XML数据流上的关键字查询

XML数据流上的XPath & XQuery查询处理是目前研究者关注的热点问题,但由于XPath & XQuery查询语言相对复杂,在不知道模式信息的前提下,用户很难通过已有的查询接口得到自己感兴趣的数据片断,因此如何在数据流模型上根据XML数据的特点为用户提供最友好的查询接口就成为一个亟待解决的问题.针对这个问题,创新地提出了在XML数据流上做关键字查询的问题,给出了最小相关连通子树(SRCT)的概念用于处理返回的结果,并设计了一种新的基于栈的Lookup算法,可以有效解决在XML数据流上进行关键字查询的问题,最后通过实验从不同角度对Lookup算法的各项性能指标进行了验证.     

使用DTD优化XML数据流上的XPath查询

如何在XML数据流上高效地执行XPath查询,是XML数据流管理的关键问题。DTD结构信息对提高XML查询效率有很大帮助,已有的大部分算法没有利用这一资源。提出了一种使用DTD进行XML数据流查询处理的方法,具有以下特征:利用树自动机表示XPath;通过XPath树自动机与DTD树匹配,预先标识不匹配查询结构的DTD节点;给出一种利用DTD的XML流索引方法DBXSI;执行查询时,根据流索引信息直接跳过某些与查询不匹配的节点及子树。实验结果表明:该方法可有效支持Xpath查询,效率优于传统算法。     

一种逐层提升缓冲的XML流查询自动机

如何在XML流上高效地执行大量XPath查询是当今研究的热点.特别在管道处理等应用中还希望在解析流的同时尽早地输出查询结果.定义了基本XSIEQ(XML Stream Query with Immediate Evaluation)机.它是一个XML流查询框架,是被索引化的、基于栈的自动机;在其上可以扩展应用多种XPath查询算法.在基本XSIEQ机上,提出一种逐层提升缓冲(promoting buffer,简称PBuf)的查询算法,形式地定义了基于PBuf的XSIEQ机并进行了实现和测试.实验结果表明,提出的方法能够支持复杂的XPath查询,在执行效率方面优于传统算法.     

基于树自动机的XPath在XML数据流上的高效执行

如何在XML数据流上高效地执行大量的XPath查询成为数据流应用中一个迫切需要解决的关键问题.目前提出的算法或者不能完全支持XPath的常规特性,或者在算法的执行效率和空间代价上不能满足数据流应用的要求.提出了基于树自动机的XEBT机来解决这个问题.与传统方法相比,XEBT机具备如下特征:首先,XEBT机基于表达能力丰富的树自动机,无须附加中间状态,或保存中间结果,就能处理支持{[]}操作符的XPath;其次,XEBT机支持多种优化策略,包括基于DTD的XPath查询自动机的构造;在空间代价有限增加的情况下采用局部确定化减少并发执行的状态;采用自上而下和自下而上相结合的查询处理策略.实验结果表明,提出的方法能够支持复杂的XPath查询,在执行效率和空间代价方面优于传统算法.     

XML数据流上的高效聚集算法

XML数据流的特点是所有元素和值仅允许扫描1次.针对XML数据流上的聚集问题,提出了高效的XML数据流聚集算法.这种算法不但能够有效地支持XML数据流上具有复杂结构聚集查询的处理,而且能够有效地支持具有递归结构XML数据流上的聚集查询处理.理论分析和实验结果表明,算法能够有效地处理XML数据流上的聚集查询。并且具有很好的可扩展性.     

基于XPath的XML查询优化

随着XML作为Internet上数据表示和交换的标准,如何高效地进行XML数据的查询己经变得越来越重要,许多XML查询语言也随之出现。这些查询语言虽然种类繁多,但都有个共同特征:使用基于XPath数据模型下规则路径表示来查询XML数据。研究表明,当前的关系数据库技术在处理规则路径表示的查询时通常效率不高。文章在介绍了传统的基于遍历树的方法的基础上重点讨论了基于路径分解的查询处理算法,并对选择连接顺序算法提出了基于动态规划思想的改进。     

基于XPath的XML查询优化

随着XML作为Internet上数据表示和交换的标准,如何高效地进行XML数据的查询己经变得越来越重要,许多XML查询语言也随之出现。这些查询语言虽然种类繁多,但都有个共同特征：使用基于XPath数据模型下规则路径表示来查询XML数据。研究表明,当前的关系数据库技术在处理规则路径表示的查询时通常效率不高。 文章在介绍了传统的基于遍历树的方法的基础上重点讨论了基于路径分解的查询处理算法,并对选择连接顺序算法提出了基于动态规划思想的改进,     

DTD上的lazyDFA XML数据流查询优化算法

针对XML数据流上的XPath查询处理问题,基于自动机技术构造的lazyDFA查询处理器是一种有效的解决方法。为了提高lazyDFA的查询处理效率,提出了利用DTD的语义信息和结构信息对lazyDFA进行优化的算法。实验结果表明,优化算法可以有效的加快lazyDFA的查询速度,降低内存消耗。     

基于XML索引技术的有效外延连接

首先给出了XML文档树、元素外延和名字路径等的形式化定义.接着,将编码方案、路径索引和名字外延的思想相结合,提出了一种改进的XML数据的索引结构(类型索引集、名字索引集和外延索引),解决了基于传统索引技术的XML数据查询方法性能上的不足,它既可以有效地支持结构连接的计算以快速地判断任意结点之间的子孙后代关系,也可以有效地支持基于名字外延的路径连接算法以快速地判断任意结点之间的父子关系,然后还可以快速地支持对包含拥有关系的小枝查询;进而给出了基于该索引结构的外延连接算法,并着重对其处理含有父子关系和拥有关系等较复杂的XPath查询路径的不同处理过程进行了对比和分析,使得对于一条长度为n的XPath绝对路径查询,最多只需要n/z-1次外延连接,且能够根据双亲结构信息等利用外延索引尽可能跳过不需要参与连接的结点,实验结果表明,提出的新的索引结构可以有效地提高查询处理的性能.     

XML 数据流上Top-K 关键字查询处理

利用关键字可以在模式未知的情况下对XML数据进行查询.在当前的XML数据流上的关键字查询处理中,打分函数往往不能都满足各种用户不同的需求.提出了一种基于skyline的XML数据流上的Top-K关键字查询.对于这种查询,不需要考虑影响结果与查询相关性的复杂因素,只需利用skyline挑选与查询最相关的结果.提出了两种XML数据流上的有效的基于skyline的Top-K关键查询处理算法,包括对单查询和多查询的处理算法.通过扩展实验对两种算法的有效性和可扩展性进行了验证.经过实验验证,所提出的查询处理算法的效率几乎不受关键字个数、查询结果数量、查询数量等参数的影响,运行时间和文档大小大致呈线性关系.