多版本数据仓库的查询优化设计

多版本数据仓库中,不同数据仓库版本的维度实例可以共享存储。直接建立维度表与事实表的位图连接索引会产生大量无用的索引项,影响查询效率。给出了一种数据仓库版本的形式定义和维度实例的共享存储方式,并在此基础上设计了查询优化算法DWVOQ,通过建立维度实例的版本视图及其与事实实例的连接索引来降低索引空间代价,提高索引查询效率。     

加密XML数据结构索引方案研究

充分利用XML数据库文档的树形结构特性,结合Dewey编码原理和B+树的索引特性,提出了一种基于B+树的加密XML结构索引和查询模型.在XML文档加密过程中,将XML加密数据与基于加密数据的B+树索引一起存储在服务器端,以便在服务器端完成对加密数据的结构索引.实验结果表明,此法提高了查询的效率,无需解密无关的加密数据,有效地实现了对加密XML数据的结构索引.     

使用MapReduce构建列存储数据的索引

大数据的存储与分析是近年来数据库领域研究的热点,高效的索引技术是提高大数据查询分析性能的重要技术手段。在现有的数据存储模型及索引技术研究基础上,提出使用MapReduce构建列存储数据的索引。该索引技术结合MapReduce编程模型,先在Map阶段完成数据划分,然后在Reduce阶段完成数据的排序,最后在数据有序的Reduce节点上创建RB+树索引,从而减少索引创建时因为RB+树内部节点递归分裂而产生的昂贵代价和树的高度,提高数据查询的性能。通过在真实数据集上进行实验,验证了所提出方法的有效性。     

面向大数据流的分布式索引构建

大数据流的高效存储与索引是当今数据领域的一大难点.面向带有时间属性的数据流,根据其时间属性,将数据流划分为连续的时间窗口,提出了基于双层B+树的分布式索引结构WB-Index.下层B+树索引基于窗口内流数据构建,索引构建过程结合基于排序的批量构建技术,进一步对时间窗口分片,将数据流接收、分片数据排序以及B+树构建并行化,提高了构建性能.上层B+树索引基于各时间窗口构建,结合时间窗口时间戳的递增性和无限性,提出了避免节点分裂的构建方法,减少了B+树分裂移动开销,提高了空间利用率和更新效率.WB-Index架构中,将流数据和索引分离,同时利用内存缓存尽可能多的双层B+索引和热点数据来提高查询性能.理论和实验结果表明,该分布式索引架构能够支持高效的实时数据流写入以及流数据查询,能够很好地应用于具有时间属性的数据流场景.     

浅谈SQL Server 2012列存储索引技术

为了提高数据库的查询性能,SQL Server 2012提出了在表中创建列式索引。本文阐述了列存储索引的存储原理及使用列存储索引的优势与局限,旨在可以让用户通过列式索引卓越的性能挖掘交互式的探索数据,从而通过现有数据获得更多的商业价值。     

基于层次位图连接索引的数据仓库查询优化

在数据仓库的联机分析处理的查询处理中,经常会涉及到大量数据的复杂即席查询.用户通过提交联机分析处理查询对数据进行分析和决策支持,这通常需要较快的查询响应速度.因此,提高联机分析处理的查询性能就成为了数据仓库领域的关键问题.为了提高数据仓库的查询性能,结合维表层次结构的特点,提出一种将分段位图索引和位图连接索引有效结合的方法.实验证明,该方法节省了位图索引的储存空间,减少了I/O开销,有效地提高了数据仓库的查询效率.     

基于kd树的多维索引在数据库中的运用

该文突破在数据库查询中建立传统索引进行数据的查询,而是针对微型数据库引擎的设计中要实现的嵌套查询和多表连接查询引进了kd树,kd树在B 树的基础上进行了改进,从而来加快查询速度.该文介绍了kd树的结构、kd树的操作以及其实现的查询.     

基于倒排表与B+树的联合索引技术

为提高XML文档的查询效率,提出一种基于倒排表与B+树的联合索引技术。DTD结构索引和内容索引采用倒排表作为索引单位,XML文档索引使用B+树作为索引基本组织。在DTD结构索引的结点编码中设置标识信息,便于确定需要查询的文档。通过建立DTD结构索引、XML文档索引和内容索引,实现混合型XML文档的查询。理论分析与实验结果表明,该技术具有较小的空间开销和较高的查询效率。     

基于B+树的分布式哈希表路由结构

在基于分布式哈希表构造的对等网络中,路由表的结构影响关键字的查询效率。B+树是一种有效查找的树型索引结构。考虑便于管理网络中众多的节点路由信息,提出一种基于B+树的路由结构,它通过为节点的路由信息建立索引,不仅提高了查询效率,将查找长度控制在树的高度内,而且使每个节点维护的路由信息尽可能少,减少了存储开销。     

数据库中聚集索引的B树结构及实例分析

索引是数据库的对象之一,在关系数据库中,索引建立在一张基本表的一列或多列上,索引的逻辑结构是一张二维表,索引表由两类信息组成,一是索引关键字,即在基本表上经常查询的一列或多列属性,二是地址信息,即索引关键字在基本表中所在行的物理地址;索引的物理结构以B树形式组织。按照对基本表的组织方式,索引分为聚集索引和非聚集索引;按照索引关键字取值的唯一性,分为唯一索引和不唯一索引。文章着重探讨聚集索引及其B树结构,用实例分析二维表的B树索引的创建,在B树结构上的查询和更新操作,形象说明索引是如何提高查询效率的,以及进行更新操作时对索引的影响。