分布式数据库查询优化处理的研究与应用

在分布式数据库中，查询处理的主要矛盾在于由数据的分布与冗余所引起的场所间的数据传递及通价费用太高．如果能利用数据分布与冗余的这一特性，来提高数据查询算法的并发处理能力，就可以缩短查询处理的响应时间和提高处理速度，因此本文提出一种新的带碎片的分布式查询处理方法，将其应用在大型实验定管理系统中，可以提高系统的查询处理效率和缩短响应时间，     

分布式数据库中数据查询优化策略研究

分布式数据库中,数据的分散存放和冗余给故障恢复带来了方便,同时也使得分布式查询处理变得更加复杂,因此如何快速准确地查询用户想要的数据成了分布式数据库系统中的一个重要问题。文章介绍了分布式数据库的特点≯详细阐述了一般的查询优化策略,给出了常用的查询优化技术。     

一种改进的分布式数据库查询优化遗传算法

针对分布式数据库多表查询速度慢的问题,提出一种改进的分布式数据库查询优化遗传算法。利用条件采样的方法,维持种群的多样性,防止算法陷入局部最优解;利用马氏链模型优化变异算子,确定变异算子当前状态下的最优取值,进行交叉和变异操作,找出最优查询执行计划。仿真结果表明,改进算法能在较短时间内找到最优的查询执行计划,加快查询速度,提高查询效率。     

分布式数据库半连接查询优化算法的研究

在分布式数据查询处理中,连接操作是最常用的、费时的而且代价较高的一种操作,也是影响查询效率的关键因素。在处理连接操作的优化时,通常采用半连接的方法来缩减操作数,减少网络传输代价,降低通信费用。本文在研究前人的传统算法基础上,针对半连接操作提出了一种新的改进算法,在处理分布式数据库中海量信息查询和复杂查询领域里具有实用的价值。     

基于集合划分的分布式数据库查询分解算法

分布式数据库把数据分散存储在不同的站点上，使得数据库中最常用的查询操作,必须同时操作多个站点的数据，对查询处理提出了较高的要求，通过以关系模型数据库为例，详细地研究了分布式查询处理的一个分支－－查询分解，从而提出了一种行之有效的查询分解算法－－基于集合划分的查询分解，以使全局查询能完整地在各局部数据库上完成。     

分布式数据库系统中的查询优化

分布式数据库系统由于数据的分布和冗于使得分布式查询处理增加了许多新的内容和复杂性，不同的查询处理方法，其查询的费用和并行处理程度是大不一样的，因此，分布式数据库系统的查询优化较集中式数据库系统更重要，效果更显著。根据分布式数据库系统的特点，简要介绍分布式查询优化的目标、策略及查询优化的基本方法。     

半联接查询优化在分布式数据库系统中的应用

分析了分布式数据库系统中联接分布关系的半联接优化原理和半联接的一般实现方法,改进和扩充了新的半联接运算的实现策略,详细地分析了它们的开销,改进后的算法可以有效地缩减查询处理的响应时间。     

Rough集查询算法在分布式数据库中的应用

在分布式数据库技术和模糊集理论的基础上,应用作为数据挖掘的新方法的Rough集理论,针对分布式数据库的复杂查询处理问题,构建一种基于Rough集的分布式数据库系统,设计出Rough集上的查询算法,不仅极大地降低了信息查询的时间复杂性,而且提高了信息查准率,又兼顾了查全率,从而可以更准确迅速地查到所需要的信息,为信息查询和科技查新提供决策支持。     

分布式战术数据库系统的查询处理

全局查询的分解优化及综合是分布式数据查询处理中重要的技术问题。本文从系统实现的角度讨论这些问题,提出了全局查询条件与分片条件的相容性的处理算法,以及全局查询条件包含分片条件的概念和判断算法,描述了系统查询条件的分解及综合的算法框图。     

基于语义缓存技术的分布式数据库查询优化

以大型数据库应用为背景,基于多Agent技术,构建了一个分布式数据库访问平台．重点研究了分布式环境下的语义缓存技术,并在汕田生产数据库系统上进行了性能测试。结果表明：该方案对海量数据的统计查询性能有显著提高。     

SQL Server数据库的一种分布式查询解决方法

随着网络及电子商务的发展,分布式数据库逐渐取代了以往的桌面数据库,因此对数据的分布式查询提出了很高的要求。各个数据库系统对分布式查询都有很好的解决方式。结合五菱微型汽车销售公司快捷ERP系统的实际应用,讨论了MicrosoftSQLServer2000数据库系统对分布式查询的一种解决方式,也就是链接服务器的方法。     

分布式数据库直接连接查询优化算法的研究

在分布式数据库查询处理中,连接操作是最常用的、费时的且代价较高的一种操作,也是影响查询效率的关键因素.本文利用数据分片和并行处理策略,提出一种采用直接连接的查询优化算法,能有效地缩减查询处理的响应时间.     

分布式查询策略的选择及应用

本文介绍分布式数据库中查询处理的问题,查询优化的目标,并且通过实例分析查询策略的选择的重要性。     

基于语义的移动数据库的查询优化

在移动环境下,把大多数移动客户端用户频繁访问的数据(即热点数据)组织起来,以周期性的广播形式提供给移动客户端访问的数据广播技术是一种解决移动客户频断性的有效方法．移动数据的广播顺序直接影响移动查询的效率．为提高移动查询的效率,提出了基于语义顺序模型SOM、优化移动数据的广播顺序。     

移动Agent技术在分布式数据库系统中的应用

针对目前C／S模式下的分布式数据库的各种问题，提出基于移动Agent的分布式数据库系统结构；同时对基于移动Agent的分布式事务处理和分布式数据库查询作了一些研究。     

多源空间数据库查询技术

为了实现多数据源空间数据集成,提出一种多源空间数据库查询系统框架.基于多数据源的空间对象关系模型,针对多数据源空间数据查询的需求,面向采用空间数据和属性数据分别管理的数据源,提出了支持查询分解和查询结果筛选的数据查询算法,分析说明了适用于空间数据查询的优化方法,形成了一套支持多数据源空间数据库查询技术.     

基于集合划分的分布式数据库查询分解算法

分布式数据库把数据分散存储在不同的站点上 ,使得数据库中最常用的查询操作 ,必须同时操作多个站点的数据 ,对查询处理提出了较高的要求。通过以关系模型数据库为例 ,详细地研究了分布式查询处理的一个分支——查询分解 ,从而提出了一种行之有效的查询分解算法——基于集合划分的查询分解 ,以使全局查询能完整地在各局部数据库上完成