SQL在递归查询和逻辑谓词上的扩充

本文讨论了对ＳＱＬ语言的递归查询和逻辑谓词功能上的扩充方法，给出了递归查询的关系代数表达式，并就考虑路径的递归查询和不考虑路径的递归查询两方面对ＳＱＬ在句法和算法上，对ＳＱＬ中逻辑谓词扩充的理论，句法和算法进行了讨论。     

面向对象数据库的推理查询语言

本文基于复旦大学开发的一个面向对象数据库系统ＦＯＯＤ，提出一种推理查询语言Ｏ－Ｄａｔａｌｏｇ，语言能方便地表达对面向对象数据的各种查询和推理要求，它可以转换 Ｄａｔａｌｏｇ形式，能运用各种高效计值算法，比其它一些基于非Ｈｏｒｎ子句逻辑的语言更易于Ｏ－Ｄａｔａｌｏｇ在形式上是一种Ｄａｔａｏｇ的扩充，本文着重介绍其语法和语义。     

一个线性递归查询算法的设计与实现

旨在解决在演绎数据库中，如何利用递归规则进行递归查询的问题。介绍了一个线性递归查询算法的基本思想，阐述了该算法的设计与具体实现，包括算法采用的数据结构、程序中各功能模块的功能，对算法进行了分析。     

基于递归式最大匹配法的数据库查询接口的实现

针对中史自然语言应用在数据库查询这一特殊领域，提出了比较适用于数据库查询的递归式最大匹配法，它是最大匹配法的改进算法。在该算法的基础上，实现了一个中文自然语言数据库查询的接口，该接口允许用户随意输入中文自然语言，把用户的输入语句处理后生成存放中间结果的多又树，然后根据多又树生成SQL语句，进行数据库查询。     

一种基于关系数据库的友好查询语言GBD

数据库管理的主要功能之一是查询处理，查询功能的完备性和操作界面的友好性是数据库应用的基本要求。ＧＢＤ查询语言即是以这一基本要求为目标，以ＦＯＸ数据库的应用为背景，并借鉴ＳＱＬ语言的查询功能特点进行研制的。ＧＢＤ语言以可交互式函数方式定义关系集合运算，以表格形式将查询语言的结构与查询交互界面相统一，以数学运算的递归原理实现语言对查询问题的处理过程。ＧＢＤ语言的设计独立于具体的数据库管理系统，可在多种关系数据库上实现。     

线性链规则递归查询的研究

讨论Ｄａｔａｌｏｇ线性链规则递归查询问题，利用数据库图可将它归约为普通传递闭包问题。     

数据驱动的DFD及其编译

本文基于数据驱动机制，提出了一种描述数据流程图ＤＦＤ的中间语言并实现了对它的编译，提出了关系矩阵，行列向量表示法等，采用双缓冲，递归下降子程序等方法实现了各种必需的编译分析及目标代码的生成，是一种有效的辅助ＭＩＳ开发的工具。     

广义查询的计数算法

计数算法是最著名的ＳＬ递归处理算法之一．对于一类称作计数线性的递归，它具有良好的性能．然而，计数算法要求查询的约束集为单值的，因此很难用作子目标的处理策略．本文提供一种新的广义查询计数算法，它能处理任意的多值约束集．从而本文提供的算法不仅能够用于查询的求值，而且也能用于子目标的处理．算法的正确性和变换后的规则的有效性也在本文简略讨论．     

面向对象数据库中循环查询处理技术的研究

循环查询是一种比较特殊的查询。针对面向对象数据库及其循环查询的特点,以ＯＤＭＧ－９３国际标准为基础,提出了一种实用有效的循环查询处理策略,并对其中的循环成分识别算法和循环成分处理算法进行了分析讨论。实际应用表明,该策略能有效地处理ＯＯＤＢ中的循环查询。     

复杂对象数据库的递归查询语义

本文用代数规范方法定义了复杂对象数据库中的对象标识、对象值、查询谓词和数据库状态语义，通过对查询路径的分析，给出了个体对象查询条件匹配的语义，特别是在个体对象上施用递归查询的语义，最后，给出了ＯＯＤＢ中选择操作的语义。     

基于XPath的XML查询重写算法

XML安全视图和查询重写是实现访问控制的关键技术。研究基于XML递归安全视图的查询重写问题,提出一种基于XPath查询语言、能处理递归视图的查询重写算法,避免了视图的物化和保存。该算法具有较高通用性,实验结果验证了其有效性。     

一类递归查询问题的快速求解算法

提出一个求解一类扩充递归Ｄａｔａｌｏｇ逻辑程序的算法,论证其正确性,并讨论了算法的复杂性。该算法结合了自底向上和自顶向下的逻辑程序求解算法的优点,但比魔集算法简单,易于实现。利用宁可以解决工程数据管理中常遇到的产品零部件装配关系的递归查询问题。     

Parallel multi-dimensional range query processing with R-trees on GPU

The general purpose computing on graphics processing unit (GP-GPU) has emerged as a new cost effective parallel computing paradigm in high performance computing research that enables large amount of data to be processed in parallel. Large scale scientific data intensive applications have been playing an important role in modern high performance computing research. A common access pattern into such scientific data analysis applications is multi-dimensional range query, but not much research has been conducted on multi-dimensional range query on the GPU. Inherently multi-dimensional indexing trees such as R-Trees are not well suited for GPU environment because of its irregular tree traversal. Traversing irregular tree search path makes it hard to maximize the utilization of massively parallel architectures. In this paper, we propose a novel MPTS (Massively Parallel Three-phase Scanning) R-tree traversal algorithm for multi-dimensional range query, that converts recursive access to tree nodes into sequential access. Our extensive experimental study shows that MPTS R-tree traversal algorithm on NVIDIA Tesla M2090 GPU consistently outperforms traditional recursive R-trees search algorithm on Intel Xeon E5506 processors.     

基于下推自动机的XML数据流递归查询研究

针对具有子孙轴(//)和谓词([])结构特征的XPath对具有不同递归深度的XML数据流进行递归查询处理问题,提出了基于下推自动机技术的处理方法,通过将XPath各类置步转化成相对应的处理模块,由算法将各类处理模块组合起来,建立了自上而下的树状查询模型.由于查询过程中将会发生多重匹配,从而会产生大量的匹配模式,该模型通过有效的匹配策略和缓存操作,对匹配模式进行保存及检验,成功地实现XML数据流递归查询.实验结果表明,该算法在性能上要优于传统方法.     

一种基于动态散列的GIS空间索引构造算法

文章在介绍动态散列和传统空间索引四叉树的构造方法的基础上,综合二者的优点,提出了一种基于动态散列的空间索引构造算法,该方法改变了传统四叉树通过效率低下的空间对象的递归比较构造索引过程,采用计算机运算效率较高的二进制位运算和位比较的动态散列扩充散列值来构造空间索引。实践证明,该算法大大减少了空间索引的构造时间和效率,具有很高的应用价值。     

基于Δ-tree的递归深度优先KNN查询算法

基于Δ-tree提出一种用于高维数据的主存K最近邻(KNN)查询算法。该算法利用递归调用方法深度优先遍历Δ-tree,找到距离查询点较近的叶子节点,并选择其中较优的KNN候选点进行查询,从而缩小修剪距离、提高查询速度。实验结果表明,与已有算法相比,该算法具有更高的查询效率。     

Moving selections into linear least fixpoint queries

Efficient least-fixpoint query evaluation is crucial to using logic as the query language for relational databases. The authors present a selection transposition algorithm that allows selections that are conjunctions of the predicates of the form column &thetas; value to be evaluated ahead of the least-fixpoint operator while processing linear recursive queries. It is also shown that the algorithm transposes the strongest possible selection     

基于有序事件列表的高效复杂事件匹配算法

针对现有的复杂事件匹配处理方法存在的匹配代价高的问题,提出了一种利用事件缓冲区（有序事件列表）进行递归遍历的复杂事件匹配算法ReCEP。不同于现有方法利用自动机在事件流上进行匹配,该算法将复杂事件查询模式中的约束条件分解为不同类型,再在有序列表上对不同约束分别进行递归校验。首先,根据查询模式将相关事件实例按照事件类型进行缓存;其次,在有序列表上对事件实例执行查询过滤操作,并给出了一种基于递归遍历的算法来确定初始事件实例并且获取候选序列;最后,对候选序列的属性约束进行进一步的校验。基于股票交易模拟数据进行的实验测试和分析的结果表明,与当前主流的匹配方法 SASE和Siddhi相比,ReCEP算法能够有效地减少查询匹配的处理时间,总体性能上均更优,查询匹配效率提升了8.64%以上。可见,所提出的复杂事件匹配方法能够有效提高复杂事件匹配的效率。