基于两阶段查询重写的XML近似查询算法

提出了基于两阶段查询重写的XML近似查询算法.该算法不仅能够返回精确查询结果,而且能够返回带有相似度分值的近似结果序列.首先,通过模式重写策略,将原始查询树改写为多种XML DTD(文档类型定义)下的重写查询树,从而解决了XML数据的多样性带来的查询语义缺失问题,接着,利用基本变异操作得到的变异查询树对XML数据树完成精确嵌入,可将XML近似查询的问题转变为多棵变异查询树的精确查询问题,并给出了基于XML数据统计的相似度计算模型和Top-K问题求解的优化算法.最后,在汽车外形智能化设计的实验中表明该算法优于SSO算法.     

基于相容关系的XML索引机制

随着XML逐渐成为Internet数据表示与数据交换的标准,存储与查询XML数据变得日益重要.由于传统方法无法适应XML数据新的需求,使得XML索引成为一个挑战性的课题.到目前为止,已经出现了不少针对XML数据的索引方法.然而,在处理基于相对路径的查询上,缺少有效的解决办法.本文提出了一种基于相容关系的索引模式,结合XML文档拓扑结构的自身特点,能够有效地处理基于相对路径的查询.这种模式的主要特点包括:(1)利用XML数据的拓扑结构而不是XML文档的模式(DTD或XML Schema)来进行相对路径到绝对路径的转换;(2)对拓扑结构进行基于相容关系的数字方式编码,能够快速确定对应结点的依赖关系.实验证明这种方法在处理基于规则路径表示(尤其是相对路径)的XML查询时具有更高的效率.     

数据库优化查询架构的设计与仿真

针对当前数据库查询过程中,在处理海量数据的时候,使用的常规查询方法不仅浪费数据库资源,多次重复无用操作,而且可能使数据库负担过重而崩溃,使得查询数据库非常费时费力的问题.本文提出了构造XML文档来模拟数据库,将数据库的查询转化为对XML的查询.在使用上提出了一种更加便捷的查询解决的方案.仿真实验证明,该模型能够大幅提高数据的查询速度,取得很好的效果.     

XML文档相似性度量方法研究

XML已成为Web上数据传输和交换的标准。随着XML应用的普及，对XML文档查询的要求也就越来越高。XML文档可以看作树型模型，基于传统的树编辑距离度量方法，针对XML文档提出了基于边约束、路径约束、包含路径约束的结构相似性度量和基于代价的相似性度量方法。这些方法扩展了XML文档查询范围，提高了文档的查全率和查准率。     

一种基于 MapReduce 的 XML 查询的优化方法

基于 MapReduce 的 XML 查询逐渐成为研究热点,如何提高 XML 文档查询的效率是关键问题之一.在保障查询结果正确和 XML 数据分块一致的前提下,采用 XPath 投影的方法对 XML 数据分块预处理,使得 XML 分块中仅包含与查询有关的数据.实验表明,该方法有效缩小了数据分块的规模、缩短了 XML 数据服务的查询处理时间.     

基于GIS的土壤资源管理信息系统的设计

在基于GIS的土壤资源管理信息系统中，最基本的操作是对地图的操作、属性数据的查询和统计以及空间数据的查询。主要介绍了基于GIS的土壤资源管理信息系统的总体体系结构、本系统的开发方法和开发语言以及系统部分功能的实现代码。     

XML数据查询及优化方法研究

文章分析了XML语言特点及XQL数据查询性能，针对大规模XML文档集合查询提出了一种新的XML查询模型。将查询系统分为schema处理和查询处理两个阶段，详细分析了各个阶段的功能。     

基于父节点的XML查询优化算法

本文提出了基于父节点的XML查询优化算法,它主要利用关键词的顺序循环查找父节点,把查找出来的父节点集合求交集,所得的父节点交集集合中的元素即为最小子树根节点,最后根据所得出的最小子树根节点得到用户所需的最紧致片段。通过选取经典的INEX数据集算法进行测试。实验结果表明,与传统的XML查询优化算法相比,基于父节点的XML查询优化算法有较高的准确率,更能满足用户需求。     

基于XML的Web数据交换系统设计与实现

为了实现Web应用程序数据的共享问题,提出基于XML的数据交换方案。在该方案中采用JDOM实现XML文件的存取,采用JDBC实现数据源的访问,采用XSLT实现数据的表示。同时结合MVC模式和B／S三层结构构建数据交换系统框架,用Servlet设计XML转换器和DB转换器,用于XML与关系型数据的相互转化。为提高应用程序检索速度,设计查询翻译器,实现了XML查询到SQL查询的转换。该方法实现了应用不同DBMS的Web应用数据的共享。     

一种语义层次分布式路由模型研究

对等网络是一种分布式网络技术,如何提高文件搜索效率是对等网络发展的关键所在,支持语义查询是更好提高搜索效率的途径之一。SWLDRM是Chord的改进模型,它使用DHT算法在节点上分配文件,适合精确查找,不支持语义查询。以SWLDRM为基础,通过语义空间将节点根据存储数据对象的兴趣聚集,构建语义层次分布式网络路由模型SLDRM,并将SLDRM与SWLDRM进行比较仿真实验,仿真实验结果表明SLDRM具有更好的搜索性能。     

关系代数与SQL查询优化的研究

详细分析关系代数表达式等价变换前后的查询代价.针对DBMS查询优化器如何生成成本最小的查询计划问题,给出关系代数表达式的优化规则.提出基于关系代数运算等价变换规则的SQL查询优化策略.该策略提供了查询优化器生成成本最小的查询计划的设计依据.     

能量高效的无线传感器网络时空查询处理算法

 在无线传感器网络环境中,用户经常提交的查询是时空查询,如“获得区域A在某个给定时间段内的感知数据”.由于传感器节点能量十分有限,因此,能量高效的时空查询处理是目前亟需解决的问题.首先指出了现有的时空查询处理算法能量消耗大的原因在于查询协调节点选择不合理.然后给出了理论上最优的查询协调节点的位置及其证明,并基于该理论提出了一类能量高效的传感器网络时空查询算法ECSTA.最后通过实验分析了节点密度和查询区域大小对算法能量消耗的影响.理论和实验结果表明ECSTA算法优于现有的STWin框架下的算法.     

关系代数与SQL查询优化的研究

详细分析关系代数表达式等价变换前后的查询代价。针对DBMS查询优化器如何生成成本最小的查询计划问题,给出关系代数表达式的优化规则。提出基于关系代数运算等价变换规则的SQL查询优化策略。该策略提供了查询优化器生成成本最小的查询计划的设计依据。     

Distributed GEP query optimization on grid service

In order to better solve the problem of distributed query optimization,a query optimization algorithm on gene expression programming(GEP)(QO-GEP)is presented.On the basis of QO-GEP,distributed GEP query optimization on grid service(DGEPQO-GS)is proposed which combines grid service.Simulated experiments show that with the increment of the number of query relation,query time which QO-GEP carries out query decreases apparently.Meanwhile,with the increase of the number of grid nodes,the average querying success rate of DGEPQO-GS increases significantly.     

一种分布式查询优化算法

分布式查询是一种网络通信成本较大的查询过程，设计、开发有效的查询策略和技术是分布式查询面临的挑战。本文展示了一种新的分布式查询的算法，他结合了W算法和PERF算法的特点，进一步强化了W算法和PERF的性能。本文从理论上证明了该算法能有效降低分布式查询处理的网络传输成本。     

PowerBuilder环境下通用查询器的设计

开发C／S或B/S《管理信息系统MIS》是目前数据库应用技术最主要的工作，而在数据库开发的前台工作中，最主要的任务之一是开发好查询器，在面向对象的开发环境中，要使得查询器能够通用对开发工作或以后的雏护工作都具有十分重要的意义。为此，本文提出了一种通用的查询器开发模式，并在实际中得到了广泛而有效地应用．     

Query optimization mechanisms in the cloud environments: A systematic study

The goal of a query optimizer is to provide an optimal Query Execution Plan (QEP) by comparing alternative query plans. In a distributed database system over cloud environment, the relations required by a query plan may be stored at multiple sites. This leads to an exponential increase in the number of possible equivalent plan alternatives to find an optimal QEP. Although it is not computationally reasonable to explore exhaustively all possible plans in such large search space. Although query optimization mechanisms are important in the cloud environments, to the best of our knowledge, there exists no complete and systematic review on investigating these issues. Therefore, in this paper, four categories to study these mechanisms are considered which are search‐based, machine learning‐based, schema‐based, and security‐based mechanisms. Also, this paper represents the advantages and disadvantages of the selected query optimization techniques and investigates the metrics of their techniques. Finally, the important challenges of these techniques are reviewed to develop more efficient query optimization techniques in the future.