提高GiST空间利用率的方法

对象关系数据库采用可扩展的的体系结构支持空间数据库等多种应用领域的需求，通用搜索树(GiST）提供了一种可扩展的索引结构，但其空间利用率不高。该文提出紧凑通用搜索树(Compact GisT)的结构，通过改进算法降低了结点分裂的频率，可以有效地提高空间利用率。     

HT树：缓存敏感的内存数据库索引

在内存数据库系统中,针对处理器缓存对提高内存数据库的性能有重要影响的情况,在B＋树的基础上提出一种新的缓存敏感的索引——HT索引。将Hash方法和树结构相结合,构造一种适用于内存数据库的索引。结果证明,该索引结构能提高处理器缓存的利用率,其整体操作性能优于传统的缓存敏感索引。     

eGiST:一种改进的通用搜索树

新型应用领域的出现,要求数据库系统提供支持数据类型和查询谓词可扩展的索引结构。该文首先介绍了具有这种可扩展性的通用搜索树结构(GiST),分析了GiST在结点溢出处理策略上的不足,并提出了一种改进的通用搜索树结构eGiST,提高了空间利用率和系统效率。     

一种新的通用聚类索引树及其相似检索算法

1.引言数据库的查询操作一般依赖于物理层的特殊算法的支持,尤其在许多面向对象和空间数据库的应用领域,如在文献数据库、多媒体数据库、金融数据库、CAD数据库等的检索操作中,都需要特殊检索算法支持对象的相似检索。数据库中的对象常常用高维特征矢量表示,因此对象的相似检索问题实际上归结为高维特征矢量的相似检索问题。由于用于表示对象的多维特征矢量的维数一般都很高(从几十到几百都是可     

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.     

嵌入式数据库B+_树索引机制研究及其改进

针对嵌入式数据库中B＋_树索引机制的空间利用率低下及面对庞杂数据的处理能力不足,提出了一种改进的B＋_树索引机制,使用这种索引机制能较好地解决在存储容量受限的嵌入式系统中提高数据空间利用率和处理庞杂数据能力的问题。     

内存数据库索引技术研究

内存数据库已经成为了当今数据库研究的热点,而索引能够极大地提高数据库操作的性能.文章介绍了内存数据库发展至今比较成熟的一些索引结构,并在查找时间上对它们进行了对比分析,总结了结构特点和分析数据之后的结论表明,CSS树索引和CSB树索引有着最好的缓存意识,同时还具有很高的查找速度和空间利用率.     

IRT树索引结构的研究

论文针对R树在处理一些特定空间数据对象集时的不足,研究了基于最小外接直角等腰三角形(MIRT)的新的索引结构—IRT树。探讨了IRT树的空间平面划分和空间数据结构特征,给出了IRT树的节点分裂算法和搜索算法。进一步对IRT树和R树进行了比较分析。由分析可知,对于一些特定数据集,IRT树在查询准确率、数据存储和空白空间冗余方面均有一定的优势。     

基于TPR树的索引技术研究

分析了移动对象位置的索引技术，介绍了可以有效的索引移动对象的当前和未来位置的索引结构——TPR树（time—parameterized R tree），并对其进行改进，改善了其查询性能。     

空间数据库引擎的R树索引

介绍了空间数据库引擎(SDBE)的R树索引结构,给出系统使用R树索引的方式,并描述了利用R树索引实现最近邻居查询的分支—限界算法,包括代价函数及其上、下界函数的定义,以及算法的伪码形式。     

Multiversion concurrency control for the generalized search tree

Many read‐intensive systems where fast access to data is more important than the rate at which data can change make use of multidimensional index structures, like the generalized search tree (GiST). Although in these systems the indexed data are rarely updated and read access is highly concurrent, the existing concurrency control mechanisms for multidimensional index structures are based on locking techniques, which cause significant overhead. In this article we present the multiversion‐GiST (MVGiST), an in‐memory mechanism that extends the GiST with multiversion concurrency control. The MVGiST enables lock‐free read access and ensures a consistent view of the index structure throughout a reader's series of queries, by creating lightweight, read‐only versions of the GiST that share unchanging nodes among themselves. An example of a system with high read to write ratio, where providing wait‐free queries is of utmost importance, is a large‐scale directory that indexes web services according to their input and output parameters. A performance evaluation shows that for low update rates, the MVGiST significantly improves scalability w.r.t. the number of concurrent read accesses when compared with a traditional, locking‐based concurrency control mechanism. We propose a technique to control memory consumption and confirm through our evaluation that the MVGiST efficiently manages memory. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于相似查询树的快速密文检索方法

随着云计算的广泛应用,数据中心的数据量急速增加,同时,用户文档通常包含隐私敏感信息,需要先加密然后上传到云服务器,面对如此大量的密文数据,现有技术在大数据量的密文数据上的检索效率很低.针对此问题,本文提出在大数据下的基于相似查询树的密文检索方法(MRSE-SS),该方法通过设置聚类中心和成员之间的最大距离对文档向量进行聚类,并把中心向量看成n维超球体的球心,最大距离作为半径,再逐步将小聚类聚合成大聚类.使用该方法构建的密文文档集合,在查询阶段仅需检索查询向量相邻的聚类即可获得理想的查询结果集合,从而提高了密文检索的效率.本文还以《软件学报》期刊最近10年的论文作为样本进行了实验,数据集中选取2900篇文章和4800个关键词,实验结果显示,当文档集个数呈指数增长的时候,检索时间仅呈线性增长,并且检索结果的关联性比传统检索方法更强.     

关系数据库的关键词查询性能优化

关系数据库上的关键词查询使得用户不必了解SQL语法或者数据库模式即可方便进行检索,并利用关系表的连接来保证查询的完整性。由于关键词集合查询的信息通常与不同数据类型的字段相关,并且分散在多个表中,而关系数据库缺乏对这类信息有效的索引,从而导致查询效率和准确率比较低。针对关系数据库的结构化模式,提出了一种基于层次树的数据提取方法,将关系数据库模型化为一棵层次树,关键词查询问题转化为树的遍历问题,并从关键词数据类型的分类、属性值之间的相关度、查询结果评分排序等方面设计了一个综合的优化方法。通过实验验证,该方法可以实现以较高的效率和较低的计算代价完成关键词查询。     

基于词汇树的图片搜索

针对基于内容的图片搜索存在召回率低及匹配速度较慢的问题,在词汇树的基础上,利用模糊量化加以解决。把从图像中抽取到的SIFT特征利用词汇树模糊量化到单词中,从而将图片转为用向量表示,同时用向量间的比较测量图片相似度。实验结果表明,该方法可以有效缩短响应时间,提高搜索结果的召回率。     

基于形状特征k-d树的多维时间序列相似搜索

多维时间序列是信息系统中一类重要的数据对象,相似搜索是其应用的一个核心.两个序列(子序列)相似度加以比较的常用方法是:将序列(子序列)转换成空间中的曲线,然后计算曲线间的欧几里德距离.这种方法的主要缺陷是它仅考虑了序列(子序列)间的整体距离关系,而不能体现它们自身的局部变化.针对此问题,提出了一种新的可应用于多维时间序列的快速相似搜索方法.该方法将序列(子序列)的局部变化特性与检索结构(k-d树)结合起来,使得在搜索k-d树的同时实现了序列(子序列)的局部变化匹配,从而极大地提高了查询效率和正确率.实验结果表明了算法的有效性.     

多键值字符串键树的原理及实现

允许一个字符串关键字对应多个键值,且字符串关键字又非常多时,用键树保存有关的信息,在算法实现上有很好的时空性能.本文给出了解决该问题的一个实用的C 算法,并对源码作了详细的分析,最后给出了一个该算法在表达式解释系统中的应用实例.     

基于集束搜索的可解释阈值树构造

传统的聚类算法能够将数据集划分成不同的簇,但是这些簇通常都是难以解释的. IMM (iterative mistake minimization)是一种常见的可解释聚类算法,通过单个特征来构造阈值树,每个簇都可以用根节点到叶子节点路径上的特征-阈值对进行解释.然而,阈值树在每一轮划分数据时仅考虑错误最少的特征-阈值对,这种贪心的方法容易导致局部最优解.针对这一问题,本文引入了集束搜索,通过在阈值树的每一轮划分过程当中保留预定数量的状态来减缓局部最优,进而提高阈值树提供的聚类划分与初始聚类划分的一致性.最后,通过实验验证了该算法的有效性.     

基于关系数据库的top-k聚合关键词查询

基于关系数据库的关键词查询,使得用户在不需要掌握结构化查询语言和数据库模式的情况下,可以方便地进行关系数据库查询.给定一个关键词查询,已有的方法通过数据库中的主外键关联,查询得到包含关键词的元组集合.但是,在很多实际应用中,元组集合的聚合结果对用户更有价值;研究了基于关系数据库的top-k聚合关键词查询,提出了基于递归的聚合单元枚举算法——基于递归的完全搜索(recursion-based full search, RFS).为了获得更好的查询性能,设计了新的排序方法、二维索引和快速搜索算法——基于输出的快速搜索(output-based quick search, OQS),从而可以高效地枚举top-k个聚合单元;在不同的数据集上进行了大量的实验,实验结果表明OQS算法具有良好的查询性能.     

基于后退式二进制搜索算法的有源RFID系统防碰撞算法

有源RFID技术在远距离、高传输速度、穿透能力强和高可靠性等应用方面比无源RFID技术有着无可比拟的优势。有源RFID技术应用中的一个核心和关键技术就是标签的防碰撞问题。在对比现阶段主要有源RFID防碰撞算法的基础上,本文提出了一种后退式二进制搜索防碰撞算法,算法有效的解决了有源RFID系统中的多标签防碰撞问题。在2.45G有源RFID硬件平台上对该算法进行测试和验证。测试结果表明,该算法算法具有识别速度高、速度快和准确率高的特点。解决了有源RFID系统的多标签防碰撞问题。     

双人博弈问题中的蒙特卡洛树搜索算法的改进

蒙特卡洛树搜索(MCTS)是一种针对决策类博弈游戏,运用蒙特卡洛模拟方法进行评估博弈策略的启发式搜索算法。但是,在面对计算机围棋这种复杂的决策过程时,简单的蒙特卡洛树搜索过程往往由于计算量大,收敛速度非常慢。 由于双人博弈游戏中的蒙特卡洛树搜索不能收敛于双人博弈的最佳决策策略,因此提出蒙特卡洛树搜索结合极大极小值算法的改进算法,使得搜索结果不会因为蒙特卡洛方法的随机性而失真。为了进一步提高复杂双人博弈游戏中搜索算法的计算效率,还结合了几种常见的剪枝策略。实验结果说明,所提算法显著改进了蒙特卡洛树搜索的准确性和效率。