查询重写关系数据库查询优化技术

随着数据仓库技术应用越来越广泛,数据仓库中查询使用频率也越来越高,基于查询重写的关系数据库查询优化技术,通过视图重写、子查询合并、等价谓词替换、使用临时表、以及用集合运算UNION代替逻辑运算OR等技术的使用。本文详细讨论了数据库查询优化器中查询重写模块的设计与实现;探讨了XML、SQL语句等查询重写方法。     

基于查询意图的长尾查询推荐

查询推荐是一种提升用户搜索效率的重要工具.传统的查询推荐方法关注频度较高的查询,但对于那些频度较低的长尾查询,由于其信息的稀疏性而难以产生好的推荐效果.另外,传统的方法由于没有考虑查询意图对推荐结果的影响,故对长尾查询的推荐会受到查询中噪声单词的影响.该文提出了一种新的关于词项查询图(term-query graph)概率混合模型,该模型能够准确地发掘出用户的查询意图.另外,文中还提出了一种融合查询意图的查询推荐方法,该方法可以将新查询中单词的推荐结果按查询意图自然地融合起来,从而避免了噪声单词对推荐结果的影响.实验结果表明,通过考虑查询意图,可以显著提高长尾查询推荐的相关性.     

并行查询下查询执行计划的选择

查询是数据库系统的主要负载,其效率决定了数据库性能的好坏。一个查询存在多种执行计划,当前,查询优化器只能按照数据库系统的配置参数,静态地为查询选择一个较优的执行计划。并行查询间存在复杂多变的资源争用,很难通过配置参数准确反映,而且同一执行计划在不同情景下的效率并不一致。并行查询下执行计划的选择需考虑查询间的相互影响——查询交互。基于此,提出了一种在并行查询下度量查询受查询交互影响大小的标准QIs。针对并行查询下查询执行计划的选择,还提出了一种动态地为查询选择执行计划的方法TRating,该方法通过比较查询组合中按不同执行计划执行的查询受查询交互影响的大小,选择受查询交互影响较小的执行计划作为该查询的较优执行计划。实验结果表明,TRating方法为查询选择较优执行计划的准确率达61%,相比查询优化器提高了25%;而且在为查询选择次优执行计划时,其准确率也高达69%。     

OODBS中查询优化和查询处理技术

本文先扼要介绍了已成成功用于关系查询优化和查询处理的技术也可应用于ＯＯ查询优化和查询处理的理由。接着简要概括了这些技术，最后讨论了将这些技术用于ＯＯ查询优化和查询处理时应作的必要修改和扩充。     

基于JDO查询语言的数据查询

介绍了JDO查询语言的必需组成部分和Query接口中的核心方法。通过一个应用实例讨论了JDO查询的过程以及Query接口中方法的应用,该实例包括一个简单查询和一个复杂查询。特别分析了JDO查询过滤器语义与Java语义在方法调用等方面的区别。最后概述了新的JDO规范在提高JDOQL效率方面所做的改进。     

查询日志中查询意图的自动识别

针对用户对搜索引擎查询结果满意度不高的问题,提出一种基于用户行为分析的查询意图识别方法来提高搜索引擎查询质量。将查询意图识别视为一个分类问题,分析搜狗查询日志发现:信息事务类查询串点击的不同页面数较多,分布呈现多极值性;导航类查询串点击的不同页面数较少,分布呈现单极值性;导航类查询结果中,子页面噪声对查询分类结果产生严重干扰。根据以上特点,提出"不同页面点击数"、"点击分布值"和"异源页面点击数"三个特征,并结合前人研究,利用C4.5算法训练分类器,进行查询意图识别。实验结果中查询分类的整体正确率达到90%,与Baseline相比,提高了8.5%。结果表明,该方法对识别用户查询意图是有效的。     

多媒体对象查询语言及其查询处理

文章研究了多媒体数据库的查询需求,提出结构化的多媒体对象查询语言MOQL(multi-media object query language).它能够支持基于类型、结构特征、同步关系、时态关系和内容信息的多媒体查询.以DB2数据库为存储机制,定义了一组代数算子和变换规则,利用它们可以将用户定义的MOQL查询变换为代数表达式,进行代数优化,并将代数查询表达式转换为能够在DB2数据库上运行的DB2SQL和C++查询过程.     

一种基于用户查询行为模型的案例查询算法

传统的案例查询算法通过被动响应用户的查询请求为用户返回与查询请求相关的案例,忽略了用户查询行为能够对案例查询过程进行指导。提出了一个基于用户查询行为模型的案例查询算法,通过收集用户的查询请求,利用用户查询行为之间的相似度建立用户查询行为的分类模型;分析了用户查询行为的分类算法,重点论述了用户查询行为模型对案例查询过程的指导过程。实验结果表明,该方法能够有效地提高查询结果召回率以及查询成功率。     

GIS中文查询语句的查询条件语义抽取

无论多么复杂的查询语句都是由查询目标和查询条件组成的,查询条件决定着查询语句的结构,查询条件之间可以是并列的,也可以是嵌套的,查询条件的顺序也不是固定的。本文采取信息抽取的原理来抽取查询条件语义信息,提出了抽取查询条件语义信息的算法,这些算法可形成中文查询语句的各种类型的查询条件。实验表明,这些算法可以
以有效地抽取查询条件语义信息。     

XML查询语言XML-QL及其查询优化

从半结构化数据角度出发，通过一种XML查询语言－XML－QL介绍了XML文档查询过程，并为XML的查询优化提供了一种思路。     

数据库汉语查询系统中隐含知识查询的研究

该文讨论了目前现有数据库汉语查询系统中的存在问题,根据关系数据库中数据表示与自然语言(汉语)查询句的语义模型不同,提出了数据库汉语查询时隐含知识的查询,对数据库中的隐含知识以概念图来表示,从而建立了自然语言和数据库查询命令SQL语言的直接联系。实现了这种数据库隐含知识查询的实验系统,从一定程度上提高了数据库汉语查询的智能性。     

CMS实验中关系数据库的精确关键词查询

在大型强子对撞机(LHC)上紧凑型缪子螺线管探测器(CMS)实验的复杂数据环境下,有多个关系型数据源记录了关于数据组织和分布的信息。为实现数据查询系统的精确关键词查询功能,通过分析数据库模式图的方法,将关键词查询语言动态翻译成SQL语言,设计并实现一个跨数据库平台的关键词查询系统。针对动态翻译过程中存在的二义性问题,提出基于查询实体的模式图分析算法,以及基于最小权重树查找的动态连接算法。实验结果表明,该动态连接算法能为关键词查询正确生成所需数据库表的连接方式,使关键词查询系统具有较高的查询效率,以满足用户实时、精确查询的需求。     

A Filter Flow Visual Querying Language and Interface for Spatial Databases

In this paper a visual approach to querying in spatial databases is presented. A filter flow methodology is used to consistently express different types of queries in these systems. Filters are used to represent operations on the database and pictorial icons are used throughout the language for filters, operators and spatial relations. Different granularities of the relations are presented in a hierarchical fashion for spatial constraints. The language framework and functions are described and examples are used to demonstrate its capabilities in representing different levels of queries, including spatial joins and composite spatial joins. Here, the primary focus is on the query language itself but an overview of the implemented interface of the language is also provided.     

模糊关系数据库查询语言FSQL

模糊数据库是模糊信息处理系统的重要组成部分。本文以ＳＱＬ语言为基础，设计了模糊关系数据库查询语言ＦＳＱＬ。ＦＳＱＬ语言采用了模糊值模糊关系数据模型，提供了相应的模糊数据定义与模糊数据操纵功能。为了便于模糊信息的表示和管理，ＦＳＱＬ语言增加了模糊数据类型，如简单标量型、模糊标量型、简单数集、模糊数集等。另外，为了便于模糊查询，扩充了模糊比较库函数及自定义隶属函数。     

基于受限汉语的数据库自然语言接口技术研究

介绍了一种新的基于受限汉语的数据库自然语言接口NLCQI(natural language (Chinese) query interface)的系统模型及设计框架.给出系统实现中具有特色的多栈结构的中间语言以及以关联路径搜索方法实现的中间语言向SQL转换的策略.实验表明,该系统采用的非过程化汉语查询句表达方式较自然,对汉语句型的理解、处理能力有较大的改进.     

语法和语义相结合的中文对话系统问题理解研究

针对中文口语问句的表达多样性对对话系统问题理解带来的挑战,该文采用“在语法结构之上获取语义知识”的设计理念,提出了一种语法和语义相结合的口语对话系统问题理解方法。首先人工编制了独立于领域和应用方向的语法知识库,进而通过句子压缩模块简化复杂句子,取得结构信息,再进行问题类型模式识别,得到唯一确定问题的语义组织方法、查询策略和应答方式的句型模式。另一方面,根据领域语义知识库,从源句子中提取相应的语义信息,并根据识别到的句型模式所对应的知识组织方法进行语义知识组织,完成对问句的理解。该文的方法被应用到开发的中文手机导购对话系统。测试结果表明,该方法能有效地完成对话流程中的用户问题理解。