基于多子群萤火虫算法的数据库查询优化

查询优化是提高数据库性能的关键技术,针对数据库查询优化效率低的难题,提出一种多子群萤火虫算法的数据库查询优化方法（MG-FA）。首先将数据库查询计划左深树看作一个萤火虫,然后将萤火虫群分为多个子群,各子群最优萤火虫通过信息交流找到数据库查询最优计划,最后进行数据库查询优化实例分析。结果表明,MG-FA是解决数据库查询优化的有效途径,能够获得理想的数据库查询计划,具有实际意义。     

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％。     

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。     

基于粒子群算法的数据库查询优化

研究粒子群算法在数据库查询优化中的应用问题。为了解决大型数据库信息检索困难、查询效率低的问题,提出了一种基于粒子群算法优化数据库查询技术方案。算法提出了一种数据库查询执行计划代价模型,主要包括了查询多链接次序以及副本的选择问题,准确定义了数据库查询执行代价,采用提出的粒子群算法来优化并求解该执行代价问题,从而使得分组数目更少、数据定位更精确。实例验证结果表明,通过属性表现和违规行为任何教师都可以被准确定位,减少了分组,为数据库查询提供了优化。     

基于Greenplum数据库的查询优化

针对分布式数据库查询效率随着数据规模的增大而降低的问题,以Greenplum分布式数据库为研究对象,从优化查询路径的角度提出一个基于代价的最优查询计划生成方法。首先,该方法设计一种有效的代价模型来估算查询代价;然后,采用并行最大最小蚁群算法来搜索具有最小查询代价的连接顺序,即最优连接顺序;最后,根据Greenplum数据库对查询计划中不同操作的默认最优选择得到最优查询计划。采用该方法在自主生成的数据集与事务处理性能理事会测试基准（TPC-H）的标准数据集上进行了多组实验。实验结果表明,所提出的优化方法能有效地搜索出最优解,获得最优的查询计划,从而提升Greenplum数据库的查询效率。     

基于量子蚁群算法的数据库连接查询优化

连接查询优化是提高数据库性能的关键技术,针对数据库连接查询优化效率低的难题,提出一种量子蚁群算法的数据库连接查询优化方法（QACA）.首先,将数据库连接查询计划左深树看作一个蚂蚁,然后,利用量子旋转门更新各路径信息素,并利用混沌变异策略保持种群多样性,通过蚂蚁之间的信息交流找到数据库连接查询最优计划,最后,进行数据库连接查询优化实例分析.结果表明,QACA是解决数据库连接查询优化的有效途径,获得理想的数据库连接查询计划,具有实际意义.     

分布式数据库通用查询对象模型

提出基于CORBA的分布式数据库通用查询对象模型，该模型结合目前最先进的分布式对象技术，异构数据库访问技术以及为了解决异构分布式计算机系统数据传输问题而提出了的数据类型鉴别器技术，为异构分布式数据库系统提供可跨平台移植的，跨数据库查询的具有统一接口的分布式数据库通用查询构件，利用分布式数据库通用查询对象模型概念的实现，成功开发出南方电力调度中心异构分布式计算机信息交换系统软件，给出了使用该软件在分布式异构系统中实现数据通用查询的实验结果，证明是可行的。     

一种安全的基于Aglets的分布式数据库查询系统的设计与实现

为提高分布式信息查询的效率、实时性和安全性,有效减少网络带宽的消耗,本文在分析了Aglets的安全性的基础上提出了一种在Aglets平台上构建安全的分布式数据库查询系统的设计框架,并用Java语言进行了实现.实验分析显示该系统的安全性和完整性是可以得到保证的,利用该框架设计安全的分布式应用的设想是可行的.     

基于语义的分布式查询优化

本文研究了语义查询变换的逻辑基础,讨论了分布式数据库系统中语义变换的可能性和必要性,概括了应用领域中的一些语义信息,提出了一个基于启发式规则的分布式查询变换机制.     

基于查询优化器的分布式空间查询优化方法

为了实现分布式空间数据库之间的互操作,需要对分布式查询进行优化处理,这种查询处理指的是在任何一个数据处理语句中它访问的是各个节点的数据而不是仅仅对发起查询的节点。提出了一种查询优化器的体系结构,针对上述查询最优化做了详细的讨论,着重讨论包含空间选择和连接的复杂空间查询。建立了典型的空间数据库的案例程序,通过分析表明,带有过滤和修正的查询优化器在时间与空间上的效率优势比较明显,获得了具有参考价值的结果。     

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。     

DartGrid II: a semantic grid platform for ITS

Intelligent transportation systems offer an alternative approach to solving many problems by implementing advances in information, Internet, communication, and cybernetics technologies. Grid computing can support traffic data semantization, resource sharing, ITS subsystem cooperation, and global-scale distributed computing that connects all kinds of resources. We are currently using grid technology to build DartGrid II, a semantic ITS platform to support resource sharing, service flow management, and cross-domain cooperation.     

A Model for Query Decomposition and Answer Construction in Heterogeneous Distributed Database Systems

The problem of retrieving information from a collection of heterogeneous distributed databases has attracted a number of solutions. However, the task of integrating established database systems is complicated not only by the differences between the database systems themselves, but also by the differences in structure and semantics of the information contained within them. The problem is exacerbated when one needs to provide access to such a system for naive end-users.This paper is concerned with a Knowledge-Based Systems approach to solving this problem for clearly bounded situations, in which both the domain and the types of query are constrained. At the user interface, dialogue is conducted in terms of concepts with which the user is familiar, and these are then mapped into appropriate database queries. To achieve this a model for query decomposition and answer construction has been used. This model is based around the development of an Intensional Structure containing information necessary for the recapture of semantic information lost in the query decomposition process and required in the answer construction process. The model has been successfully implemented in combination with an embedded KBS, within a five-layer representation model.     

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.     

浅谈分布式数据库系统的设计与优化

本文首先介绍了分布式数据库系统的特点,进而阐述了分布式数据库系统的设计,最后从查询优化目标、查询优化的方法来阐述分布式数据库查询系统的优化,以供参考。     

基于多重加权树的并行数据库查询优化方法

本文提出了一种基于多重加权树的查询优化方法，包括多重加权树并行查询计划模型、并行查询计划的复杂性模型和查询优化处工法。     

一种基于多连接属性划分的查询优化算法

查询操作是数据库中最常用的操作,由于分布式数据库的数据分布性和冗余性,使得查询优化处理成为分布式数据库研究的核心问题之一。为了提高分布式数据库查询效率,分析讨论了基于直接连接的常见执行策略和查询优化算法,同时针对分布式数据库应用中多表连接时存在多连接属性,提出一种改进的直接连接查询优化策略。改进后的算法提高了查询执行的并行性,缩短了查询处理时间,提高了查询效率。     

基于LBT树的并行数据库查询优化方法

本文提出了一种基于LBT(Linear-Bushy-Tree)树的查询优化方法，它是对基于浓密树(Bushy-Tree)查询优化方法的一种改进。这种优化方法大大地缩减了查询执行计划空间，确保了并行查询执行计划的优化性。这种优化方法已经在我们自主研制的并行数据库管理系统PDBMS^[1,4]中得到实现。     

一种基于量子遗传算法的分布式异构数据库查询优化方法

对于分布式异构数据库,查询优化既是非常复杂的问题,又是影响系统性能的关键因素。该文结合遗传算法和量子计算的优点,提出了基于量子遗传算法的分布式异构数据库查询优化方法。仿真实验表明,该方法有效地提高了分布式异构数据库的查询优化效率。     

RDF查询语言到SQL语言的转换原理及其实现方法

RDF查询语言的优点是具有语义性，缺点是对于海量信息的存储和查找的效率都很低．而关系数据库对海量信息的存储和查找的效率皆很高，但是其查询语言SQL却缺乏语义信息．为了使信息查询既有RDF的语义性又有关系数据库的高性能，提出将RDF查询语言到SQL语言的转换原理，并在此基础上实现一个对用户透明的、建立在关系数据库之上的RDF查询引擎．其优点是：可以利用关系数据库来存储和查询RDF信息，提高其海量存储和查找效率；对存储在不同的关系数据库中的关系数据，能够利用RDF的查找特性进行异质数据库之间的信息交换及信息融合．