XML数据流中的后兄弟查询算法

针对在XML文档树模型中进行后兄弟节点查询时内存消耗大、匹配效率低等缺陷,提出一种基于XML数据流与栈的后兄弟查询算法。采用SAX解析器与结构连接方法,对XML文档中所有已知节点与后兄弟节点进行精确匹配并输出。结果表明,该算法具有适用范围广、占用系统资源少、匹配效率高等优势。     

基于扩展Dewey编码的XML文档更新计算

针对在进行XML文档插入、删除等更新时因需要频繁调整相应的子树编码而导致更新低效问题.分析了低效的原因,提出了一种扩展的Dewey编码方案.该编码方案对Dewey编码的连续性进行扩展,使兄弟节点之间的编码不再连续,为插入新节点准备冗余空间.在此基础上,设计了支持该扩展编码方案的XML文档节点插入算法和分裂算法.实验结果表明,提出的扩展Dewey编码方案有效地实现了XML文档的更新计算.     

一种支持动态插入的XML文档树编码IFED

XML文档树编码用来标识节点在文档树中的位置,XML文档查询算法通常通过编码来判断节点的祖先后代和兄弟关系,编码的好坏对查询效率影响很大.目前提出的编码主要分为两大类:区间编码和前缀编码,最近提出的扩展的前缀编码-Extended Dewey,由于通过单个节点的编码能够得到节点对应的路径,所以它支持有效的查询,但不支持动态插入.提出了一种新的XML文档树编码-IFED,它由Extended Dewey编码改进而来,既支持高效地查询,又支持动态插入.     

基于扩展前缀编码的左孩子右兄弟结构连接算法

为了更加有效实现XML文档的结构查询,加强结构连接操作的效率,提出一种新结构连接算法.该算法采用扩展的前缀编码方案,在编码中增加了type、index等字段以利于定位树中结点在祖先结点列表或者后裔结点列表中的位置.该算法通过将XML文档树转换成左孩子右兄弟树,并定位树中一个祖先元素的起始点下标和终结点下标来找到该祖先元素的后裔结点列表.算法时间复杂度分析表明了该算法比现有算法的性能更好.     

基于EXN-Tree编码的XML结构连接算法研究

提出了EXN-Tree的概念，将XML文档树的节点映射到EXN-Tree，依据EXN-Tree的节点编码生成XML文档树节点数据结构。基于此新型的节点编码结构，就无序无索引节点集和有序有索引节点集两种情况下的XML结构连接算法展开研究，提出了一系列的结构连接算法，解决了无序无索引节点集和有序有索引节点集两种情况下的XML结构连接。分析表明该算法的I/O复杂性优于已有算法，具有良好的性能。     

基于分片的XML快速结构连接算法

结构连接作为XML查询的重要部分,对查询性能来说起着非常重要的作用.目前有几种结构连接算法已经被提出,例如Stack-Tree、XR-tree.这些算法主要集中在节点之间关系的确定上.与之不同,作者从分片的角度去解决结构连接问题,首先把节点间的关系引申到分片之间的关系,从而得出各分片之间的一些性质,再利用分片间的性质来提高结构连接操作的性能.文中提出了一种基于分片的结构连接算法和两种优化方法,实验表明该算法在性能上要优于Stack-Tree算法和XR-tree算法.设计了一个简单而又高效的索引结构来存储分片结果,实验结果表明该索引结构的维护代价要小于XR-tree的维护代价.     

基于CORBA的XML映射中间件研究

在分析XML文档特点基础之上,利用DOM建立XML文档的节点树,研究并提出了一套规则将一个XML节点树映射为三个公共类.为此提出两个算法以实现XML文档与这三个公共类之间的双向映射.利用持久层框架(Hibernate)来实现这三个类与数据库之间的映射.从而在XML文档与数据库之间建立了一个映射持久层,以实现软件元素的大粒度重用,增强系统的可移植性.同时为了解决异构环境下系统的通信问题,利用CORBA具有平台和语言无关的特性来设计系统的通信模块,使得用户可以在不同的平台上,以不同的编程语言采用静态或动态的方式对服务发起调用.     

基于编辑图的XML文档相似性研究

目前关于XML文档相似性算法有很多种,其中基于编辑距离的方法是很重要的一类。目前已发表的基于编辑距离的算法中,编辑图算法由于其计算高效率的特点成为研究的出发点。首先介绍了编辑图算法的思想,由于它在计算过程中对同层兄弟节点的顺序有很强的依赖性,因此不能准确有效地比较数据无序的数据中心的XML文档相似性。针对该问题,在编辑图算法思想的基础上,结合路径算法的思想提出拆分编辑图算法。实验结果表明,拆分编辑图算法降低了编辑图算法中对兄弟节点次序的依赖性,更适合于数据中心的XML文档相似性比较,而且所得结果更加准确有效。     

基于压缩叶子流的XML Twig查询

在XML数据库中的XML Twig查询是最近查询所关注的焦点,特别是基于整体的算法.很大部分查询算法是通过对XML文档进行编码来实现的,但是,这些算法忽略了文档中双生节点的共有特性.提出了用路径标记来代替已有的编码策略,通过路径标记策略,实现了一种新的基于压缩叶子流的Twig查询算法--CPJoin.不同于先前的算法,CPJoin不需要扫描文档中每一个节点,而是通过把具有相同特征的节点进行压缩来得到一个压缩流,只需要扫描对应查询叶子的压缩流,同时对于已有的两阶段算法,进行重组来减少中间结果的存储.最后,通过真实数据与合成数据上的实验结果来证明基于压缩叶子流的CPJoin算法,提高了Twig查询的性能.     

对左兄弟／右兄弟结构连接算法的研究与改进

结合区间编码和结点模型映射方法提出一种用于关系数据库的扩展存储模式。通过按结点编码中的广度遍历序号建立聚集索引，实现左兄弟／右兄弟关系结构连接算法的改进。改进后的算法降低了内存空间的开销，缩小了列表的扫描范围，明显提高了查找匹配速度，达到了查询优化的目的。