Oracle B＊树索引内部机制及其应用的研究

Oracle数据库应用系统的性能优化是一项系统化的工程,涉及到数据库结构的各个方面。本文从B＊树索引入手,分析了B＊树索引的结构及原理,阐明了如何正确合理地使用B＊树索引及其如何优化数据库系统的性能。     

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。     

空间数据库索引技术的研究

空间数据库的索引是提高空间数据库存储效率、空间检索性能的关键技术。传统的索引技术不能有效地索引空间数据。在综述现有空间数据库索引技术的基础上，提出了一种面向大型空间数据库的QR-树索引方法。     

Android数据库SQLite性能优化

SQLite是Android平台的重要数据库引擎,具有零配置、支持事务、移植性好等特点,负责多种格式数据的存储. 随着用户数据规模的扩大与复杂度的增加,对数据库性能提出更高的要求. 数据库性能直接影响应用程序的性能和用户的体验. 本文分析了SQLite事务机制和索引结构,并通过手动添加事务和合理创建B-tree索引,大大缩短了Android SQLite数据库的插入与查询时间,提高了SQLite性能.     

位图连接索引服务机制研究

位图连接索引是数据仓库中一种有效的优化表间连接操作性能的索引机制。在大内存分析处理应用场景下,位图连接索引不仅需要权衡索引的内存和CPU开销,还需要进一步考虑处理器平台所带来的性能收益和数据访问延迟。提出了基于服务的位图连接索引管理机制,其主要特点体现在三个方面：独立于数据库的自管理索引机制;基于存储空间约束的TOP K关键字位图连接索引机制;处理器敏感（processor-conscious）的位图连接索引技术。索引服务将索引从数据库中内置的数据结构变成数据库外的索引服务层,通过对用户查询负载的分析模块和索引服务管理模块改变传统的由数据库管理员人工管理索引的模式,同时借助于协处理器和内存云技术提高索引服务的性能和灵活性。实验测试结果表明,索引服务机制能够有效地提高索引存储和访问效率,在通用GPU的强大并行处理能力的支持下,位图连接索引服务的性能和数据库整体查询处理性能都得到了显著的提升。     

数据库查询方法优化研究

随之数据库的广泛使用,数据库的性能日益受到人们的关注.然而,因数据库的系统结构复杂,它的性能受到多方面的影响,其中查询操作是影响其性能的重要因素.为提高数据库的查询效率,达到数据库的性能优化目的.该文提出了数据库查询优化的一些策略,其中包含了使用合理的索引、查询语句优化、合理使用临时表、窗口优化以及利用优化器实现查询优...     

一种面向对象数据库继承层次索引配置方法①

如何平衡面向对象数据库（OODB）索引的检索性能、维护开销、实现复杂度已经成为一个影响OODB性能的关键问题。提出一种OODB继承层次索引配置方法。通过开销模型评估各种索引配置的检索开销、存储开销、更新开销,根据数据库真实使用情况选择最优索引配置。通过实验,验证这种方法的准确性,并且同其他常见索引策略作对比。结果表明该方法可以为OODB提供性能最优的索引方案。     

数据库索引与优化

大型的企业或部门每天都需要处理大量的数据业务,数据库系统的设计变得异常复杂,而数据库的性能直接影响到各项业务的顺利进行。然而数据库优化涉及计算机硬件调优、应用程序调优、数据库索引优化、SQL语句优化和事务处理调优法等多个方面．对数据库系统进行优化。通过对数据库的索引技术进行研究,论述如何设置有效的数据库索引达到数据库优化．以期给数据库设计者和系统开发者提供参考。     

面向关系数据库的智能索引调优方法

数据库索引是关系数据库系统实现快速查询的有效方式之一.智能索引调优技术可以有效地对数据库实例进行索引调节,从而保持数据库高效的查询性能.现有的方法大多利用了数据库实例的查询日志,它们先从查询日志中得到候选索引,再利用人工设计的模型选择索引,从而调节索引.然而,从查询日志中产生出的候选索引可能并未实际存在于数据库实例中,因此导致这些方法不能有效地估计这类索引对于查询的优化效果.首先,设计并实现了一种面向关系数据库的智能索引调优系统;其次,提出了一种利用机器学习方法来构造索引的量化模型,根据该模型,可以准确地对索引的查询优化效果进行估计;接着设计了一种高效的最优索引选择算法,实现快速地从候选索引空间中选择满足给定大小约束的最优的索引组合;最后,通过实验测试不同场景下智能索引调优系统的调优性能.实验结果表明,所提出的技术可以在不同的场景下有效地对索引进行优化,从而实现数据库系统查询性能的提升.     

索引对Oracle Database优化的探讨

在系统的应用过程中,数据库性能问题一直是决策者和技术人员共同关注的焦点,影响数据库性能的因素有很多,选择合适的索引能有效地提升查询性能。在select和where子句的列上创建连接索引,这样查询就只会访问索引,从而优化查询的性能,提升系统响应速度,节约系统资源。     

Oracle数据库系统优化调整

在过去的几十年中,Oracle数据库已经逐渐成为世界上最为广泛的大型数据库管理系统。而数据库DBA的重要工作就是要确保利用Oracle的强大特性来提高企业的生产力。其中最有效的方法就是通过Oracle调优,它有大量的调整参数和技术来改进Oracle数据库的性能。文章从数据库内存参数调整、索引技术、数据库分区以及SQL语句的优化等四个方面来研究Oracle数据库的性能调整。     

如何在数据库工程中优化SQL SERVER数据库性能

本文主要将数据库结构设计、行为设计与实际工程应用相结合，从非范式、索引技术、查询语句以及存储过程等几个方面分析了如何在工程实践中优化数据库性能。     

基于Buddy*-Hash的移动对象时空查询方法

索引技术可以提高数据检索和查询效率,为了实现对时空数据库中移动对象的查询操作,需要引入时空索引技术。在传统Buddy-树的基础上提出Buddy*-Hash索引结构,根据扩展查询窗口策略给出范围查询算法。实验结果表明,基于BH索引结构的范围查询算法具有良好性能。     

航天测控信息数据库实时优化管理策略研究与应用

为提高和优化测控信息数据库实时性能,设计了一种基于内存数据库与关系数据库的两级实时存储模型,文章详细阐述了两级数据库的存储机制及其生命周期,分析归纳了实时测控信息的特征及存储策略,提出了内存数据库基于“T树”＋“哈希”索引相结合的白适应索引算法和两级数据库实时数据同步机制等关键技术,从而提升和优化了数据库的实时性、可靠性和安全性,为今后实时的扩展应用提供了可靠数据保证．     

分布式超媒体数据库系统的系统结构和组成

叙述了一种分布式超媒体数据库系统（ＨＤＢ）的系统结构、节点和链模型以及系统的组成。ＨＤＢ具有分布式宏文献结构，采用超媒体形式的节点和链来管理多媒体信息，可以实现过滤浏览、基于内容检索、多级导航等功能。ＨＤＢ由超媒体数据库创建、表现与查询、宏文献服务器、媒体服务器、脚本语言等模块组成。     

优化网络数据库性能的关键

数据库管理系统是管理信息系统的核心。如果一个数据库表信息积累到上百万条记录时,全表扫描一次往往需要数十分钟,导致所开发出来的系统效率低下,让用户无法忍受。由此可见网络数据库优化的重要性。有许多因素会影响数据库的性能表现,本文以SQL Server数据库为例,从逻辑数据库设计、查询语句设计和索引设计方面探讨了如何进行网络数据库优化,从应用的角度提出了优化的原则和方法,从而提高管理信息系统的效率。     

用于内存数据库的Hash索引的设计与实现

电信领域已成为数据密集型行业,需要高性能的数据库系统作为支撑系统,基于磁盘的数据库系统不能满足“实时”、“近实时”访问数据库的需求,将数据库核心数据驻留在内存中,可以使用内存数据库来满足需求。Hash索引是数据库系统中广泛使用的索引技术之一,它能够快速地访问数据,易于设计和实现。该文根据内存数据库的特点,为电信网管系统的内存数据库设计并实现了Hash索引。