基于扩展倒排索引的不确定XML关键字查询算法

现有的不确定XML关键字查询算法均需遍历不确定XML文档,并且算法在执行过程中需要频繁的字符串比较,造成时间浪费。针对上述问题,提出基于扩展倒排索引的不确定XML关键字查询算法Pr E。扩展倒排索引有效地存储了不确定XML文档中节点的相关信息,根据扩展倒排索引即可初始化动态哈希表和序号编码链表,并且Pr E算法在执行过程中利用整数的比较代替了字符串的比较。理论分析与实验结果表明,Pr E算法是一种高效的不确定XML关键字查询算法。     

一种基于关键字的XML文档查询算法

对XML文档查询的常用方法有两种：一种是使用查询语言;另一种是使用关键字,而使用关键字查询XML文档比使用查询语言更为简单方便。给出了一种使用关键字查询XML文档的索引查找算法。该算法只需要扫描一次关键字对应的编码列,就可以找到需要的编码,提高了查询效率。实验表明该算法是可行的和有效的。     

一种基于XML文档关键字检索的结构索引

XML数据索引对其检索效率有较大的影响。在深入分析现有XMI、结构索引之后,结合XML文档特点,提出了一种基于关键字检索的结构索引--LSS(Level Structure Summary) . LSS采用了把具有相同标签路径的结点进行合并的策略,具有高效判断结点之间同构异构关系的能力。实现了LSS索引生成算法CSCAN,并在LSS索引的基础上设计了XML关键字检索算法LSSearch。该算法依据LSS索引,将各个关键字的原始倒排表集合分拆成不同类型的子集合,最后在所有子集合上进行查询。实验结果表明,LSS可以帮助减少XML文档中关键字倒排表的规模,提高检索效率。     

概率XML文档Top-k关键字并行检索算法

概率XMI、是描述不确定数据的有效方式,Dcwcy编码是一种重要的XMI、文档关键字索引编码技术。在概率XML大文档关键字索引检索过程中,频繁地比较关键字索引Dewey编码非常耗时。针对上述问题,对概率XML文档进行分区,并设计了适合概率XML文档特点的关键字索引的Dewey编码策略,提出了一种概率XML文档Top-k关键字并行检索算法PTKS(Parallcl Top-k Keyword Scarch Algorithm)。实验证明,P"I'KS提高了概率XM工文档关键字检索的时间效率,尤其在文档结构复杂度高的情况下检索效率提高更加显著。     

基于素数编码Schema的XML索引结构的研究

针对XML文档查询,提出了一种基于素数编码Schema的XML索引技术.该索引是对XML模式采用素数编码,对XML文档采用Li-Moon编码,这样在建立XML文档的节点索引时,也可对该节点的路径信息进行记录.在节点类索引的基础上,记录路径信息,既可以很好地支持正则路径表达式,同时又避免了节点类索引在处理长路径表达式时可能造成高昂的连接操作代价.实验结果表明,该索引的性能总体上要好于传统的节点类索引.     

结构编码与簇集索引相结合的XML混合索引*

提出了一种结构编码与簇集索引相结合的XML混合索引结构(H iSC)。引入簇集索引结构,将XML节点分类,尽量多地保存XML数据的结构信息,缩小查询范围,提高了查询效率并能支持关键字的查询。实验表明此索引结构可以高效并准确地查询XML数据中的结构信息。     

基于Schema的XML混合编码索引查询技术

Web中存在着越来越多的XML的文档,如何高效地从XML文档查询出有效信息已经成为当前在半结构化数据研究领域中的热点问题。针对XML文档节点进行编码和建立索引结构可以有效地提高查询速度,提出一种SBXHCI(Schema-Based XML Hybrid Coding Indexing)查询技术,该方法充分利用Schema信息对XML文档进行编码和构建索引。对创建索引所花费的时间和空间,查询响应的时间进行大量的实验分析,结果表明SBXHCI方法的编码机制降低了索引结构在时间和空间的资源消耗,并且在路径查询的响应速度有着显著的提高。     

一种基于Schema的XML索引结构

XML Schema作为一种描述XML文档模式信息即结构信息的标准，对于XML索引的建立及查询效率的提高有着重要的作用。现有的大部分XML索引结构着重研究XML文档的结构查询，而对于XML文档的更新支持却不多，对无效查询也不能作出快速的判断。该文基于已有的XML文档的编码方式，提出了一种基于Schema的XML索引结构，不仅能支持基于有效性验证的动态更新，使得XML文档和XML Schema保持一致，而且对用户提出的无效的路径查询也能在较短时间内作出判断。     

一种新的基于Dewey编码的XML路径索引

建立高效的索引来快速定位满足要求的节点是提高XML数据查询效率的一个必要手段.文中以降低复杂度和提高查询效率为目标,以基于路径的XML索引原理为基础,提出了一种新型的基于Dewey编码的索引结构RTL-Index.RTL-Index通过对文档节点编码来表示结构信息,利用前缀路径匹配操作完成结构查询,支持含通配符" 和后代轴"//"的查询以及兄弟节点无序的模式树的查询.仿真实验结果表明RTL-Index索引具有较低的时间和空间复杂度,解决了XML文档分支路径查找问题,是一种较为有效的XML索引结构.     

一种支持高效XML 路径查询的自适应结构索引

提出了一种新的自适应结构索引:AS-Index(adaptive structural index),能够克服现有静态索引和自适应索引的缺陷,具备高效的查询和调整性能.AS-Index 建立在F&B-Index 的基础之上,其索引结构包括F&B-Index,Query-Table 和Part-Table.Query-Table 能够记录频繁查询,避免了查询过程中的冗余操作.并且,在Query-Table 的基础上提出了自底向上的查询处理过程,能够充分利用现有的频繁查询高效地回答非频繁查询.Part-Table 用于优化包含祖先后裔边的查询,进一步提高了查询性能.现有的自适应结构索引的调整粒度是XML 元素节点,调整过程往往需要遍历整个文档.而AS-Index 是基于F&B-Index 节点的增量调整,其过程是局部的,高效的,并且能够支持复杂分支查询的调整.实验结果表明,AS-Index 在查询和调整性能上优于现有的XML 结构索引.同时,相比于现有的自适应结构索引,AS-Index 针对大规模文档具有更加优良的可扩展性.