基于成本的数据库查询优化浅析

主要介绍基于成本的数据库查询优化的一些基本概念,针对多表连接的三种方法：嵌套循环链接、归并连接和混合连接进行分析和阐述．并成本估算,列出估算公式,     

基于Greenplum数据库的查询优化

针对分布式数据库查询效率随着数据规模的增大而降低的问题,以Greenplum分布式数据库为研究对象,从优化查询路径的角度提出一个基于代价的最优查询计划生成方法。首先,该方法设计一种有效的代价模型来估算查询代价;然后,采用并行最大最小蚁群算法来搜索具有最小查询代价的连接顺序,即最优连接顺序;最后,根据Greenplum数据库对查询计划中不同操作的默认最优选择得到最优查询计划。采用该方法在自主生成的数据集与事务处理性能理事会测试基准（TPC-H）的标准数据集上进行了多组实验。实验结果表明,所提出的优化方法能有效地搜索出最优解,获得最优的查询计划,从而提升Greenplum数据库的查询效率。     

数据库的查询优化

数据库系统是管理信息系统的核心,基于数据库的联机事务处理(OLTP)以及联机分析处理(OLAP)是银行、企业、商业、政府等部门最为重要的计算机应用之一.而用户提交的SQL语句是系统优化的基础,如何设计高效合理的查询语句非常重要.根据多年的数据库应用程序开发实际经验,就查询优化问题,谈点实践体会.     

一种嵌入式实时数据库系统查询优化算法

针对嵌入式实时数据库系统的特点,提出了一种新的连接顺序优化算法 (Greedy Iterative Improvement, GII)。该算法结合了贪婪算法和迭代改进算法的优点,能满足系统的实时要求,可以控制查询优化时间,比传统查询优化策略更好地适应不同类型事务的需要。模拟实验结果表明,该算法在穷举式搜索适用时,能以比它小得多的时间和内存开销找到最优解;在穷举式搜索无法实现优化时,GII算法生成解的质量也明显优于贪婪算法和迭代改进。     

Internet上的数据库联合查询优化

Ｉｎｔｅｒｎｅｔ是一个大型１自治的分布式系统,其结点正日益成为数据库系统,Ｉｎｔｅｒｎｅｔ形成的新环境要求重新考虑现行分布式数据库技术的许多概念,文中对Ｉｎｅｒｎｅｔ上－－类重要的查询－－联合查询作了代娄分析,指出联合查询的优化是一个ＮＰ完备问题,然后提出酌情处理较低的启发式查询优化算法,采取“扩展半连接”的思路降低通信费用,以“本地析取、异地合取”的策略减少响应时间。     

浅析优化数据库查询的方法

在高通信量的数据库的驱动程序中,出现一条不准确的查询,应用程序会产生错误的运行。既浪费了数据库的筛查时间,更影响到其他组件的正常运行。工作中笔者摸索出三种优化MySQL数据库查询方法,供大家一起探讨和改进。     

数据库查询优化和遗传算法研究

在我们所处的信息技术时代,数据库已经成为管理信息和挖掘信息的巨大潜能的基本和必需的工具。由于随着时间的推移,数据库中的数据量日益增加,因而数据库的最重要特征之一在于其维持一致和可接受水平的性能的能力。使数据库的性能保持在最佳水平的主要机制被称为数据库查询优化器(database query optimizer);如果没有设计良好的查询优化器,即使是小型的数据库也会表现出显著的性能低下。一些流行的商业级数据库的查询优化器估计需要50人年的开     

数据库查询优化浅析

在飞速发展的信息化时代,随着计算机技术的普及,数据库成了一种非常重要的信息存储工具。在以数据库为核心的应用系统中,查询操作最为频繁,而实现快速有效的查询对数据库的性能有直接的影响,为了提高数据库系统的性能,就需要对查询进行优化,而本文主要探讨了在实际应用中数据库查询优化的若干策略。     

基于遗传算法的XML查询的结构连续顺序优化

结构连接操作是XM L数据库查询的主要操作,和关系数据库中的连接运算一样,结构连接的顺序选择是XM L数据库查询优化的核心。概括了结构连接顺序优化问题,描述了使用遗传算法解决这个问题的思想。针对XM L查询结构连接的特点,提出了一个简单的结构连接算法的代价模型和一种对查询模式树进行染色体编码的方法,并设计了相应的选择算子、交叉算子和变异算子。     

基于量子蚁群算法的数据库连接查询优化

连接查询优化是提高数据库性能的关键技术,针对数据库连接查询优化效率低的难题,提出一种量子蚁群算法的数据库连接查询优化方法（QACA）.首先,将数据库连接查询计划左深树看作一个蚂蚁,然后,利用量子旋转门更新各路径信息素,并利用混沌变异策略保持种群多样性,通过蚂蚁之间的信息交流找到数据库连接查询最优计划,最后,进行数据库连接查询优化实例分析.结果表明,QACA是解决数据库连接查询优化的有效途径,获得理想的数据库连接查询计划,具有实际意义.     

谈关系数据库查询优化方法

以数据库为中心的管理信息系统,查询操作最多。查询操作的优劣直接影响数据库应用程序的性能,因此必须对数据库的查询进行优化。提出了一些如何利用关系数据查询技术实现数据库查询优化的方法。     

谈关系数据库查询优化方法

以数据库为中心的管理信息系统,查询操作最多。查询操作的优劣直接影响数据库应用程序的性能,因此必须对数据库的查询进行优化。提出了一些如何利用关系数据查询技术实现数据库查询优化的方法。     

基于NFA异构数据库集成系统的查询优化

XML文档信息容量的增长、数据敏感程度的增加,对异构数据源集成系统提出了新的挑战。为了降低查询复杂度、提高查询效率、增强数据库文档信息的安全性,本文采用感知情景因素的RBAC扩展模型,用一种新的基于XML的访问控制描述语言描述异构数据库集成系统中的访问控制策略,并使用查询优化技术,构造不确定性自动机(NFA)对用户查询进行重写。通过这些技术,最终过滤掉异构数据库集成系统中不符合安全策略的查询,实现细粒度的访问控制。     

一种分布式数据库多属性划分查询优化算法

简单阐述了分布式数据库中查询优化的查询目的,并简单介绍了直接连接优化算法中的Hash划分和Partition算法.通过分析,指出Partition算法的不足,并加以改进.在改进算法中提出了查询图划分方法,缩短查询操作的响应时间.     

一种改进的数据库查询优化算法

数据库查询优化技术对提高数据库的查询效率,增强数据库性能有重要作用。针对大型数据库中多表连接查询效率低的问题,提出了一种基于粒子群算法的改进查询优化算法。针对多表连接查询的特征,对粒子采用树形编码的方式,并提出了一种计算数据库查询执行代价的模型。实验表明,使用粒子群算法优化后的查询策略比原始查询策略的查询执行代价低,有效提高了系统的查询效率。     

基于直接连接的分布式数据库查询优化实现方法研究

首先对分布式数据库查询执行代价模型进行分析,然后对直接连接中的连接运算的方法、连接关系的传输方法和执行场地等问题进行研究,并计算所有评估方法的执行代价,从中选择出最小执行代价的执行方法,最终确定了执行的场地、连接的方法和传输方法.     

基于Agent的分布式数据库查询优化研究

目前分布式数据库查询优化器基于代价模型,总代价=CPU代价+I/O代价+通信代价,在远程通信网或数据传输率较低的系统中,通信代价应作为首要的优化目标来考虑;提出了一种基于Multi-Agent技术的查询模型(QMAS);同时为了保证系统组内、组间Agent之间的高效通信,采用了树型拓扑结构(TTMAS)的通信模型,系统内各Agent使用通信原语高效通信、协作,且满足Agent间的通信路由最优,从而保证了QMAS的查询效率.     

一种基于多连接属性划分的查询优化算法

查询操作是数据库中最常用的操作,由于分布式数据库的数据分布性和冗余性,使得查询优化处理成为分布式数据库研究的核心问题之一。为了提高分布式数据库查询效率,分析讨论了基于直接连接的常见执行策略和查询优化算法,同时针对分布式数据库应用中多表连接时存在多连接属性,提出一种改进的直接连接查询优化策略。改进后的算法提高了查询执行的并行性,缩短了查询处理时间,提高了查询效率。     

基于禁忌GEP的分布式数据库查询优化算法

为了更好地解决分布式查询优化问题,论文在传统GEP算法的基础上,结合禁忌搜索策略,提出了基于禁忌GEP的分布式数据库查询优化算法（DistributeddatabasequeryoptimizationalgorithmbaseduponTabu-GEP,DDQO-TGEP）。仿真实验表明,随着查询关系个数的增加,DDQO-TGEP算法执行查询时所需要的查询优化时间和最优查询策略生成时间都比传统的GA和GP算法显著下降,其中查询优化时间最大下降约42．16％,最优查询策略生成时间最大下降约36．8％。