多数据库系统中查询分解算法的研究

多数据库系统允许用户使用一个集成模式和简单的全局查询语言同时访问多个异构的、自治的数据库系统。全局查询分解处理是多数据库系统中的一个很重要的问题。本文给出了一种多数据库环境中的模式信息管理方法,基于这些模式信息,我们提出一种易于实现的查询分解算法。由于多数据库查询分解处理与模式集成的实现紧密相关,所以本文对多数据库系统的模式集成作了一些描述。     

基于移动Agent和XML的异构数据库集成模型研究

为了解决异构数据库的数据集成和共享问题,提出了一个基于移动Agent和XML的异构数据库集成模型:采用虚拟法和XML技术,建立了全局数据集成框架;同时,采用移动Agent技术,解决了局部数据库数据智能集成的问题,优化了查询处理模块,有效地提高了数据库的查询效率.     

一种异构数据集成中的动态查询优化方法

查询优化是异构数据集成中需要解决的关键问题之一，但环境的分布性、异构性以及局部数据源的自治性使得异构数据集成中的查询优化变得非常困难。通过对异构数据集成中查询后处理调度的分析，给出了查询后处理的全局查询图表示，并给出了基于全局查询图的查询后处理并发调度方法，最后给出了一种基于统计推理的查询后处理动态优化策略，它可用于基于全局查询图的查询调度中，实现查询后处理的动态优化。     

多数据库系统中的查询处理

在多数据库系统中,为实现局部系统的互操作,通常需要建立局部系统的集成视图u多数据库系统的用户针对集成视图表达全局查询请求后,多数据库系统的查询处理器经多级转换和处理后将全局查请求等价地转换为优化的针对局部模式的一组局邮子查询,主局部系统取得的部分查询结果经组装后取得最终的查询结果。     

IMDBS系统中的多源数据模型、语言及查询处理

ＩＭＤＢＳ是一个集成式的多数据库系统，该系统是通过对已有的局部异构数据库进行信息和数据的集成，为全局用户提供共享的集成信息；同时每个局部应用仍能在被集成后的数据上运行，这样就保证了局部数据库的自治性．ＩＭＤＢＳ系统主要是基于源标签集成机制，并与非一范式（ＮＦ²）模型相结合作为多源数据模型，多源数据语言为ＰＳＱＬ／ＮＦ，它是一个类ＳＱＬ语言，非常方便于用户的使用．该系统具有自下而上集成关系、网状和层次数据库以及自上而下地进行分布数据管理的功能，较好地解决了异构分布库系统的全局分布透明性     

一种基于CORBA OTS的联邦事务管理器模型

联邦数据库系统允许用户访问多个自治数据库管理系统中的数据。通过联邦事务管理确保分布在多个自治的并可能是异构的局部数据库中数据的一致性。该文提出了一种基于CORBA OTS的联邦事务管理器模型。     

一种基于CORBA OTS的联邦事务管理器模型

联邦数据库系统允许用户访问多个自治数据库管理系统中的数据。通过联邦事务管理确保分布在多个自治的并可能是异构的局部数据库中数据的一致性。该文提出了一种基于CORBAOTS的联邦事务管理器模型。     

基于CORBA／XML的多数据库系统的研究与实现

多数据库系统是实现多个分布的异构数据源数据共享和互操作的有效途径。首先介绍了一种基于CORBA的多数据库系统体系结构模型，然后提出了一种面向XML的公共数据模型XIDM，这些模型能很好适应多数据库系统分布性，自治性和异构性等特点，还对基于这些模型所实现的一个多数据库原型系统Panorama进行了介绍。     

基于并行及异构数据库联合系统

用PowerBuilder开发异构数据库的联合使用是一种好方法，然而它不支持数据库服务器间的并行工作。本文提出了在PowerBuilder应用程序与数据库接口之间通过构造“并行桥”的策略解决这一问题的思想，并由此设计实现了一个“异构数据库联合使用系统”。该系统将分布在网络不同节点上的ORACLE、SYBAS及MSSQLSERVER数据库服务器中的局部库集成为一个全局库并提供全局事务管理和并行查询处理的异构数据库系统。     

基于Web服务的异构数据集成的研究

分析了异构数据库访问的技术及目前访问异构数据库系统存在的问题,提出在数据库管理系统前端增加中间数据源模块,数据交换双方共同约定好彼此需要交换的接口,设计了一个基于Web服务的异构数据集成方案,该方案提供给用户一个使用多种数据源的统一接口,消除了企业信息孤岛,解决了异构数据带来的一系列数据共享问题。     

基于丛生树的片段式并行查询优化技术研究

该文以丛生树模型为基础,提出了一种片段式查询执行计划。该执行计划将查询树划分成多个按流水线方式执行的片段,各片段依次执行。该执行计划可以减少中间结果的Ｉ／０次数,更充分地利用内存资源。文中还举例说明了计划的执行过程。     

基于JDO查询语言的数据查询

介绍了JDO查询语言的必需组成部分和Query接口中的核心方法。通过一个应用实例讨论了JDO查询的过程以及Query接口中方法的应用,该实例包括一个简单查询和一个复杂查询。特别分析了JDO查询过滤器语义与Java语义在方法调用等方面的区别。最后概述了新的JDO规范在提高JDOQL效率方面所做的改进。     

查询重写关系数据库查询优化技术

随着数据仓库技术应用越来越广泛,数据仓库中查询使用频率也越来越高,基于查询重写的关系数据库查询优化技术,通过视图重写、子查询合并、等价谓词替换、使用临时表、以及用集合运算UNION代替逻辑运算OR等技术的使用。本文详细讨论了数据库查询优化器中查询重写模块的设计与实现;探讨了XML、SQL语句等查询重写方法。     

多媒体对象查询语言及其查询处理

文章研究了多媒体数据库的查询需求,提出结构化的多媒体对象查询语言MOQL(multi-media object query language).它能够支持基于类型、结构特征、同步关系、时态关系和内容信息的多媒体查询.以DB2数据库为存储机制,定义了一组代数算子和变换规则,利用它们可以将用户定义的MOQL查询变换为代数表达式,进行代数优化,并将代数查询表达式转换为能够在DB2数据库上运行的DB2SQL和C++查询过程.     

面向对象数据库的查询转换成关系数据库的查询

文章基于从面向对象数据库(OODB)到关系数据库(RDB)的模式转换,提出了一种从面向对象数据库查询到关系数据库查询的转换算法。该算法主要针对关系数据库中不支持的,而面向对象数据库查询中特有的面向对象特征,诸如,类分层结构、类复合分层结构和集合属性,以及考虑由传统的关系运算来实现它们的语义的一般方法。这项研究的结果可以用于将关系数据库管理系统(RDBMS)升级为面向对象数据库管理系统(OODBMS),也可以用于面向对象数据库和关系数据库之间的互操作。     

面向对象数据库的查询处理和查询优化

该文首先简介了面向对象数据库（Object－OrientedDatabase,以下简称OODB）的兴起与发展现状,然后对OODB发展中面临的重大课题之一──面向对象查询优化和查询处理的研究现状进行了介绍和分析。     

基于查询意图的长尾查询推荐

查询推荐是一种提升用户搜索效率的重要工具.传统的查询推荐方法关注频度较高的查询,但对于那些频度较低的长尾查询,由于其信息的稀疏性而难以产生好的推荐效果.另外,传统的方法由于没有考虑查询意图对推荐结果的影响,故对长尾查询的推荐会受到查询中噪声单词的影响.该文提出了一种新的关于词项查询图(term-query graph)概率混合模型,该模型能够准确地发掘出用户的查询意图.另外,文中还提出了一种融合查询意图的查询推荐方法,该方法可以将新查询中单词的推荐结果按查询意图自然地融合起来,从而避免了噪声单词对推荐结果的影响.实验结果表明,通过考虑查询意图,可以显著提高长尾查询推荐的相关性.     

面向排序的基于查询需求的查询聚类模型

排序是信息检索中的一个重要的环节,当今已经提出百余种用于构建排序函数的特征,如何利用这些特征构建更有效的排序函数成为当今的一个热点问题,因此排序学习(learningtorank)作为信息检索与机器学习的交叉学科,越来越受到人们的重视.根据不同的原则,查询可以分为不同的类别.不同类别的查询,排序特征的重要性不同,在排序函数的构建过程中的权重也会不同.为所有的查询都采用统一的排序函数是不合理的.针对这一问题,首先对利用关键词匹配原则得到的查询特征进行分析,选择出适当的查询特征集合构建查询特征向量,然后基于查询特征向量之间的距离对查询进行聚类,并为每个聚类类别学习得到排序函数,最后为一个新来的查询选择最适合的排序函数对文档进行排序.实验结果显示,在经过查询特征选择的查询聚类基础上得到的排序函数,和在所有的查询类别上得到的排序函数,两者的性能具有可比性,甚至前者优于后者.     

基于查询结果的WWW查询条件求精

Ｗｅｂ用户有时会有一些模糊的需求,难以清晰地表示出来。针对这种情况,提出了一个基于查询结果的ＷＷＷ查询条件求精方法,使得用户可以通过初始的、模糊的查询结果,逐步增强感性认识,并构造出更好的查询。     

数据仓库查询与智能查询程序的实现

文章介绍了数据仓库的概念、产生背景、主要特点以及开发关键技术。提出了基于知识的智能查询方法—-KBIQ方法;设计了对模糊概念查询的探索性的、粗略的处理方法。