基于适应性的网格数据库中子查询的节点优化调度

网格数据库是数据库技术和网格技术相结合后新的研究领域，网格的动态变化特性对数据库查询优化技术提出了适应性的要求。本文提出了基于Petri网描述的子查询计划模型TNSN，通过扩展子查询及其节点的数据关联关系的描述，建立了子查询进行适应性优化调度的查询计划模型；进一步提出了考虑变化的参数在内的耗费估算模型，并在TNSN和耗费模型的基础上提出了适应性优化算法，保证了查询处理过程中可以根据网格参数的变化情况对查询进行适应性调整，最后给出了实验验证。     

基于Petri网的网格数据库查询计划模型的映射转换

网格数据库中主要采用基于有向无环图（DAG）的查询计划建模方式，该方法由于不考虑子查询与节点的数据关系，因而对子查询在节点的优化调度方面支持不足。对查询计划提出了基于Petri网的形式化描述模型NSN，通过扩展子查询与节点以及子查询之间的数据关联关系的描述，对子查询的优化调度提供更大的支持；进一步给出了从DAG模型到NSN模型的转换规则和转换算法，实现了查询计划从DAG到NSN模型的转换，最后通过实验验证了NSN模型对子查询在节点中的分派调度的优越性。     

网格环境下多数据源的协同查询

伴随网格技术的日益发展，作为对数据应用需求的快速回应，在数据网格之后又出现了网格数据库的概念，其中查询又是数据库应用中一个使用频繁的核心功能，由于每个节点上的数据库可能只包含所需信息的一部分，而且查询操作还涉及到数据库异构性、通信开销等问题，这些都给网格环境下的数据库查询性能带来了新的困难。为了提高网格环境下数据库查询的性能，提出了一种运用协同（CSCW）机制来协调网格用户的查询操作的方法，这不仅体现了系统的协同性，而且降低了数据传输开销，还提高了查询效率。     

分布式空间数据库集成访问技术

提出了采用网格中间件技术解决面向分布式空间数据库的查询问题,设计并实现了一个网格中间件系统OGSA-SDQP.给出了该系统的设计思想,重点研究了其中的空间数据类型转换、空间数据集成、空间操作函数扩展、空间数据查询流程等关键技术,给出了系统实现及查询性能测试.实验结果表明,OGSA-SDQP能够高效处理网格环境下的分布式空间数据查询.     

基于数据网格面向服务的查询算法

面向服务的框架（SOA）为用户的服务提供了一个标准的平台，实现服务的提供、发现、配置和集成，以帮助用户查询和处理信息．数据网格是面向服务的架构，为用户进行分布式远程数据查询服务提供了保障．对网格环境下Hidden Web数据库的研究与开发逐渐成为人们关注的焦点问题．要回答用户的查询，数据集成系统需要解决网格上的需求语义分析和关键字查询、建立数据查询模型．将数据库抽象为无向图，节点对应数据库中的元组，边对应“主-外码”的关系．查询的结果是与元组连接的答案树，它与查询的关键字相匹配．针对以上这些问题提出了一个新的查询算法，将改进的动态规划算法用于查询模型，保证Top-1答案树最优，Top-K答案树近似最优；给出了实验测试和评估结果．     

网格计算中时间和费用限制下的任务调度算法

在网格计算中，一个好的管理系统应有出色的算法来调度用户提交的任务。前人基于不同目的已设计了各种调度算法，但通常不易施行：重点考虑工作完成时间和所耗费用，给出确定的模型以调度独立的任务。通过恰当的建模，所求解的问题将演变成0—1规划问题，而这种问题清晰明了，且有现成算法求解，从而使得时间和费用最小化。给出一个例子验证了该算法的有效性。     

基于Petri网的查询计划模型适应性进化的一致性保证

网格数据库是数据库技术和网格技术相结合后的新的研究领域,其适应性查询优化技术对传统的查询计划模型产生了新的要求.在分析了基于DAG(directed acylicgraph)的查询计划模型不足的基础上,提出了基于Petri网的查询计划描述模型QPPN(Query Plan Petn Net)网,丰富了查询计划模型中子查询与节点之间数据关系的描述能力,并在OPPN网的基础上,给出了适应性进化的查询计划一致性分析及定理,保证了进化的正确性.     

网格数据检索中结果集的合并算法

随着网格从科学计算转到企业级应用,要求数据库提供多种服务支持以实现更强更丰富的资源共享和应用。网格上的数据库只能通过网格服务进行访问,而数据库中的数据也只能通过网格服务接口来存取。因此如何在网格环境下直接对分布在各地的数据库进行高效的检索就是迫切要解决的问题。本文首先提出了一个网格环境下数据检索的体系结构,然后针对该结构下的数值型数据的Top-k查询问题给出了GrangM算法,它有效解决了来自不同数据源查询结果的合并问题。对该算法的模拟实现表明,它可以快速、高效地合并网格中多结点检索出的结果,减少连接中间结果的大小,降低发送查询请求的通信量。     

浅析网格数据库的访问与查询技术

网格环境下的数据库研究是一个比较新的研究领域。针对高度异构的网格环境，研究了网格数据库访问与查询的设计与实现，使用户可以更方便、更高效地使用网格中的数据库资源。     

一种基于Z曲线近似 k-最近对查询算法

k-最近对查询是空间数据库中重要操作之一.在低维空间中基于R*树分枝限界最近对查询算法(k-self-CPQ)和Brute-Force算法的查询效率较高,而在高维空间中其性能急剧恶化,降低空间维度成为解决问题的关键.依据Z曲线构造过程,将高维空间分割成大小相等的网格,以此将网格中的点映射到线性空间中.提出了基于网格划分的降维方法及最小网格概念,给出了基于Z曲线近似 k-最近对查询算法.利用最小网格的边长,算法优化线性扫描过程.实验结果表明在高维空间中算法性能优于Brute-Fore和 k-self-CPQ,且近似 k-最近对质量较好.     

数据库网格:基于网格的多数据库系统

近年来,数据网格技术的快速发展为广域分布环境下的海量数据共享提供了强有力的支持。数据库网格是指主要由各种数据库管理系统构成的数据网格环境,其技术难点是在网格环境下研究解决分布式查询、事务、多数据源视图等传统的数据库领域的问题。该文通过讨论数据网格、数据库网格和多数据库的概念和特点,并比较上述问题在多数据库和数据库网格环境下的异同,对数据库网格的特点进行了总结,对数据库网格技术的研究和发展方向进行了探讨和展望。     

AnyQuery:网格环境下基于服务的分布式查询处理系统

AnyQuery是一种适用于网格环境、基于服务的分布式查询处理系统，使用统一的数据格式（可扩展标记语言）来表示和传输数据，所有组成模块以网格服务的形式实现，网格服务之间通过标准的接口进行通信．这种接口和实现分离技术屏蔽了不同数据库及其运行节点的差异，为用户提供一致的虚拟关系数据视图和分布式数据查询支持．在分析和研究已有的并行数据库和分布式数据库查询技术的基础上，AnyQuery提出和实现了一种适用于动态网格环境的分布式查询计划生成和执行算法，该算法能够根据网格环境中各节点及其连接网络的实际情况确定查询计划，支持跨数据库的连接查询．基于Globus 3．0开发了AnyQuery的原型系统，性能测试表明该系统具有较好的可扩展性，尤其适合计算密集型的复杂查询．     

网格环境下的数据库访问和集成

为了集成网格环境中的数据库资源,促进网格应用支持现有数据库的访问,提出一种基于服务的数据库访问和集成系统(GridDBAdmin)。GridDBAdmin为用户提供了虚拟的全局逻辑数据库视图,支持用户使用现有的SQL语言同时访问多个数据库。系统由元数据服务和网格虚拟数据库服务构成。其中元数据服务负责发现含有用户所需数据的数据库,网格虚拟数据库服务提供全局逻辑视图,通过分布式查询机制将用户的SQL请求分解到具体的数据库中并进行结果合并。对基于Globus和OGSA-DAI工具包开发的原型系统进行了测试,得到了较好的结果。     

网格环境下基于服务的分布式查询处理机制研究

OGSA-DQP是一种用于网格环境、基于服务的分布式查询处理系统,实现了运行在不同平台的分布式数据密集型应用的高级数据访问与集成服务方法,为用户提供一致的虚拟关系数据视图和分布式数据查询支持。文章描述了其体系结构、分析了其查询和优化机制,并在不同条件下测试了查询性能,为寻找系统查询性能瓶颈、提高系统查询响应时间提供依据。     

基于OWL本体论映射的数据库网格语义模式集成研究

本文提出了一种在数据库网格中OWL本体论映射机制如何用于基于语义的数据库模式集成。方法是首先把关系模式转化为RDF/OWL语义描述以完成局部映射,再通过把局部数据语义与全局共享本体建立联系来完成全局映射。本质是把异构数据库模式的语义通过本体显性地表达出来,并在语义Web层完成模式的集成。特点是实现了在统一的语义层次上进行共享与查询,同时采用了局部映射与全局映射松耦合的构架,其特有的分层结构使得在跨库/单库环境中进行语义查询变得更加灵活。     

基于网格的数据库查询并行化研究

网格环境下各个节点固有的高度异构性和节点之间差异甚大的通信速率，给数据库的查询操作带来了新的问题。针对这种情况，本文提出一种对数据库查询树的分配算法，使查询并行化，缩短查询的响应时间。