件来减少计算相似性函数的次数.试验证明了其有效性.     

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.     

网格环境中异构数据库访问和集成技术的研究

在研究OGSA-DAI的基础上,提出一种基于虚拟数据视图的分布异构数据访问与集成框架.系统由元数据服务和网格虚拟数据库服务构成,其中元数据服务负责发现含有用户所需数据的数据库,网格虚拟数据库服务提供全局逻辑视图,通过分布式查询机制将用户的SQL请求分解到具体的数据库中并进行结果合并,实现数据的透明访问和联合查询.     

基于Cluster结构的多维动态数据分布方法

数据分布是数据库查询并行处理的基础，良好的数据分布方法对查询性能有着重要影响，本文提出了一种新的基于Cluster结构的多维动态数据分布方法，该方法能保证数据均匀分布在多个处理机上；能动态调整数据片段的大小，使关系始终保持最优并行度；并能有效地支持各属性上的查询操作，性能分析及实验结果表明，在大规模的并行系统中，本文方法的性能优于过去的数据分布方法。     

数据仓库中一种基于维层次编码的位图索引方法

为了减少OLAP中的多表连接,压缩维属性连接关键字,对查询数据进行有效地分组聚集操作,来提高OLAP查询速度.利用维属性具有层次特性对维成员进行编码,生成其维层次编码,来代替维表中原关键字,实现了维表关键字的压缩.通过编码长度较小的维层次编码及其层次前缀路径,对维层次编码进行前缀匹配操作,快速检索出与查询关键字相匹配的维层次编码,求得维层次属性的查询范围,从而大大减少和简化了事实表与维表之间的多表连接,减少了I/O开销,提高了OLAP查询效率.     

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.     

阈值上限一定时超大规模数据库的查询方法研究

在确定查询阈值上限时,当前数据库查询方法只能使用查询树的一条路径,并行性能较差;在对超大规模数据进行查询时,具有查询时间长、响应不及时的弊端。为此,提出一种新的阈值上限一定时超大规模数据库的查询方法,通过RSA算法对超大规模数据库进行加密和解密处理,依据多叉树的定义构造多叉索引树,在此基础上计算各代表数据点与查询点之间的距离;在阈值上限一定时,利用多个从节点机并行处理后,使用主节点机汇集结果,运用后续子树递归处理,直至获取查询结果。实验结果表明,所提方法不仅具有很高的查询效率,而且CPU使用率很高。