面向对象XML数据查询的代价估计研究

由于XML具有丰富的表达能力、自描述性和灵活性等优点,而面向对象的概念又具有很强的建模能力,将面向对象的概念引入到XML可以提高XML模式语言的建模能力。而面向对象XML数据查询的值匹配条件的查询代价估计问题是一种典型的多元素查询条件的代价估计问题。XML数据的值分布与其他值信息的分布有关,还与XML数据的结构信息有关,很难使用某种单一的代价估计方法。针对以上问题,提出了一种基于直方图,在估计过程中结合查询树结构的代价估计方法。     

数据查询操作代价估计

在数据库操作中查询操作所占比重最大,而查询操作又是代价最大的语句。在数据查询操作过程中,每种类型的操作发生的代价各不相同。本文结合实例,提出对查询过程中的诸如投影、选择、连接、分组与聚集等操作代价的估算方法。     

基于XML的软件构件查询匹配算法研究

在研究无序树包含匹配的基础上,提出一种新的基于XML的软件构件查询匹配算法.该算法可以在保持较高构件查准率的前提下,显著地提高构件的查全率,并提供对布尔查询的支持.此外,通过合理地设定约束条件以及利用动态规划的方法,将计算查询匹配代价的算法时间复杂度限定为多项式级,确保构件查询具有足够的查询效率.最后,通过在构件库原型系统RCRS上进行的一系列实验,进一步证明了新的查询匹配算法在软件构件查询实际应用中的可行性和有效性.     

基于结构匹配的XML查询系统WebQS

提出并实现一个对于Web中的XML数据进行查询的系统WebQS.该系统利用XML的结构来进行查询匹配,解决了XML数据的存储问胚,引入了查询重构的技术,即底层使用功能强大并且是W3C规范的XQuery,上层则使用相对简单的查询界面.     

XML数据的路径表达式查询优化技术

路径表达式作为XML数据查询语言的核心部分,关于它的计算方法的研究成果已有很多,然而针对路径表达式本身进行优化的研究却相对较少.提出了两种针对路径表达式的优化策略:路径缩短策略和补路径策略,从而提高了XML路径查询效率.路径缩短策略根据XML文档模式信息,将路径表达式查询长度缩短,从而简化查询本身以降低需要的查询代价;而补路径策略则试图使用代价更小的等价路径表达式来替换原始查询.经过对实验数据的分析,这两种优化策略对于绝大多数路径表达式查询可以应用,并可大幅度地改进路径表达式的查询性能.     

一种基于代价的XML查询优化操作模型

随着XML数据库技术研究的深入,关于XML查询优化的研究日益增多,但至今其仍是XML数据库的薄弱环节。从传统的查询估算模型中找出原子操作,在物理优化时通过分析估算操作,采用基于统计学习的方法找出操作代价和这些影响因素之间的函数关系,从而建立起基于代价的操作模型。     

遗传算法在基于XML的数据查询中的应用

基于XML的数据查询问题可转化为无序树匹配问题,无序树匹配问题已经被证明是NP难问题,该文提出应用遗传算法对XML文档进行查询优化,并通过实验验证了遗传算法在提高查询效率中的可行性和有效性。     

基于XML Store的程序代码查询匹配算法

在研究程序代码相似性度量方法的基础上,提出一种基于XML store的程序代码查询匹配算法。由于XML store以树型结构保存XML文件,算法将通过查询XML store中DVM树来对判断程序之间是否具有相同结构的子树,进行相似度度量。最后,通过在原型系统上进行的一系列实验,进一步证明了提出的算法在程序代码相似度度量实际应用中的可行性和有效性。     

基于加权匹配代价的初始视差估计算法

随着计算机图形学的发展,立体匹配技术已经成为三维场景恢复中一项重要的手段,视差估计是立体匹配中的关键基础技术。为了能够更好进行三维场景恢复,改善视差的工作便迫在眉睫。主要研究了在基于模板的可信传播立体匹配算法中改善视差初始值的算法：通过引入梯度差算子与绝对差和算子加权的匹配代价,运用交叉检验估计及WTA优化初始视差矩阵,进而提高初始视差值的准确性,从而改善最终的视差结果。经实验证明,本方法能够很有效地去除噪点,进而获得较高质量的视差结果。     

对加密的XML数据查询算法的研究与实现

对于XML加密数据的查询,文献[1]提出了一种"有查询意识的解密"方法,它只解密与查询结果有关联的部分。改进了关于XML加密数据的查询处理方法,利用哈希表、链接表来构建用户密钥索引。在XML文档加密过程中,将XML加密数据与加密的XML索引存储在一起,以便解密后的索引能提供查询结果在XML加密数据中的位置。并提出新的方案,其主要内容包括XML索引设计、用户密钥索引设计、算法设计。实验结果表明,本文方法提高了查询的效率,无需解密无关的加密数据,有效地解决了用户密钥交换次数多和安全的问题。     

一种改进的基于约束关系的XML查询重写算法研究

查询重写是解决数据集成、查询优化和物理层数据独立性等问题的关键技术.以往工作主要集中在关系数据模型方面.最近Michigan大学Timber研究小组提出一种全新的基于约束的XML查询重写算法.然而,该算法未考虑存在内定谓词情况下的重写问题,应用范围受到一定限制.在原算法的重写思想基础上,提出了一种基于约束的XML查询重写的改进算法.通过引入映射规则中的约束条件,消除阻碍重写的Skolem函数,从而解决内定谓词问题,增大原算法的应用范围.证明了改进算法的正确性.性能分析和测试结果表明,改进算法并不增加实质性的性能代价.     

一种新的用于估算查询结果大小的直方图方法

提出了一种新的用于估算查询结果大小的直方图方法。方法的基本思想与人类的思维机制是一致的,即在划分数据时,使所有直方开始于相对前一直方发生较大波动的项,并且结束于相对本直方发生较大波动的项之前。关于新的直方图方法,该文进行了大量的模拟实验。实验结果表明,该直方图方法估算精确,实现效率高,有较好的实用价值。     

估算查询结果大小的直方图方法之研究

直方图是许多商用数据库系统中最常用的一种估算查询结果大小的方法.从实用的观点来看，过去已提出的一些直方图方法有局限性，主要是它们不能保证估算值的准确程度.本文将提出两种新的直方图方法，它们不仅使用方便，而且可以保证所有的估算值均在给定的误差范围内.此外，本文还探讨了不同的数据分布对直方图的影响，通过运用一些重要的参数刻画数据分布，用以帮助生成效果较佳的直方图.     

Query Size Estimation for Joins Using Systematic Sampling

We propose a new approach to the estimation of query result sizes for join queries. The technique, which we have called systematic sampling—SYSSMP, is a novel variant of the sampling-based approach. A key novelty of the systematic sampling is that it exploits the sortedness of data; the result of this is that the sample relation obtained well represents the underlying frequency distribution of the join attribute in the original relation.We first develop a theoretical foundation for systematic sampling which suggests that the method gives a more representative sample than the traditional simple random sampling. Subsequent experimental analysis on a range of synthetic relations confirms that the quality of sample relations yielded by systematic sampling is higher than those produced by the traditional simple random sampling.To ensure that sample relations produced by systematic sampling indeed assist in computing more accurate query result sizes, we compare systematic sampling with the most efficient simple random sampling called t_cross using a variety of relation configurations. The results obtained validate that systematic sampling uses the same amount of sampling but still provides more accurate query result sizes than t_cross. Furthermore, the extra sampling cost incurred by the use of systematic sampling pays off in a cheaper query execution cost at run-time.     

一种双样本多分形视图尺寸估计算法

视图尺寸估计是数据仓库实化视图选择和分配预聚集视图存储空间的前提。本文提出了双样本多分形视图尺寸估计算法MDS；同时，为了研究MDS算法的有效性，本文把它与Cardenas^n formula、SF和FMS算法进行了比较。实验结果表明，MDS算法优于其它算法。     

一种复杂XML Twig查询处理算法

根据复杂Twig查询的特点,充分利用DTD资源,建立一种基于DTD的索引结构,采用Dewey编码方法对XML文档进行统一编码,并提出一种基于DTD的复杂Twig查询处理算法STwigScan;查询时,通过扫描DTD索引,将复杂Twig查询定位在条件节点以及目标节点上,有效的减少查询处理算法的处理规模;实验证明,STwigScan算法处理规模比较小,查询效率比较高.     

DAS中一种XML查询完全性验证算法

随着XML数据库管理系统的发展,数据所有者和服务提供者分离.要享受第三方提供服务的前提是需要确保查询结果的正确性和完全性.在第三方提供查询服务的情况下,算法确保了客户端查询结果的正确性和完全性.该算法的基本思想是对查询结果二次构建Merkle Hash树来验证结果的正确性和完全性.     

XSIEQ-一种立即计算的XML流查询系统

XSIEQ是一种立即计算谓词并即时输出的XML流查询系统．它利用前缀共享的方法由多个XPath式构造一个NFA，并对NFA状态进行分类和添加索引．使得在运行时能快速确定谓词计算和数据缓存等的时机，XSIEQ还提供在运行时惰性地构造DFA进行查询．陈述了XSIEQ的查询机制以及多重匹配问题的解决方案，最后给出了XSIEQ的两种自动机和YFilter的查询性能对比及分析．