一种基于双哈希编码的超图集合查询方法

图数据查询就是在图数据库中查询出满足查询条件的图数据集,索引的构建和查询算法是影响查询效率的关键因素。为在超图查询过程快速、有效得到被查询图q包含的索引项,提出基于双哈希编码的超图集合查询方法。该方法主要利用双哈希的探查序列,让关键字均匀散列在表中各位置,避免存储过程存在的冲突,实现索引的快速查找。实验结果表明,该方法能够减少候选集生成时间和规模,提高查询效率。     

一种密文数据库的查询方法

本文在密文索引的基础上，提出了一种“分散索引机制”及其查询方法，并对分散索引查询和集中索引查询作了详尽的比较和分析，说明了“分散索引机制”及其查询方法的优越性。     

不确定图数据库中高效查询处理

近年来,在多种领域中产生的大量数据都可以自然地建模为图结构,比如蛋白质交互网络、社会网络等.测量手段的不准确性以及数据本身的性质导致不确定性在很多图数据中普遍存在.文中研究不确定图数据库中的高效查询处理方法.首先给出一种数据模型来表示图的不确定性.鉴于对用户提交的查询图通常会产生大量匹配结果,高效得到概率最大的k个匹配常常更具有现实意义.因此文中形式化提出概率top-k子图匹配查询的问题.为了解决提出的查询问题,以附带概率信息的邻居子图为基础,设计了一种有效的索引结构.另外,提出一种高效的基于索引的查询处理方法.该查询处理方法的核心是一个基于搜索树的匹配算法,其中运用了一种概率剪枝技术来提高性能.实验结果表明,所提出方法具有良好的效率和可扩展性.     

大规模图上标签集约束路径的集合查询

图数据模型被广泛用于社交网络、生物技术、语义网络等开放、异构环境下的数据建模。标签集约束路径查询是基本路径查询问题之一,因其具有路径描述的灵活性而受到目前研究的重视。目前重点研究布尔查询问题:判断给定顶点对间是否有满足标签集约束的路径,返回是或否。 现研究布尔查询问题的正交问题,称为集合查询问题:给定标签约束集,返回满足标签集约束可达的顶点对。集合查询问题面临两个困难:1)简单地将集合查询问题简化为布尔查询问题的迭代会陷入穷举困境;2)压缩传递闭包的生成树结构虽然能够有效地回答布尔查询问题,但是,这种压缩结构不能有效支持集合查询,因为集合查询需要搜索满足约束连通的所有顶点对。为此,继续采用生成树来压缩标签路径传递闭包,用倒排索引表来加快集合查询所导致的搜索,并进一步给出两个优化算法。在大规模的数据集上的测试表明,本方法在时间和空间效率方面都具有优势。     

一种新的面向集合的空间关键字查询方法

面向集合的空间关键字查询处理是数据库领域近年来的热点研究课题.针对已有查询的不足,定义一种新的描述集合质量的Cost函数,提出一种新的面向集合的空间关键字查询方法,并证明基于该Cost函数的查询问题是NP完全问题.对于给定的对象数据集D={o1,o2,…,on},q为包含位置信息和关键字集合的查询点,查询返回的是在对象数据集D中,既满足查询点q的全部关键字,又能成为q的近邻且较紧凑的对象集合.为处理该查询,利用最小圆覆盖包含全部关键字的对象集合,并采用有效的裁剪策略分别实现了该查询的近似查询算法和精确查询算法.最后通过实验验证了所提算法的有效性.     

一种有效的图索引查询算法

图是一种很强大的工具,在许多应用领域如化学化合物,生物信息,XML文档,图像处理和社会网络等应用中它可以表示其对象及它们之间的关系,而且在模式化复杂的结构数据时图发挥了越来越重要的作用.图的一个最基本的操作是图的查询处理,经典的图查询问题是给出图数据库和一个查询图,从图数据库中找出那些包含查询图作为子图的图.在本文中对于给定的查询图提出了一种有效的索引策略,在图数据库中选取具有判别力的树作为特征树,对这些特征树进行编码,将结构之间的比较转化为编码序列之间的比较,并利用特征树建立索引,提出了两种剪枝策略,过滤掉数据库中与查询图不是精确匹配的图.实验验证了所提出查询处理算法的有用性和有效性.     

一种移动对象数据库全时态区域查询处理方法

全时态区域查询方法是可以同时支持对于移动对象过去、现在以及预测性未来信息区域查询处理的方法,是移动对象数据管理的一个重要方面.在移动对象数据库领域,大量技术被提出以支持历史信息查询或未来信息预测,但是缺乏对于全时态区域查询方法的研究.提出一个可以支持精确区域查询的移动对象全时态查询方法,并支持对于历史信息的轨迹查询.为提高查询效率,提出索引结构PPF-index.在PPF-index中,首先在移动对象信息到达时,利用提出的TB_TPR-tree结构来索引移动对象现在以及预测性未来信息;其次,历史轨迹信息经过轨迹切分后利用3D R-tree进行索引;最后,提出基于PPF-index索引结构的全时态区域查询算法.全时态区域查询算法中的时间范围不同,需要访问的索引结构也不同.实验结果表明,PPF-index可以高效支持全时态查询,并具有很高的更新效率.     

集合数据相交查询的高效处理方法

集合类型是面向对象数据库和对象．关系数据库申的一种重要的数据类型，但是目前还缺少支持相关查询的有效的索引结构．提出了集合类型数据的一种索引结构：Settrie，这种结构是基于数据库中数据的公共前缀构造的，与Invertfile不同，在Settrie中重复的数据得以合理地组织，所以查询中访问的数据量比Invert file 小,提高了选择操作的性能．通过实验证明：这种方法相比Invert file提高了集合数据上的各种相交选择操作的性能，同时还讨论了时Settrie的几种优化方法．     

空间数据库中全局最近邻查询处理方法

空间数据库中基于层次化索引结构的全局最近邻(all-nearest-neighbor, All-NN)计算采用单节点展开策略的嵌套循环技术来降低计算开销.在同一数据集合的全局最近邻计算中,基于索引结构带来的对象空间位置临近性特点,抛弃传统理论距离裁剪规则和嵌套循环技术来减少计算和索引节点访问开销.提出了采用局部计算和完备计算两阶段的计算模型来获得全局最近邻结果.首先以叶节点为单位,采用扫描线算法获得节点内部所有对象的局部最近邻结果,然后根据计算结果得到启发式裁剪距离.在第2阶段采用层次化过滤的范围查询算法来获取外部的(可能的)最近邻对象.实验与分析表明该方法可以很好地支持不同种类、大小、分布的数据集合All-NN查询处理,具有良好的实用价值.     

一种预测性连续时空区域查询处理方法

预测性连续时空区域查询在用户指定的时间范围期间持续地返回给定未来查询时间范围期间将出现在查询区域的移动对象。论文提出了一种预测性连续时空区域查询处理方法,设计了支持连续查询处理的两种索引结构。移动对象索引用于记录移动对象不断更新的位置信息,它用于支持查询的首次处理。连续查询索引结构用于记录所有查询结果可能受到移动对象位置变化影响的连续查询,它用于支持连续查询处理。实验表明,论文提出的方法能够有效地提高处理大量连续查询的效率。     

基于特征索引的图相似查询过滤算法

分析图相似查询候选集的产生过程以及特征图之间的关系对候选图集的影响,提出一种基于特征索引的图相似查询过滤算法,使用GIndex算法建立特征图索引结构,通过特征图之间的选择性关系给出一个有序的特征集,并借助特征-图矩阵对数据库进行筛选得到候选图集。实验结果证明,该方法能准确地产生候选图集,从而提高图查询的效率。     

基于聚类的非清洁数据库的聚集查询处理算法

现实数据库中的不完整数据、不一致数据、重复数据等非清洁数据为数据库的有效使用带来了影响,从包含非清洁数据的数据库中得到满足清洁度要求的统计分析结果,为数据库研究带来了新的挑战,聚集查询是统计分析的基础.面向非清洁数据,提出了有清洁度保证的聚集查询处理算法,用于处理包含group by子句的聚集查询.考虑到在非清洁数据中,同一个元组可能属于不同的分组,提出的方法是利用可重叠聚类的方法将数据库中的元组加以分组,从而得到考虑数据非清洁性的分组,以及基于这些分组计算得到的聚集结果及其以概率表达的清洁度.提出的方法适用于多种聚集函数以及包含选择条件的聚集查询.通过实验验证了方法的效率.     

大规模时序图数据的查询处理与挖掘技术综述

时序图作为一种带有时间维度的图结构,在图数据的查询处理与挖掘工作中扮演着越来越重要的角色.与传统的静态图不同,时序图的结构会随时间序列发生改变,即时序图的边由时间激活.而且由于时序图上每条边都有记录时间的标签,所以时序图包含的信息量相较于静态图也更为庞大,这使得现有的数据查询处理方法不能很好地应用于时序图中.因此如何解决时序图上的数据查询处理与挖掘问题得到研究者们的关注.对现有的时序图上的查询处理与挖掘方法进行了综述,详细介绍了时序图的应用背景和基本定义,梳理了现有的时序图模型,并从图查询处理方法、图挖掘方法和时序图管理系统3个方面对时序图上现有的工作进行了详细的介绍和分析.最后对时序图上可能的研究方向进行了展望,为相关研究提供参考.     

面向对象数据库中查询处理技术的研究

在面向对象数据库（OODB）中，查询处理是其中重要的部分。在联系关系数据库（RDB）查询处理的基础上，综合考虑了数据模型，查询模型和查询处理等因素，提出了一种全新的面向对象数据库系统（OODBS）查询策略，运用关系数据库系统（RDBS）实现技术可以有效地解决OODB领域的许多问题，使得OODB无论从语义上还是效率上都有可能成为最有前途的数据库系统。     

Dynamic Query Optimization Approach for Semantic Database Grid

Fundamentally, semantic grid database is about bringing globally distributed databases together in order to coordinate resource sharing and problem solving in which information is given well-defined meaning, and DartGrid II is the implemented database gird system whose goal is to provide a semantic solution for integrating database resources on the Web. Although many algorithms have been proposed for optimizing query-processing in order to minimize costs and/or response time, associated with obtaining the answer to query in a distributed database system, database grid query optimization problem is fundamentally different from traditional distributed query optimization. These differences are shown to be the consequences of autonomy and heterogeneity of database nodes in database grid. Therefore, more challenges have arisen for query optimization in database grid than traditional distributed database. Following this observation, the design of a query optimizer in DartGrid II is presented, and a heuristic, dynamic and parallel query optimization approach to processing query in database grid is proposed. A set of semantic tools supporting relational database integration and semantic-based information browsing has also been implemented to realize the above vision.     

基于WWW的数据库查询优化设计

文章讨论了基于WWW的数据库联合查询的相关技术。考虑到目标数据集中数据在各个数据源上分布不均匀的特点,针对联合查询在实际操作中存在着数据查询效率较低的问题,本文提出了一种联合查询方法改进优化方案,并论证了方案的有效性和可行性。     

基于图数据库的大规模配置管理数据库关联查询

在基于关系型数据库构建的大规模配置管理数据库（CMDB）中,根据业务场景实现的关联查询功能,存在查询分析语句构造复杂、执行时间长的性能问题。为解决该问题,提出利用图数据库来实现关联查询的方法。利用配置项间的关系与图数据结构的一致性,构建基于图数据库的配置项关系表达,设计并实现一个基于图数据库的关联查询模块,以松耦合的方式集成到现有的配置管理数据库中,达到快速关联查询的目标。实验表明,本文的方法能有效解决大规模关系型数据库CMDB关联查询的性能问题。     

XML数据库查询及优化研究

随着网络信息的大量涌现和广泛应用,原来简单的信息发布技术已经不能满足必需的信息交流与共享,XML(eX tensibleMarkupLanguage)的出现似乎为上述问题的解决提供了转化。随着XML技术的不断成熟,要构建基于XML的各种应用,从XML数据源中准确有效地查询所需信息,也就变得越来越重要。文中对XML数据库查询语言及对半结构化数据查询、转换输出、数据集成、XML数据索引、结构模糊查询展开分析,详细探讨了XML查询语言的特点、模式、处理过程和查询优化等技术。