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。     

分布式数据库查询优化研究

对分布式数据库查询和分配方法进行了研究,提出了 一种基于遗传算法的数据分配方法,具体通过改进初始化群体获取适应度比例,再综合最优值保留机制实现交叉因子与变异因子间自调节使用过程,通过使用优化后的遗传算法使数据分配的计算效率及准确性得以有效提升.仿真实验结果表明所提出的基于改进后遗传算法的分配方法计算结果同最佳结果更为吻...     

基于半连接的分布式数据库查询优化算法探讨

采用连接操作实现分布式数据查询时,不仅代价较高而且费时。若利用半连接查询操作取代连接操作,可以通过缩减操作数获得查询优化。而两次半连接对接算法可以更大限度地缩减操作数,实现起来更为简单、高效。针对多节点的数据查询,提出了通过最小生成树算法生成并行的连接序对,并由两次半连接对接算法进行查询优化处理的算法。应用该算法可以有效利用多节点的并行性缩短系统的查询响应时间,降低系统的总开销。算法在海量信息查询中具有实用价值。     

基于Agent的分布式数据库查询优化研究

目前分布式数据库查询优化器基于代价模型,总代价=CPU代价+I/O代价+通信代价,在远程通信网或数据传输率较低的系统中,通信代价应作为首要的优化目标来考虑;提出了一种基于Multi-Agent技术的查询模型(QMAS);同时为了保证系统组内、组间Agent之间的高效通信,采用了树型拓扑结构(TTMAS)的通信模型,系统内各Agent使用通信原语高效通信、协作,且满足Agent间的通信路由最优,从而保证了QMAS的查询效率.     

基于直接连接的分布式数据库查询优化实现方法研究

首先对分布式数据库查询执行代价模型进行分析,然后对直接连接中的连接运算的方法、连接关系的传输方法和执行场地等问题进行研究,并计算所有评估方法的执行代价,从中选择出最小执行代价的执行方法,最终确定了执行的场地、连接的方法和传输方法.     

基于分布式数据库的查询优化分析

在分析比较了分布式数据库和集中式数据库的不同特点的基础上,归纳出分布式数据库系统查询优化的目标、准则和查询过程,进而提出查询优化的策略,并总结了估算分布式查询代价的方法。     

分布式数据库的查询优化相关研究

随着网络技术的不断发展,数据库技术在各领域的应用越来越多,分布式数据库作为数据库中应用最广泛的一种,它具有其他数据库所不能比拟的优势。应用的扩大使得数据库中的数据不断增多,复杂而庞大的数据量为数据查询工作带来了许多不便,同时也严重影响了数据查询效率。本文以分布式数据库为研究对象,对该数据库的概念进行了简单的介绍,并分别从目标、内容、方案和算法四个方面对分布式数据库的查询功能进行优化,完善分布式数据库各方面的功能,以促进分布式数据库更广泛的应用。     

分布式数据库的设计与查询优化研究

提出了利用MS SQL Server 2008的数据库管理特性,采用链接服务器、水平分片或垂直分片设计分布式数据库。并介绍了分布式查询的步骤和一系列的分布式数据库系统查询的优化方法和策略以及各自的使用特点。     

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。     

分布式数据库中多元连接查询优化的研究

论文对分布式数据库中多元连接查询操作次序的确定问题提出了优化，通过引入收益代价比的概念，提出了一基于贪心算法的选择模型。通过该模型，可以得到理想的连接次序的选取方案。     

基于禁忌GEP的分布式数据库查询优化算法

为了更好地解决分布式查询优化问题,论文在传统GEP算法的基础上,结合禁忌搜索策略,提出了基于禁忌GEP的分布式数据库查询优化算法（DistributeddatabasequeryoptimizationalgorithmbaseduponTabu-GEP,DDQO-TGEP）。仿真实验表明,随着查询关系个数的增加,DDQO-TGEP算法执行查询时所需要的查询优化时间和最优查询策略生成时间都比传统的GA和GP算法显著下降,其中查询优化时间最大下降约42．16％,最优查询策略生成时间最大下降约36．8％。     

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。     

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.     

基于免疫遗传算法的关系型数据库查询优化技术

在关系型数据库的查询过程中,表的不同连接次序是执行计划多样性的最主要原因。查询优化器必须能够通过一定的算法确定一个好的连接的次序,以便对查询路径进行优化。遗传算法的出现为求解查询优化问题提供了新的工具。但是遗传算法具有局部搜索能力不强、个体多样性差及早熟现象等缺点,导致解的质量不够理想。针对遗传算法的缺陷,本文引入结合免疫系统原理和遗传算子自适应调整的算法,即免疫遗传算法。该算法具有可防止未成熟收敛和保证种群的多样性等优点。在使用此算法搜索最优解时,可防止陷入局部寻优情况的出现。经过实验计算,免疫遗传算法对多连接查询优化有很好的效果,优化后的查询代价较遗传算法有很大的降低。     

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。     

一种分布式数据库多属性划分查询优化算法

简单阐述了分布式数据库中查询优化的查询目的,并简单介绍了直接连接优化算法中的Hash划分和Partition算法.通过分析,指出Partition算法的不足,并加以改进.在改进算法中提出了查询图划分方法,缩短查询操作的响应时间.     

谈分布式数据库查询优化

分布式数据库系统是计算机网络技术与数据库技术互相渗透和有机结合的产物。具有数据独立性、集中与自制相结合的控制机制、适当增加数据冗于、事务管理的分布性等特点。有了分布透明性,用户的查询程序书写起来就如同数据没有分布一样,使系统使用起来更简单、有效。但是由于数据的分布和冗于,使得分布式数据库系统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优化显得更为重要。     

浅谈分布式数据库系统查询优化

分布式数据库系统的查询优化,就是要寻找执行代价最小的查询执行策略,使系统执行效率达到最高。我们在应用中需要选择适当优化方法,在执行代价和便捷度之间得到最佳执行方案。