多查询共享技术研究综述

传统的数据库系统围绕单次查询的模型构建,独立地执行并发查询.由于该模型的限制,传统数据库无法一次对多个查询进行优化.多查询共享技术旨在共享查询之间的公共部分,从而达到提高系统整体响应时间和吞吐量的目的.将多查询执行模式分为两类,介绍了各自的原型系统——基于全局查询计划的多查询原型系统和以运算符为中心的多查询原型系统,并且讨论了两种系统的优势以及所适用场景.在之后的内容中,将多查询共享技术按照查询的各个阶段分为查询编译阶段中的多查询共享技术以及查询执行阶段中的多查询共享技术两大类.以这两个方向为线索,梳理了多查询计划的表示方法、多查询表达式合并、多查询共享算法、多查询优化等各种方向的研究成果.在此基础上,还介绍了共享查询技术在关系数据库和非关系数据库中的应用.最后,分析了共享查询技术面临的机遇和挑战.     

传感器网络中多近似连续范围查询的处理技术

无线传感器网络为数据库研究开辟了新的研究领域,高效利用节点的有限能量是当前研究的主要目标.如果发布到网络中多个近似连续范围查询不经优化处理而独立执行,会造成节点为不同查询重复发送相同感知数据,从而降低网络寿命.针对近似连续范围查询研究了多查询优化技术,设计了一种索引多维范围查询的多叉树结构rq-kd-tree,通过获取多查询的公共查询部分(查询相交区域)以及基于查询相似度合并相交区域上的多个查询、重写查询.最后,实验证明了所提的算法可以实现能量有效的多查询处理过程.     

一种低成本物理不可克隆函数结构的设计实现及其RFID应用

物理不可克隆函数（PUF：Physical Unclonable Function）是一种新型的加密组件,具有防伪、不可克隆及不可预测等特性。本文提出了一种新型的低成本PUF,与传统PUF相比更适用于无线射频识别（Radio Frequency Iden-tification,RFID）系统。该PUF结构主要由上电密钥生成器和混合函数两部分构成。上电密钥生成器由比特生成器阵列构成,混合函数则由低成本流加密算法构成,其作用是隐藏密钥生成器,以提高安全性。此外,本文还提出了择多模块和多寻认证协议来改善PUF响应及其在RFID系统中的稳定性。实验表明,该PUF的硬件成本低并且具有很好的稳定性,非常适用于RFID系统等资源受限的应用场合。     

网格环境下基于流水线的多重相似查询优化

提出一种网格环境下基于流水线技术的分布式多重相似查询的优化算法(pipeline-based distributed similarity query processing,简称pGMSQ).首先,当用户提交若干个查询请求时,采用基于代价的动态层次聚类策略(dynamic query clustering,简称DQC)对其进行合并.然后在数据结点层,采用索引支持的向量集缩减方法快速过滤无关向量.最后,在执行结点层对候选向量执行求精操作返回结果向量.由于本查询采用了流水线技术,实验结果表明,该方法在提高查询性能的同时也提高了系统的吞吐量.     

一种改进的MDX查询优化算法

近年来数据仓库成为数据库研究领域中最活跃的一个分支,而该领域的一个核心就是OLAP查询优化问题.多维表达式(MDX)为多条相关的OLAP查询语句同时查询提供了接口.如何利用数据仓库中大量的冗余实化视图去加速OLAP的查询,国外学者对该问题进行了大量分析并提出了一些优化算法.本文对上述算法进行了研究,发现其对实化视图的利用并不充分,于是提出了改进算法并进行了验证.实验表明本算法对查询性能有明显提高.     

列存储中的OLAP多查询优化方法

为了使列存储OLAP(on-line analytical processing)操作中I/O和CPU开销较大的扫描、连接、聚集操作实现有效的共享和复用,提出了一个多查询优化技术。根据列存储以及OLAP操作的特点,提出了一系列转换规则,为OLAP查询请求产生的一组相关查询语句生成一个单一全局查询计划。为了达到共享复用的目的,在全局计划中引入新的过滤结点、分组结点、合并结点和聚集结点。同时,借用MuGA(multiply group by algo-rithm)算法,通过分组结点、合并结点、连接结点实现维表及事实表元组的分组序号标记,从而实现列扫描、列连接的共享。并为聚集结点提出了一个多阶段聚集算法,结合最终生成的事实表复合分组序号,实现聚集操作的复用。在SSB(star schema benchmark)数据集上设计实验,证明了该多查询优化策略的有效性。