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.     

数据库优化设计方法初探

从范式优化、索引优化、表的优化及查询优化探讨数据库优化设计的方法．并对它们的综合使用进行分析。数据库优化设计时．在逻辑设计阶段．要根据范式优化及表优化中的要求设计数据库逻辑结构,对两者的利弊进行权衡,选出折衷的方案．既可以避免不一致性和数据异常现象．又不影响整体的性能;在数据库物理设计阶段．要根据索引优化中的要求在有关属性或属性的组合上建立索引,以优化数据库物理结构;在数据库查询阶段．采用在条件子句中使用索引,嵌套查询,迟早执行选择操作．迟早消除不满足条件的记录,分组计数和避免困难的正规表达式6种优化策略．可大大提高查询效率。     

SQL Server索引在实际应用中的研究

针对海量数据的数据库设计,有一个必须考虑的因素就是数据查询的速度,索引是提高数据查询速度的一个重要手段。在实际应用中如何合理的设计索引是一件复杂的事件。本文先分析SQL Server中聚集索引和非聚集索引实现原理,然后结合实际应用分析了两类常见的索引设计的误区,并总结了在实际应用中索引设计的一些经验。     

SQL Server索引的优化

SQLServer优化技术对提高系统性能至关重要 .为充分利用索引 ,优化表的查询机制 ,从而提高SQLServer查询速度 ,本文从建立有用的索引减少表扫描I O次数 ,优化WHERE子句避免列操作 ,合理应用复合索引选好第一索引列和使用聚集索引使数据在物理上按顺序排列四个方面加以阐述     

浅析优化处理SQL Server数据库索引

在数据库系统中,优化处理SQL Server数据库索引,以达到提高对数据查询及处理速度。而采用索引来加快数据处理速度也成为广大数据库用户所接受的优化方法。     

SQL Server索引的优化

SQL Server优化技术对提高系统性能至关重要.为充分利用索引,优化表的查询机制,从而提高SQL Server查询速度,本文从建立有用的索引减少表扫描I/O次数,优化WHERE子句避免列操作,合理应用复合索引选好第一索引列和使用聚集索引使数据在物理上按顺序排列四个方面加以阐述.     

基于表结构及索引的Oracle查询优化研究

影响Oracle查询效率的因素包括操作系统性能、表结构、索引的合理与否、Oracle参数设置和磁盘速度及使用频度等.任何一个因素,如果没有进行细致的考虑和测试,都有可能造成Oracle查询效率低下甚至使数据库管理系统瘫痪.本文主要是讨论表结构和索引对0racle查询效率的影响.     

基于索引的SQL语句查询优化方法的研究

查询是数据库中最基本、最常用的操作,而查询优化是数据库性能优化最为重要的手段之一.以索引技术为研究手段,介绍了索引的工作原理及索引类型,提出了建立索引的基本原则.通过举例,重点讨论了基于索引的SQL语句优化方法,以达到提高系统性能的目的.     

数据库查询优化策略

高效的数据查询操作对数据库系统的性能有着重要的影响。本文从索引优化、存储过程等角度提出了一些优化查询的策略,以有效提高查询的速度。     

数据库查询优化策略

高效的数据查询操作对数据库系统的性能有着重要的影响.本文从索引优化、存储过程等角度提出了一些优化查询的策略,以有效提高查询的速度.     

索引对查询开销影响的研究

对利用和不利用索引进行查询的开销进行对比,指出建立索引并非总能达到加快查询的目的;讨论在什么条件下使用索引是有收益的,并给出相关的因素和式子。     

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。     

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.     

Oracle 分区表和分区索引在 VLDB 中的研究

分区表和分区索引功能是数据库管理中的关键技术之一,是海量数据库管理(Very Large Databases,VLDB)中一个重要的性能提升机制.分区技术的原理是将逻辑上的一个大表拆分成多个独立的物理分区来存储,从而提高数据I/O性能.面对大数据的存储,几乎所有Oracle数据库都用分区技术来提高查询数据的性能.通过分析一个项目案例,说明如何综合使用分区表和分区索引来提高大数据的查询速度.     

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。     

基于内梅罗指数法构建的评价因子筛选和优化方法

为获取专项评价中的关键性评价因子和提高单因子评价标准的区域适用性,提出了一种基于内梅罗指数法构建的筛选和优化方法。以建立的单因子指数法和内梅罗指数法评价结果表为基础,通过确定质量类别和计算非零结果数,获得评价因子排序;再以排序为参照,通过优化单因子的评价标准,提高两种方法评价结果的一致性。以东营广饶县海水入侵评价为例,对该方法进行实例应用研究,结果表明,钠吸附比是广饶县海水入侵评价的关键性评价因子。评价标准经过优化后,单因子指数法与内梅罗指数法评价结果的一致性比例均有不同程度的提高,其中,氯化物优化效果最为显著,与之前相比提高了21.7%。该方法可为某些特定目标的修复和改善以及跟踪性或周期性评价提供针对性更强的技术支持。     

GIS软件景观生态学指数的二次开发

利用GIS软件ARC／INFO的扩展语言（AML）对景观生态学指数进行了计算，并设计了一个简单的菜单显示系统。此系统集图、文于一体，不仅能计算一般常用的景观生态学指数，而且能方便地显示和查询景观信息。