数据流上的一种适应性调度策略 MultiFactor

本文针对数据流系统中的查询处理机制进行了深入的研究,从内存使用量、系统的响应时间和查询的实时性三个方面进行综合考虑,提出了一种基于多因素的动态调度策略MultiFactor.该策略根据单位时间查询内各操作符消耗的元组数动态调整操作符调度次序,按系统截止时间确定各操作符调度时间.本文还给出了MultiFactor策略的相应算法,并通过实验证明了其性能优势.     

数据流上的一种适应性调度策略MultiFactor

本文针对数据流系统中的查询处理机制进行了深入的研究,从内存使用量、系统的响应时间和查询的实时性三个方面进行综合考虑,提出了一种基于多因素的动态调度策略MultiFactor.该策略根据单位时间查询内各操作符消耗的元组数动态调整操作符调度次序,按系统截止时间确定各操作符调度时间.本文还给出了MultiFactor策略的相应算法,并通过实验证明了其性能优势.     

数据流中一种适应性查询优化方法

对数据流中的查询处理机制进行了深入的研究,从内存使用量和查询的实时性两方面进行综合考虑,提出了一种基于多因素的动态查询优化及调度策略MultiFactor,它根据各操作符消耗系统中元组数量的快慢来动态调整操作符调度次序,按查询的截止时间来确定各操作符调度时间,同时提出了多流连接查询的调度方法。给出了Multi-Factor适应性优化的时机以及调整策略。     

列存储数据查询中的连接策略选择方法

列的连接策略优化是列存储数据查询中的重要问题。现有的列存储系统中,列的连接存在策略单一,缺少优化处理,无法满足复杂查询等缺陷。针对这些问题,提出一种连接策略选择方法。该方法首先定义简单规则过滤代价过大的查询计划,生成候选查询计划树。进而根据动态Huffman树原理提出动态优化树算法,对候选查询计划树中的查询执行顺序进行改进。根据列存储数据的特点,候选计划中每个连接节点的执行策略被归纳为两种:串行连接和并行连接。在此基础上构建代价估计模型,集中针对这两种连接策略进行代价估计和策略选择,从而以较小的时间复杂度获得优化的查询执行策略。     

HoliAdapt——数据流中一种适应性查询处理策略

针对数据流上连续查询处理的特征,我们从选择率和执行时间的角度出发,考虑内存使用量和输出延迟适应性因素,提出一种适应性的查询处理策略—HoliAdapt。该策略基于查询窗口动态地收集统计信息,利用数学方法不断地优化查询计划,通过核心调度方法,对操作符进行适应性的调度,有效地减少时间延迟和内存使用量,提高系统查询的效率。     

列存储数据查询中的连接策略优化方法

列存储数据查询优化的重点是列的连接策略.现有的列存储系统通过存储的改变来简化列的连接,致使列的连接缺少查询优化处理,策略单一且无法满足复杂查询.在剖析现有连接选择策略的基础上,提出一种新的连接策略优化方法,即首先利用基于规则的优化方法为列存储数据查询制定优化规则,过滤不可能产生最优计划的候选计划;然后设计了基于代价的优化算法,根据动态Huffman树和左深连接树原理对查询执行顺序进行改进,进一步减少候选计划的规模;根据列存储数据的特点将候选计划中每个连接节点的执行策略归纳为串行连接和并行连接两类,并在此基础上提出代价估计模型,进而可针对这两种连接策略进行代价估计和策略选择.最后在SSB数据集上通过实验证明了方法在列存储数据查询中的有效性.     

VXMLR系统存储模式的自适应调整

XML管理系统的查询处理效率很大程度上取决于系统中XML数据的存储模式．在用户查询已知或可预测的情况下，根据用户查询设计存储模式可以改善系统的查询处理效率．该文介绍VXMLR系统存储模式的自适应调整机制，根据历史查询信息，VXMLR系统对其存储模式进行自适应调整，从而提高查询处理效率，其基本思路是：首先根据历史查询，推导出适当的映射规则，得到XML文档在关系数据库中的存储模式；然后，在给定的空间约束下，根据历史查询使用背包问题求解算法选择关系表进行垂直分割或冗余存储相关数据，使查询所访问的无关数据尽可能少,VXMLR系统提供四种存储模式调整策略，其中两种策略可以实现自适应的存储模式调整，实验结果表明文中提出的方法是有效的。     

以目标节点为导向的XML路径查询处理

XML查询语言将复杂路径表达式作为核心内容.为了加速路径表达式处理,基于路径分解和结构连接操作的处理策略需要更深入的研究.以目标节点为导向的XML路径查询处理框架被提了出来.该方法利用了扩展基本操作来减少连接操作的数目.在路径分解和查询计划选择的过程中,利用查询树中的目标节点来避免中间结果的传递.除了分解规则和策略以外,提出了一组扩展的基本操作和实现算法.初步的实验结果显示,该方法具有良好的性能.它为路径查询处理提供了更多的选择.     

数据流上基于扩展窗口模型的连接维护算法

随着数据流查询处理在越来越多的领域得到应用,现有的窗口模型和处理方法已无法满足复杂的需求,需要进行模型的改进和操作的优化.提出了一种扩展的窗口模型来表达更丰富的语义,并针对该模型利用元组位置信息对连接操作的批处理过程和结果维护进行了查询的优化.在此基础上,针对用户实时需求提出一种动态Hop调整策略.实验表明,该方法在时间和空间都获得了较好的性能.     

基于任务抢占与数据分区的XML多核查询优化

在XML查询处理中,目前普遍的算法仍然使用传统的串行处理模式,无法充分利用多核资源的优势.针对此问题,设计了一种基于任务抢占与数据分区的XML多核优化策略(Imp-NBPP),它对XML文档进行数据分区,以达到负载平衡,让各个线程独立处理分区内的数据,减少了线程之间同步与通信带来的开销.同时还探讨了任务抢占在多核查询中的应用.实验表明,对于不同大小的XML文档,基于节点数(NBP),基于文档大小(SBP)与本文所提策略,这三种策略与单核查询相比均能有效的节约查询时间;使用Imp-NBPP策略时,在节约查询时间和负载平衡方面均优于NBP、SBP策略.