半结构化数据查询重写

查询重写是数据库研究的一个基本问题，它和查询优化，数据仓库，信息集成，语义缓存等问题紧密相关，目前Internet上存在海量的半结构化数据，在信息集成过程中产生了大量半结构化视图，如何利用物化半结构化视图来重写用户查询，减少响应时间成为研究热点问题，上述问题本质上是NP问题，提出了一种半结构化查询重写的新方法，该方法在保证算法正确性和完备性的基础上，利用半结构化数据特点和查询子目标之间的关系，减少了指数空间的查询重写候选方案生成，理论分析表明，它极大地降低了算法的代价。     

Web数据集成系统基于QC模型的物化视图选择

在Web数据集成系统中，物化视图能够有效地减少网络传输代价，提高系统的查询效率．如何选择查询进行物化，使得选中的查询满足集成层的空间限制，同时获取最大物化收益，成为集成系统中一个迫切需要解决的问题．传统方法没有考虑到海量XML查询之间的包含关系，其选择的物化视图中可能包含冗余的信息．针对上述问题，提出了①Web数据集成系统中海量查询集合的QC(query containment)模型，该模型能够捕捉查询之间最常见的包含关系；②基于QC模型的物化视图选择算法，算法考虑了物化视图选择相关的主要因素，包括查询提交的频率、空间代价、查询重写能力和查询结果的完备性，提出了查询位图的物化视图组织方式，从而获取更加合理的物化视图选择方案．实验结果证明了该方法的有效性．     

WEB半结构化数据查询

当前许多大的Web站点的信息和数据呈现结构化或半结构化的特点，因而可经抽象，作为类似关系数据库或面向对象数据库并加以处理，以提高操作效率，特别是在此基础上的查询操作。采用数据模型Araneus的一个子集作为数据模型，并采用连接约束、包含约束、范围约束，提出一种半结构化查询重写的方法，该方法在保证算法正确性和完备性的基础上，利用半结构化数据特点和查询子目标之间的关系，极大地降低了算法的代价。     

基于XML的多分支模式匹配算法

随着XML文档大量涌现,如何有效地管理和查询XML数据已经成为亟待解决的问题。在数据库中,基于视图的查询重写技术是查询优化的一个重要技术,利用缓存的视图结果回答新查询不需要访问源数据库进行查询,能够节省查询处理时间。本文在研究基于物化视图的查询重写的过程中,给定一个查询和一个视图,首先判断该查询在视图下是否存在查询重写,而重写的存在问题与模式包含问题密切相关,为此,提出使用多分支的模式匹配算法实现对多分支路径的模式匹配,解决重写是否存在的问题。     

利用约束优化数据库Web视图上的查询

当前，许多大的Web站点的信息和数据呈现出结构化或半结构化的特点，因而可经抽象，作为类似关系数据库或者面向对象数据库并加以处理，以提高操作效率，特别是在此基础上进行的查询操作．但查询这些抽象的结构化或半结构化的视图需要新的技术．由于数据存储比较分散，并且多数以HTML，XML等的形式存放，因而网络访问成为主要的查询代价构成要素．为此通过利用’Web数据库的冗余来减少网络访问．采用数据模型Araneus的一个子集作为数据模型，并利用链接约束、包含约束、范围约束以及多种规则重写关系代数表达式，以期达到优化查询结果的目的。     

基于物化视图的查询系统研究与实现

在数据库领域,如何加快查询的执行速度非常重要。查询重写技术能透明地利用物化视图回答查询,避免了直接访问大量的原始记录以及耗时的连接和聚集计算,提高了查询 的执行速度。本文讨论了基于数据库中的外键连接关系进行扩展的查询重写方法,以此为核心研究了针对小型数据库的物化视图查询系统,并通过实验证明了物化视图策略的有效性。     

基于视图的XML重写技术的研究综述

支持正则路径表达式的查询技术,被认为是半结构化数据模式下的XML查询研究领域中一种颇具有研究价值的XML查询计算方法.基于视图的查询重写技术充分利用视图中的信息来对查询进行优化,提高查询效率.本文讨论了对于支持正则路径表达式的XML查询如何进行重写的问题以及对不同技术的分析.     

一种用于存储与查询半结构化数据的新方法

由于半结构化数据缺乏模式信息，因而半结构化数据的存储与查询将是一个十分重要且具有挑战性的研究课题。利用关系数据库存储半结构化数据可以重用数据库的查询优化器和事务处理机制，能够保证半结构化数据的一致性和完整性。该文提出一种实现半结构化数据存储与查询的新方法，该方法使用关系数据库系统来实现半结构化数据的存储与查询。给出了把基于半结构化数据的查询重写为基于关系的查询的算法，同时介绍一个可视化查询程序。     

利用约束优化数据库WEB视图上的查询

当前,许多大的WEB站点的信息和数据呈现出结构化或半结构化的特点,因而可经抽象,作为类似关系数据库或者面向对象数据库并加以处理,以提高操作效率,特别是在此基础上进行的查询操作。但查询这些抽象的结构化或半结构化的视图需要新的技术。由于数据存储比较分散,并且多数以HTML、XML等形式存放,因而网络访问成为主要的查询代价构成要素。为此通过利用WEB数据库的冗余来减少网络访问。文章采用数据模型Araneus的一个子集作为数据模型,并利用链接约束、包含约束、范围约束以及多种规则重写关系代数表达式,以期达到优化查询结果的目的。     

半结构化查询重写的MiniCon算法

研究了基于半结构化数据查询语言TSL(tree specification language)的查询重写问题.提出了一种半结构化查询重写算法,解决了在给定一个半结构化查询和一组半结构化视图的情况下,找到最大被包含重写的问题.算法借用了可伸缩的关系查询重写的MiniCon算法的思想,解决了半结构化数据模型之下查询重写的一些新问题(如标识符依赖、集合值变量映射等).证明了算法的正确性.     

基于XML数据的通用路径表达式的查询

查询重写是数据库研究的一个基本问题,它和查询优化、数据仓库、数据集成、语义缓存等数据库问题密切相关。同时,查询重写也是在关系数据库中存储和查询XML数据的关键问题。由于XML数据是元素嵌套和元素引用的,嵌套层数可以任意,并且模式和数据混合,因此XML的查询会涉及到广义路径表达式(GPE)。文中着重研究了如何解决XML数据的查询重写的方案,把含有广义路径表达式的XML查询语句重写为含有简单路径表达式(SPE)的XML查询语句,再转化为基于关系数据库的SQL语句。     

基于领域本体和关系模型的XML语义集成方法研究

由于缺乏足够的语义信息,不同模式的XML数据之间很难进行互操作。针对油气井工程中的XML数据集成需求,借助领域全局本体,提出一种模式无关的XML语义集成方法。该方法首先在XML Path路径与领域本体之间进行语义映射,屏蔽其模式差异;然后,按照模型映射方法将XML存储为关系数据;最后通过查询重写将SPARQL转换为SQL语句,实现语义查询。该方法对XML模式进行语义标注,利用关系数据库存储与查询XML数据,能有效处理领域XML数据的语义集成。     

基于X-RESTORE查询XML视图

基于转换 XML文档到关系数据库中进行存储与查询的策略 ,研究了 XML视图查询的有效计算问题 .提出了XML 视图查询的合成重写技术 ,它能够消除视图查询中所有在视图结构上的路径导航操作 ,并将视图查询中所有在原文档结构上的路径导航操作以及所有谓词操作下推到视图定义中去 ,与视图定义中的路径导航操作相结合 ,形成统一的在原文档结构上的路径导航操作 .视图合成重写不仅避免了对视图中不出现在最后结果中的中间 XML 片段的构造 ,而且允许将查询中的所有内存密集型或数据密集型操作尽量下推到关系引擎中去执行 ,从而提高 XQuery查询的执行性能     

An Effective Semantic Cache for Exploiting XPath Query/View Answerability

Maintaining a semantic cache of materialized XPath views inside or outside the database is a novel,feasible and efficient approach to facilitating XML query processing.However,most of the existing approaches incur the following disadvantages:1) they cannot discover enough potential cached views sufficiently to effectively answer subsequent queries; or 2) they are inefficient for view selection due to the complexity of XPath expressions.In this paper,we propose SCEND, an effective Semantic Cache based on ...     

Query rewritings using views for XPath queries,framework, and methodologies

Query rewriting using views is a technique that allows a query to be answered efficiently by using pre-computed materialized views. It has many applications, such as data caching, query optimization, schema integration, etc. This issue has been studied extensively for relational databases and, as a result, the technology is maturing. For XML data, however, the work is inadequate. Recently, several frameworks have been proposed for query rewriting using views for XPath queries, with the requirement that a rewriting must be complete. In this paper, we study the problem of query rewriting using views for XPath queries without requiring that the rewriting be complete. This will increase its applicability since in many cases, complete rewritings using views do not exist. We give formal definitions for various concepts to formulate the problem, and then propose solutions. Our solutions are built under the framework for query containment. We look into the problem from both theoretic perspectives, and algorithmic approaches. Two methods to generate rewritings using views are proposed, with different characteristics in terms of generalities and efficiencies. The maximality properties of the rewritings generated by these methods are discussed.     

ArchIS: an XML-based approach to transaction-time temporal database systems

Effective support for temporal applications by database systems represents an important technical objective that is difficult to achieve since it requires an integrated solution for several problems, including (i) expressive temporal representations and data models, (ii) powerful languages for temporal queries and snapshot queries, (iii) indexing, clustering and query optimization techniques for managing temporal information efficiently, and (iv) architectures that bring together the different pieces of enabling technology into a robust system. In this paper, we present the ArchIS system that achieves these objectives by supporting a temporally grouped data model on top of RDBMS. ArchIS’ architecture uses (a) XML to support temporally grouped (virtual) representations of the database history, (b) XQuery to express powerful temporal queries on such views, (c) temporal clustering and indexing techniques for managing the actual historical data in a relational database, and (d) SQL/XML for executing the queries on the XML views as equivalent queries on the relational database. The performance studies presented in the paper show that ArchIS is quite effective at storing and retrieving under complex query conditions the transaction-time history of relational databases, and can also assure excellent storage efficiency by providing compression as an option. This approach achieves full-functionality transaction-time databases without requiring temporal extensions in XML or database standards, and provides critical support to emerging application areas such as RFID.