基于SDD-1算法的分布式数据库查询优化策略的研究

分布式数据库系统由于数据的分布和冗余使得分布式查询处理增加了许多新的内容和复杂性,因此分布式查询处理的策略显得尤为重要.本文介绍了基于SDD-1算法的查询策略的特点,并提出存在的问题及改进方法.     

分布式数据库系统的查询优化技术研究

数据库数据量日益增多,造成了用户在使用数据库系统查询时费时费力,传统的查询优化方式已无法满足如今的数据查询要求,提高数据库系统优化的效率也成为计算机研究工作的热点。提出基于半连接算法的分布式查询处理技术对数据库系统进行查询优化,提出半连接操作的查询优化算法(SDD-1),并采用实验分析的方法进行验证,计算查询算法的代价。结果表明,基于半连接的研究策略的分布式数据库查询优化可以显著降低传输代价,使查询总效率得到有效提高。     

基于分布式数据库的查询处理和优化算法

分布式查询处理和优化是用户与分布式数据库的接口,也是分布式数据库研究的主要问题之一。分布式数据库中数据的数据分散存放和冗余使得查询处理和优化更加复杂。文章分析了分布式查询处理过程．重点阐述了优化的各种策略和算法,分析了优缺点并给出了算法选择的方法。     

分布式数据库系统中的查询优化处理

分布式查询处理是用户与分布式数据库的接口,也是分布式数据库研究的主要问题之一。在分布式查询处理中基于不同的目标有不同的查询优化算法,文章主要讨论基于最小传输代价原则的半连接算法,分析了半连接算法的原理并给出了多关系半连接查询优化算法思考。     

分布式数据库查询处理和优化算法

随着大数据时代的到来和云服务的发展,分布式数据库系统(DDBS)的应用越来越普遍化,分布式数据库系统是通过分布式查询处理与分布式数据库(DDB)交互的综合性应用。无论是集中式数据库系统,还是分布式数据库。数据的查询处理都贯穿于整个应用项目的始终,而查询处理的优化也就显得非常重要。分布式数据库的数据具有分布性和冗余度的特点。这样在处理查询优化时一些技术的实现和问题的思考就相对复杂。本文从分布式数据库查询处理基本原理出发,对各优化策略和算法进行了阐述,并且针对性的提出了各个算法选择的思路和途径。     

一种新的基于A算法的分布式关系数据库查询优化

分布式查询优化是当今数据库理论的一个重要研究方向。该文首先阐明了分布式查询优化的主要目的。接着主要介绍了著名的SDD-1算法和由Fegaras提出的基于查询图的贪婪算法,分析了两者的特点和不足,提出了一些改进建议。最后,在以上算法的基础上,该文提出了基于人工智能理论的A算法和A算法。通过讨论,笔者认为对于中大规模的查询优化,A算法是个不错的选择。     

基于分布式数据库系统查询优化策略的研究

在分布式数据库系统中,由于数据的物理分布使得分布式查询处理增加了许多新的复杂性,不同的查询处理策略,其查询处理代价和复杂度是大不一样的。分布式数据库系统的查询优化和集中式数据库系统相比,显得更为重要。文章在充分讨论查询优化和策略的基础上,着重论述了一种分布式数据库系统查询优化策略是如何影响查询性能的。     

一种改进的分布式数据库查询优化算法

分析和研究了传统的分布式数据库连接查询优化算法,利用数据划分和并行处理执行策略,提出了多连接属性划分的查询优化算法.实验证明,此算法可以提高查询的响应速度,减少查询的响应时间,在处理分布式数据 '库中海量信息查询和复杂查询方面具有实用价值.     

分布式数据库查询优化处理——基于关系代数等价变换的查询优化处理

在进行分布式数据库应用时，快速而准确的得到查询结果一直是分布式数据库得以应用的关键问题。本文阐述了分布式查询优化的一种策略和算法——基于关系代数等价变换的查询优化处理。     

一种改进的分布式查询优化算法

为了提高分布式查询优化算法的性能,在遗传模拟退火混合算法中融入小生境技术,并对混合算法的相应要素进行改进,基于该混合算法,提出了一种改进的分布式查询优化算法。利用小生境技术扩展遗传模拟退火混合算法的探索区域,防止早熟现象发生,简化算法中的Meteopolis规则,以消除混合算法中引入新技术后产生的功能冗余,将混合算法应用到分布式查询优化算法中。实验结果表明,改进的分布式查询优化算法可以稳定地得到最优解,减少分布式数据库查询的代价,提高查询效率。     

一种基于量子遗传算法的分布式异构数据库查询优化方法

对于分布式异构数据库,查询优化既是非常复杂的问题,又是影响系统性能的关键因素。该文结合遗传算法和量子计算的优点,提出了基于量子遗传算法的分布式异构数据库查询优化方法。仿真实验表明,该方法有效地提高了分布式异构数据库的查询优化效率。     

Adaptive Join Algorithms in Dynamic Distributed Databases

This paper addresses the problem of query optimization fordynamic databases in distributed environments where data frequently changetheir values. An adaptive query optimization algorithm is proposed toevaluate queries. Rather than constructing a full plan for an access path andexecuting it, the algorithm constructs a partial plan, executes it, updatesthe statistics, and constructs a new partial plan. Since a partial plan isconstructed based on the latest statistics, the algorithm is adaptive to data modifications and errors from the statistics. The algorithm extends the SDD-1algorithm by considering local processing cost as well as communication cost.Whereas the SDD-1 algorithm only uses semi-joins to reduce communication cost,the algorithm reduces it with joins as well. It is proved that the adaptivealgorithm is more efficient than the SDD-1 algorithm.     

一种基于多连接属性划分的查询优化算法

查询操作是数据库中最常用的操作,由于分布式数据库的数据分布性和冗余性,使得查询优化处理成为分布式数据库研究的核心问题之一。为了提高分布式数据库查询效率,分析讨论了基于直接连接的常见执行策略和查询优化算法,同时针对分布式数据库应用中多表连接时存在多连接属性,提出一种改进的直接连接查询优化策略。改进后的算法提高了查询执行的并行性,缩短了查询处理时间,提高了查询效率。     

基于蚁群算法的分布式数据库查询优化方法

在分布式数据库查询优化中,数据传输和多连接次序往往决定了查询执行速度,以通信代价最小为目标的代价模型一直是研究的重点。随着大数据时代的到来,如何提高数据库的查询效率成为我们所要面对的首要问题。为此,利用蚁群算法优化查询计划,以多元连接查询操作为例,进行了模型建立和算法实现。在Oracle数据库中进行了仿真实验,实验结果表明该算法有较好的寻优效果,并对分布式数据库的查询优化具有实际意义。     

基于半连接的分布式查询优化技术研究

在分析比较分布式数据库系统和集中式数据库系统结构以及查询优化目标不同特点的基础上,归纳出分布式数据库系统的查询处理和优化,介绍分布式查询优化技术中非常有效的半连接操作技术,并在此基础上重点讨论基于半连接的分布式查询优化方法——PERF连接技术。     

浅谈分布式数据库系统的设计与优化

本文首先介绍了分布式数据库系统的特点,进而阐述了分布式数据库系统的设计,最后从查询优化目标、查询优化的方法来阐述分布式数据库查询系统的优化,以供参考。