一种改进的半连接查询优化算法

查询优化是分布式数据库研究和关注的核心问题之一,为提高分布式数据库的查询效率,通过分析分布式数据库管理系统的特点,找出了影响分布式数据库管理系统查询效率的关键因素,并讨论了直接连接查询的常见策略和半连接查询的原理、实现方法以及所花费的传输代价,同时针对分布式数据库应用中存在大量重复查询操作的特点,提出了一种改进的半连接查询策略.最后结合应用实例对比传统半连接算法与改进后的算法,表明改进后的算法降低了数据传输量,缩短了查询处理时间,提高了查询效率.     

半连接查询优化算法的研究

为了提高分布式数据库管理系统的查询效率,分析了分布式数据库管理系统的特点,找出了影响分布式数据库管理系统查询效率的关键因素,讨论了直接连接查询的常见策略和半连接查询的原理、实现方法以及所花费的传输代价,最后结合分布式数据库管理系统的具体实例提出了一种半连接查询策略。改进后的半连接查询策略优化了连接方案,降低了数据传输过程的成本,缩短了查询处理的响应时间,提高了查询操作的效率。     

一种改进的分布式数据库查询优化算法

分析和研究了传统的分布式数据库连接查询优化算法,利用数据划分和并行处理执行策略,提出了多连接属性划分的查询优化算法.实验证明,此算法可以提高查询的响应速度,减少查询的响应时间,在处理分布式数据 '库中海量信息查询和复杂查询方面具有实用价值.     

基于蚁群算法的分布式数据库查询优化方法

在分布式数据库查询优化中,数据传输和多连接次序往往决定了查询执行速度,以通信代价最小为目标的代价模型一直是研究的重点。随着大数据时代的到来,如何提高数据库的查询效率成为我们所要面对的首要问题。为此,利用蚁群算法优化查询计划,以多元连接查询操作为例,进行了模型建立和算法实现。在Oracle数据库中进行了仿真实验,实验结果表明该算法有较好的寻优效果,并对分布式数据库的查询优化具有实际意义。     

基于多连接属性划分的分布式数据库查询优化算法

阐述查询优化的主要目的,针对分布式数据库的查询优化,介绍直接连接的查询策略以及直接查询优化算法hash划分算法与Partition算法,提出基于多连接属性划分的查询优化算法--MP算法.该算法在实验中取得较好的结果.     

一种分布式数据库多属性划分查询优化算法

简单阐述了分布式数据库中查询优化的查询目的,并简单介绍了直接连接优化算法中的Hash划分和Partition算法.通过分析,指出Partition算法的不足,并加以改进.在改进算法中提出了查询图划分方法,缩短查询操作的响应时间.     

非均匀数据分布下的MapReduce连接查询算法优化

MapReduce分布式计算框架有助于提升大规模数据连接查询的效率,但当连接属性分布不均匀时,其简单的散列策略容易导致计算节点间负载不均衡,影响作业的整体性能。针对连接查询操作中的数据倾斜问题,研究了MapReduce框架下大规模数据连接查询操作的优化算法。首先对经典的改进重分区连接查询算法进行实验分析,研究了传统MapReduce计算框架下连接查询操作的执行流程,找出了基于MapReduce计算框架的连接查询算法在数据分布不均匀时的性能瓶颈;进而提出了组合分割平衡分区优化策略,设计并实现了基于组合分割平衡分区优化策略的改进型连接查询算法。实验结果表明,提出的优化策略在大规模数据的连接查询处理上很好地解决了数据倾斜带来的性能影响,具有好的时间性能和可扩展性。     

基于半连接的并行查询处理算法的研究

多元连接查询的并行执行是并行数据库的研究重点,传统的并行查询处理算法没有利用面向对象数据库及其查询的特点,算法效率较低.借鉴分布式数据库查询处理中基于半连接的优化思想,提出了基于半连接的并行查询处理算法.性能评价表明了其实用性和有效性.     

分布式数据库系统中的查询优化处理

分布式查询处理是用户与分布式数据库的接口,也是分布式数据库研究的主要问题之一。在分布式查询处理中基于不同的目标有不同的查询优化算法,文章主要讨论基于最小传输代价原则的半连接算法,分析了半连接算法的原理并给出了多关系半连接查询优化算法思考。     

一种改进的数据库查询优化算法

数据库查询优化技术对提高数据库的查询效率,增强数据库性能有重要作用。针对大型数据库中多表连接查询效率低的问题,提出了一种基于粒子群算法的改进查询优化算法。针对多表连接查询的特征,对粒子采用树形编码的方式,并提出了一种计算数据库查询执行代价的模型。实验表明,使用粒子群算法优化后的查询策略比原始查询策略的查询执行代价低,有效提高了系统的查询效率。     

分布式数据库系统的查询优化技术研究

数据库数据量日益增多,造成了用户在使用数据库系统查询时费时费力,传统的查询优化方式已无法满足如今的数据查询要求,提高数据库系统优化的效率也成为计算机研究工作的热点。提出基于半连接算法的分布式查询处理技术对数据库系统进行查询优化,提出半连接操作的查询优化算法(SDD-1),并采用实验分析的方法进行验证,计算查询算法的代价。结果表明,基于半连接的研究策略的分布式数据库查询优化可以显著降低传输代价,使查询总效率得到有效提高。     

分布式数据库系统的查询优化策略

简要的介绍了分布式数据库系统的概念和特点,并在分析比较分布式数据库系统和集中式数据库系统查询优化目标不同特点的基础上,归纳出分布式数据库系统的查询优化目标和代价分析,进而提出查询优化的策略,并在举例中重点讨论了操作执行顺序的不同对查询性能的影响。     

Oralce数据库的SQL查询优化研究

Oracle数据库的性能优化问题一直是决策者及技术人员共同关注的焦点,影响数据库性能的一个重要因素就是SQL查询语句的低效率。阐述了几种常见的Oracle数据库的性能优化技术,如数据库设计的优化、I/O优化、数据库各种动态参数的调整,并着重讨论了SQL语句的查询优化。从查询优化的测试结果来看,系统的响应时间明显降低,系统运行效率得到提升。     

数据库查询优化技术的历史、现状与未来

传统的查询树优化方法,即基于左线性树、右线性树、浓密树、操作森林的并行数据库查询优化方法,各有优劣,对其的研究比较深入、成熟;基于多重加权树的查询优化方法,研究了其并行查询计划模型、并行查询计划的复杂性模型和查询优化算法;语义查询优化方法将一个查询变换成一个或数个语义等价的查询,进而寻找并执行这些等价查询中具有较好实现策略的一个;基于Agent的并行数据库查询优化采用Multi-Agent技术自动查找与给定查询有关的完整性约束条件,使得多个关系间连接操作的效率得到很大的提高;基于遗传算法的并行优化算法,深入研究了基于机群并行数据库中关系存储的选择、多连接查询优化和查询处理等关键技术。     

一种改进的数据库查询优化算法

数据库查询优化技术对提高数据库的查询效率,增强数据库性能有重要作用。针对大型数据库中多表连接查询效率低的问题,提出了一种基于粒子群算法的改进查询优化算法。针对多表连接查询的特征,对粒子采用树形编码的方式,并提出了一种计算数据库查询执行代价的模型。实验表明,使用粒子群算法优化后的查询策略比原始查询策略的查询执行代价低,有效提高了系统的查询效率。     

基于禁忌GEP的分布式数据库查询优化算法

为了更好地解决分布式查询优化问题,论文在传统GEP算法的基础上,结合禁忌搜索策略,提出了基于禁忌GEP的分布式数据库查询优化算法（DistributeddatabasequeryoptimizationalgorithmbaseduponTabu-GEP,DDQO-TGEP）。仿真实验表明,随着查询关系个数的增加,DDQO-TGEP算法执行查询时所需要的查询优化时间和最优查询策略生成时间都比传统的GA和GP算法显著下降,其中查询优化时间最大下降约42．16％,最优查询策略生成时间最大下降约36．8％。     

关系数据库的查询优化

查询优化是数据库管理系统设计和实现所采用的一项重要技术．它是影响数据库性能的关键因素。在对数据库查询优化所涉及的因素例如文件组织、存储介质、查询策略、查询算法、查询的操作方式、存储映射算法等讨论的基础上,全面地研究关系数据库的各种查询优化技术。     

一种高效基于模式图的数据库关键字查询方法

针对基于模式图的数据库关键字查询方法中普遍存在的查询效率较低的问题,提出了合并网络查询方法(CCNE)。CCNE中设计了一种合并网络结构,可以有效地避免传统方法中因候选网络之间的重复结构造成的冗余操作。同时,给出一种改进的候选网络生成策略,可以避免产生冗余候选网络并缩小遍历范围,从而提高效率。最后,在合并网络的基础上,设计一种合并网络执行算法,在很大程度上减少了传统方法所需执行的大量复杂数据库查询操作,进一步提高查询效率。多组基于真实数据集的实验结果表明CCNE可以在保证查询结果无缺失的情况下有效提高查询效率。     

一种改进的分布式查询优化算法

查询优化是分布式数据库技术的核心问题,主要针对连接等一些具有较高执行代价的操作进行研究.本文首先阐明了查询优化的主要目的,接着介绍了1-PSJ算法和n-PSJ算法,然后在其基础上提出了一种新的改进算法-CR(Compressed and Reliable)算法,该算法应用到地理信息数据库中并取得了较好的效果.