关系代数与SQL查询优化的研究

详细分析关系代数表达式等价变换前后的查询代价.针对DBMS查询优化器如何生成成本最小的查询计划问题,给出关系代数表达式的优化规则.提出基于关系代数运算等价变换规则的SQL查询优化策略.该策略提供了查询优化器生成成本最小的查询计划的设计依据.     

关系代数与SQL查询优化的研究

详细分析关系代数表达式等价变换前后的查询代价。针对DBMS查询优化器如何生成成本最小的查询计划问题,给出关系代数表达式的优化规则。提出基于关系代数运算等价变换规则的SQL查询优化策略。该策略提供了查询优化器生成成本最小的查询计划的设计依据。     

基于关系代数树的查询优化方法实例分析

在数据库操作中查询操作所占比重最大,而查询操作所基于的SELECT语句在SQL语言中又是代价最大的语句。结合实际课题应用,提出了基于关系代数树结构的SQL查询优化策略。利用改进查询计划的代数定律,分析基于关系代数树的关系代数式查询优化方法、研究关系代数表达式与SQL查询的等价变换准则、分析关系代数表达式等价变换前后的查询代价;通过实验、实例以及代价估计验证了利用关系代数树改进数据库查询优化操作的优势。     

基于MapReduce的增广动态Skyline查询处理方法

Skyline查询能够计算大规模的数据集中满足多个标准的最优解,被广泛应用于多目标决策等领域.动态skyline查询作为skyline查询的一种重要变体,其结果随着查询点的不同而动态改变,为用户在指定查询要求方面提供了更大的灵活性.然而,随着数据量的不断增加,动态skyline查询会产生大量的查询结果,忽略了查询点的维度方向性和数据的全局整体性,给用户的选择带来极大困难.因此,需要进一步优化动态skyline查询的结果集,提高全局整体性,过滤冗余数据.针对上述问题,提出一种基于MapReduce的增广动态skyline查询处理方法.该方法将原始数据按照维度信息进行分区,在多个节点并行计算动态skyline,优化传统动态skyline结果集,同时提供全局更优的结果供用户选择.在此基础上,针对用户给出某些维度的容忍度的情况,提出一种引入用户容忍度的增广动态skyline查询处理方法.该方法可以根据用户容忍度缩减增广动态skyline查询的原始数据集,很大程度上减少中间结果的比较次数,并且提高了结果集的准确度.大量实验证明,基于MapReduce的增广动态skyline查询处理方法具有更好的有效性、准确性和可用性.     

分布式数据库分片关系变换查询优化

基于分布式查询的概念和优化要求,结合实际的信息管理系统分片查询的实践,描述分布式数据库分片查询时建立、查询对关系表达式的等价变换实现查询的优化方法.通过建立查询优化树,研究典型教务管理系统数据库分片查询优化的关系变换方法,验证分片条件与查询选择条件优化查询树的片段,获得减少操作以达到查询优化效果,导出分片查询优化的一种...     

有效降低分布式SKYLINE查询网络传输代价

 分布式网络中的skyline查询是近年来信息检索学科的一个研究重点．目前大多数研究工作均没有考虑在分布式网络中,如何有效降低skyline查询的网络传输代价．为此,提出一种在分布式网络中,有效降低skyline查询传输代价的方法RTCSQDN(Reducing the Transferring Cost of Skyline Queries over Distributed Networks)．RTCSQDN算法充分利用父空间skyline对象集与子空间skyline对象集间的语义关系通过三个阶段来平衡网络传输量和查询时间开销．同时,文章给出一种新颖的多维对象传送策略PTGPV(Policy for Transferring Grouping Position Values)来避免直接传送skyline对象本身,从而最小化数据传输量．详细的理论分析和大量实验评估表明,文章给出的算法具有有效性和实用性．     

基于SQL中的查询优化策略研究

查询是数据库中最基本、最常用、最复杂的操作,查询操作的优劣直接影响数据库应用程序的性能.为了提高数据库应用系统的执行效率,本文以关系数据库为基础,从分析关系数据库系统查询处理过程入手,结合自己的实践经验,从数据库设计和查询策略选择的角度来讨论查询优化技巧,指出关系数据库查询优化的一般原则.本文主要讨论了基于SQL查询重写技术的数据库查询优化策略,通过查询重写可以把用户所写的效率不高的SQL语句重新优化组合,使之成为效率较高的查询语句.     

基于近似的skyline算法的Web服务组合方法

云计算的蓬勃发展,为Web组合服务的发展带来了新的机遇和挑战,传统的服务组合方法中只注重实现服务增值以满足用户日益增长的需求,而互联网上存在着大量的功能性相同、非功能性不同的具体服务。在这些服务中挑选出符合用户偏好的Web组合服务,尤其是符合用户特定需求的Web组合服务成为一个亟待解决的问题。文章采用AHP算法量化用户偏好,再将得到的用户相对偏好权重融入到近似的skyline查询算法中,挑选出合适的Web组合服务,来满足用户的需求。最后通过一系列实验验证所提出方法的有效性和可扩展性。     

一种新型的通用动态查询用户控件的设计与应用

设计了一种基于多表的通用动态查询用户控件并将其应用到查询系统中,克服了传统的静态查询方法具有的不灵活、可维护性差、复用性低以及基于单表的动态查询信息量小、数据项独立性差等缺点,方便用户查询到相关的数据项,给用户提供较详细的信息.这种查询方式不仅有利于用户比较、分析数据,同时有利于提高系统的开发效率.测试结果表明,该查询系统的性能较好.     

基于关系数据库的极松散结构数据模型的访问控制研究

 本文提出一个针对数据空间环境下极松散结构模型的细粒度和动态的访问控制框架:首先定义通用的极松散结构模型GLSDM(General very Loosely-Structured Data Model);给出GLSDM到关系表的映射方法,将GLSDM上细粒度的访问控制转换为关系表的row、cell等安全级别的访问;通过动态查询重写,在用户执行查询时将GLSDM的权限信息添加到SQL语句中,从而实现GLSDM的动态访问控制.理论和实验证明该框架是可行和有效的,本文的映射方法和动态查询重写算法能够保证对GLSDM的访问控制通过等价的关系数据库的访问控制来实现.     

超对等网络中的轮廓查询优化

轮廓查询是近年来信息服务领域的一个研究重点和热点.现有的三阶段算法TPAOSS (Three-Phase Algorithm for Optimizing Skyline Scalar)至少存在如下两个缺陷:(1)在TPAOSS算法的第3阶段中,当网络节点上的对象个数较多时,Bloom filter的长度将呈指数级增长,从而严重影响获取子空间重复值的效率以及占用内存空间的大小;(2)TPAOSS算法只考虑预处理阶段的时间代价,而没有考虑各网络节点进行局部或全局子空间轮廓查询计算的效率.为此,提出一种适合超对等网络(Super-Peer Architecture,SPA)的子空间轮廓查询方法EPSSQDN (Efficient Processing of Subspace Skyline Queries in Distributed Networks).EPSSQDN算法有效解决了TPAOSS算法的的两个主要性能问题,并且显著提高了SPA网络中的子空间轮廓查询处理的效率.此外,为了能够进一步降低子空间上轮廓查询的时间开销以及网络节点间的数据传输量,我们给出新颖且有效的优化策略.实验结果表明,EPSSQDN算法比TPAOSS算法更能够缩短SPA网络中子空间轮廓查询的时间开销.     

Efficient Continuous Skyline Query Processing Scheme over Large Dynamic Data Sets

Performing continuous skyline queries of dynamic data sets is now more challenging as the sizes of data sets increase and as they become more volatile due to the increase in dynamic updates. Although previous work proposed support for such queries, their efficiency was restricted to small data sets or uniformly distributed data sets. In a production database with many concurrent queries, the execution of continuous skyline queries impacts query performance due to update requirements to acquire exclusive locks, possibly blocking other query threads. Thus, the computational costs increase. In order to minimize computational requirements, we propose a method based on a multi‐layer grid structure. First, relational data object, elements of an initial data set, are processed to obtain the corresponding multi‐layer grid structure and the skyline influence regions over the data. Then, the dynamic data are processed only when they are identified within the skyline influence regions. Therefore, a large amount of computation can be pruned by adopting the proposed multi‐layer grid structure. Using a variety of datasets, the performance evaluation confirms the efficiency of the proposed method.     

概率数据流上Skyline查询处理算法

 概率数据流管理与分析逐步引起了研究者们的关注.Skyline查询技术是近年来数据库领域的研究热点.此前相关工作仅限于静态数据集或传统确定性数据流上的Skyline查询处理,尚无人考虑概率数据流上的Skyline计算问题,本文提出的SOPDS算法则较好地解决了该问题.在采用适应性更强的网格索引的基础上,提出了概率定界、逐步求精、提前淘汰与选择补偿等启发式规则对算法从时间和空间两方面进行了系统地优化.实验表明,算法在时间与空间上具有较高的整体性能.     

GUC安全的关系联结算子保密计算协议

分布式数据库系统的关系算子的保密计算协议是多方保密计算(MPC)理论的重要应用领域之一,目前该方向的绝大部分工作主要针对如何构造查询类算子的保密计算协议,对如何构造数据生成类算子的保密计算协议则较少涉及。针对广泛应用的关系联结(join)算子,基于保密及匿名的身份基公钥加密(IBE)方案及其用户私钥盲生成协议给出联结算子的2-方保密计算协议的一种通用的、不依赖于随机oracle(即标准模型)的有效构造,并证明该构造具有GUC(generlized universal composability)安全性。     

一种分布式网络中轮廓推荐的有效方法

当底层数据的容量以及轮廓推荐指令个数增大时,轮廓推荐的时间代价将呈指数级增长,从而严重影响其推荐效率。为此,基于超对等分布式网络(SPA),该文提出预存储w个轮廓快照来高效处理系统中u个轮廓推荐指令的分布式网络轮廓推荐算法(EMSRDN)。EMSRDN算法充分考虑SPA网络的数据存储和通信特性,利用map/reduce分布式计算模型,通过初始快照集启发式构造来快速产生最优w个轮廓快照。理论分析和仿真实验表明,该算法具有有效性和实用性。     

解无约束非线性全局优化的一种新进化算法及其收敛性

进化算法是解复杂非线性规划问题的一种新型有效方法,但现有方法的计算量通常较大.为减小计算量,提高算法的效率,本文利用均匀设计来构造新的高效进化算法,新的进化算法本身具有类似于传统优化技术中的局部搜索功能,因此它能非常有效地搜索解空间,保持种群的多样性,减小计算量.文中还证明了新算法的全局收敛性.最后的模拟结果表明,新算法计算量小且收敛速度快.