基于丛生树的可调节的并行查询优化算法研究

在分析现有的并行查询优化算法的基础上，提出了一种新的并行查询优化算法，该算法充分考虑并行计算机的物理限制，以丛生树为模型，利用大关系的数量对操作内的并行性，操作间的独立并行性以及操作间流水并行性进行调节，从而保证了高效的并行查询计划的产生。     

并行查询优化中的负载平衡问题研究

在现有工作的基础上,引入数据偏斜因子,在并行查询优化阶段考虑负载平衡问题,提出了一种并行查询优化方法.用算子间并行性来弥补由数据偏斜引起的算子内并行性下降而造成的影响,提高了查询执行效率,减少了查询时间.     

并行查询优化中的负载平衡问题研究

在现有工作的基础上，引入数据偏斜因子，在并行查询优化阶段考虑负载平衡问题，提出了一种并行查询优化方法，用算子间并行性来弥补由数据偏斜引起的算子内并行性下降而造成的影响，提高了查询执行效率，减少了查询时间。     

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．     

SDD-1查询优化算法的研究与改进

由于数据的分布和冗余,使得分布式查询处理增加了许多新的内容和复杂性;在分布式数据库查询优化算法中,SDD-1算法能找到最优的半连接子查询的顺序,减少了网络通信代价,但是SDD-1算法的并行性并不理想,针对这一情况我们设计了一种并行性较好的SDD-1算法。     

并行查询中基于二维资源模型的处理机分配

并行查询中的处理机分配是并行数据库系统中查询优化的重要组成部分.考虑到进程对CPU和磁盘IO的需求,着重研究SN结构上并行查询的处理机分配问题.首先提出查询操作对CPU和IO的二维资源使用模型,再通过粗粒度概念确定(浮动)操作的划分并行度,并定量分析查询内各种并行性和资源共享对查询响应时间的影响,最后提出HLS启发式处理机分配算法     

并行查询中基于二维资源模型的处理机分配

并行查询中的处理分配是并行数据库系统中查询优化的重要组成部分，考虑到进程对ＣＰＵ和磁盘Ｉ／Ｏ的需求，着重研究ＳＮ结构上并行查询的处理机分配问题。首先查询操作对ＣＰＵ和Ｉ／Ｏ的二维资源使用模型，再通过粗粒度概念确定操作的划分并行度，并定量分析查询内各种并行性和资源共享对查询响应时间的影响，最后提出ＨＬＳ启发式处理机分配算法。     

并行数据库的查询处理技术

随着并行计算机系统的迅速发展,并行数据库系统已经成为数据库研究和应用的一个重要领域,本文介绍了各种并行数据库系统的并行计算机结构和关系数据库查询的固有并行性,然后探讨了并行数据库查询处理的并行化技术。     

基于MapReduce的关系型数据仓库并行查询

针对MapReduce框架与传统关系型数据库兼容性不好的问题,提出了一种基于分块结构的分布式关系数据库ChunkDB.并对MapReduce架构进行了扩展设计,使ChunkDB与MapReduce有效结合,将MapReduce的扩展性、易操作性、高并行性与关系数据库的索引等查询优化优势相结合.实验证明基于MapReduce的ChunkDB数据库能够为数据仓库应用提供快速高效的并行查询.     

基于多核环境的并行性双向枚举连接

基于多核处理器,结合自底向上和自顶向下两种算法,提出一种图遍历驱动的双向优化算法,该算法充分利用两种遍历算法的优点,并发挥多核环境的优势,实现了最优查询计划的高性能并行构建,解决了并行双向枚举连接问题.实验结果表明,该算法的性能优于已有算法,可明显提高数据库查询速度.     

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。     

基于频繁结构的Deep Web 查询接口集成

随着网络规模的日益扩大,海量的信息被"深藏"于各类在线数据库中,用户只能通过查询接口才能获取其中的数据,这部分内容称之为Deep Web;因此对同一领域的Deep Web数据进行集成是非常必要的。查询接口的集成是其中一个非常关键的子问题。查询接口的集成分为模式匹配和模式集成两个步骤;重点研究集成查询接口中属性布局的确定。Deep Web中查询接口数量巨大,以及动态性与异构性的特点给该问题带来了巨大的挑战。将查询接口的结构建模成一棵树,然后通过挖掘频繁的模式子树来构建集成的查询接口树,使其最大化地满足属性间的结构约束和顺序约束。该算法具有较低的时间复杂度,并具有很好的扩展性,对八个领域的查询接口进行集成的实验结果证明了算法的有效性。     

多查询并行处理的模型和同步机制

研究数据库多查询并行处理技术中的模型和同步机制问题．讨论了数据库多查询任务和Ｂ＋树的特点，分析了目前已有的几种查询模型，对多查询任务的并行性开发和同步控制机制等关键性问题进行了较详细的讨论．在此基础上，提出了一种基于Ｂ＋树的数据库多查询任务并行处理模型和有利于加大并行度的同步控制机制，并在ＭＩＭＤ－ＳＭ结构上给出了实现多查询任务并行处理的算法设计思想．     

基于MPB-Tree索引的空间数据多关键词模糊查询算法研究

随着具有定位功能的智能设备的大量使用,产生出海量的空间数据,每条数据中包含的信息越来越多,而以往的查询算法多数仅对单个关键词进行查询,已难以满足用户更为个性化的需求.为此,本文提出一种多空间关键词模糊查询算法,在该算法中,将以往的两维空间距离计算转化为莫顿码匹配提升查询效率,且与模糊查询算法融合支持查询的容错.实验结果表明,该算法的效率及准确性较以往查询算法有较大提高.     

Lucene架构下布尔查询的执行计划研究

Lucene是一个优秀的全文检索框架,布尔查询是其实现精准数据检索的重要功能.对于布尔查询执行计划的深入研究,有利于灵活应用布尔查询,优化查询表达式,提高执行效率.本文从Lucene架构下布尔查询的执行计划入手,研究了布尔查询的表示方式、执行时序、逻辑运算规则和子查询归并算法.根据布尔查询的执行计划,提出了深度为2的复杂布尔查询的化简规律和布尔逻辑运算满足交换律的特性,并从理论上证明它们的正确性.最后通过实验模拟仿真,验证这些规律的有效性.     

基于用户查询意图的搜索排序算法

目前互联网技术的研究热点是智能化的、个性化的服务,而传统的Web搜索排序算法和已有的个性化排序已经不能满足政府、企业等用户的信息查询需要.本文将研究核心定位到充分理解用户查询偏好上,提出了基于用户偏好的PageRank算法.文中利用用户互反馈技术修正查询关键词,利用语义相关性技术分析用户查询意图,理解用户偏好.改进的算法完善了搜索查询的可靠性依据,能够较好地挖掘用户的偏好主题,贴近用户的查询目的,提高搜索查询效率和用户满意度.     

基于遗传算法的数据库多连接查询优化策略

结合多连接查询的特点,提出了一种基于遗传算法的查询优化策略.在查询左深树策略空间上构造了遗传算法的一个原型,设计出查询优化问题的染色体编码方法,并基于该编码方法给出了选择策略及交叉、变异算子.     

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.     

A Novel Web Query Automatic Expansion Based on Rough Set

0 IntroductionSearchingthe webis not always sosuccessful as users expect .Most of the retrieved sets of documents in a web searchmeet the search criteria but do not satisfy the user’s needs. Onecrucial reasonis that users generallylack of specificityin the for-mulation of the queries.Some causes of this are that most of theti mes ,the user does not knowthe vocabulary of thetopic,or que-ryterms do not come to user’s mind at the query moment .One possible solutiontothis problemis the process …