一种新的基于Dewey编码的XML路径索引

建立高效的索引来快速定位满足要求的节点是提高XML数据查询效率的一个必要手段.文中以降低复杂度和提高查询效率为目标,以基于路径的XML索引原理为基础,提出了一种新型的基于Dewey编码的索引结构RTL-Index.RTL-Index通过对文档节点编码来表示结构信息,利用前缀路径匹配操作完成结构查询,支持含通配符" 和后代轴"//"的查询以及兄弟节点无序的模式树的查询.仿真实验结果表明RTL-Index索引具有较低的时间和空间复杂度,解决了XML文档分支路径查找问题,是一种较为有效的XML索引结构.     

基于Schema的XML混合编码索引查询技术

Web中存在着越来越多的XML的文档,如何高效地从XML文档查询出有效信息已经成为当前在半结构化数据研究领域中的热点问题。针对XML文档节点进行编码和建立索引结构可以有效地提高查询速度,提出一种SBXHCI(Schema-Based XML Hybrid Coding Indexing)查询技术,该方法充分利用Schema信息对XML文档进行编码和构建索引。对创建索引所花费的时间和空间,查询响应的时间进行大量的实验分析,结果表明SBXHCI方法的编码机制降低了索引结构在时间和空间的资源消耗,并且在路径查询的响应速度有着显著的提高。     

XML数据库的索引技术研究

目前XML已经成为Internet以及电子商务中进行数据表示和数据交换事实上的标准.本文研究了XML的两种索引技术即结点记录类索引、结构摘要索引.深入分析了XML数据的区间编码技术,利用编码技术使孩子与双亲节点,兄弟节点可以通过编码值获取,降低节点对树型结构的依赖程度,使得查询在执行表达式时不必遍历整个结构树;同时引入基于后缀树的索引构造技术,尽可能地合并相同标签路径的节点.所以,周游一条路径即可得到该标签路径下的所有节点,避免了相同标签路径的重复访问的缺陷.     

基于F&B索引的XML查询处理算法

XML已成为信息交换和表示的标准.对XML数据的查询将返回满足特定约束的XML节点子集.对于大文件的XML数据的查询处理通常分为两步:1.为该XML数据建立一个索引;2.在索引上完成查询处理无需访问源文档.XML索引为查询处理提供了高效的帮助,其中F&B索引是已知的处理分枝查询最小的索引,但快速创建F&B索引和利用F&B索引完成查询处理的算法却很少有人研究.提出了一种素数序列标记法,这种标记法不仅有助于快速地建立F&B索引,更可以高效地完成F&B索引上的查询处理.此外,还给出了F&B索引上的区间标记法与CCPI的创建过程,这两种编码创建过程无需在建立F&B索引后二次创建,仅需与F&B索引创建过程一起对文档使用SAX解析器分析一次即可得到.这样,可以在F&B索引的区间标记法上使用TwigStack算法执行查询处理,在F&B索引的CCPI标记法上使用关联路径连接算法执行查询处理.还给出了基于素数序列标记法的查询处理算法,即素数整除匹配算法,该算法可以高效地判定某节点是否有某分枝子结构.实验表明基于素数序列标记法的F&B索引创建方法比SAM算法快,在多个数据集F&B索引上素数整除匹配算法优于关联路径连接算法和Twi...     

一种支持动态XML文档上关键字查询的索引结构

在关键字查询领域,目前提出的大多数索引结构主要考虑的是静态的XML文档.当XML文档出现频繁更新时,这些索引结构可能面临着大范围的重新编码,从而增加了数据库索引维护的代价.为了能在XML文档动态更新的环境下保持其索引结构的稳定,提出了一种支持动态XML文档上关键字查询的索引结构DLSS( DDE Level Structure Summary).该索引结构采用了一种针对动态更新改进的Dewey编码,该编码只需在文档更新时对新的节点赋予相应的编码,而不需要调整原有的编码结构.实验证明,DLSS索引结构可以在XML文档频繁更新或者较少更新时都能保持索引结构的相对稳定,并能在其上实现较高的关键字查询效率.     

基于EXN-Tree编码的XML结构连接算法研究

提出了EXN-Tree的概念,将XML文档树的节点映射到EXN-Tree,依据EXN-Tree的节点编码生成XML文档树节点数据结构。基于此新型的节点编码结构,就无序无索引节点集和有序有索引节点集两种情况下的XML结构连接算法展开研究,提出了一系列的结构连接算法,解决了无序无索引节点集和有序有索引节点集两种情况下的XML结构连接。分析表明该算法的I/O复杂性优于已有算法,具有良好的性能。     

VEMBP:支持更新的XML树编码方法

对有序XML文档树进行编码,不需要访问XML原始文件就能够实现对XML数据的管理,提高了XML管理系统的效率。针对查询提出的编码方案具有很高的查询性能,但更新效率很低。为提高更新性能而设计的方案存在查询效率低或者编码空间大等问题。为了在提高更新XML文档效率的同时不对查询性能和编码空间产生负面影响,提出了一种新的编码方法VEMBP(Vector Encoding Method Based of Prime),该方法利用向量表示有序XML节点之间的顺序关系,采用素数表示有序XML文档节点之间的结构信息;并设计了一种算法来实现在没有牺牲查询性能的前提下完全避免更新过程中的二次编码和重新计算,降低了更新代价,同时编码空间也得到了控制。实验结果显示,VEMBP具有较好的查询和更新性能。     

基于复杂模式索引的XML查询优化*

分析了XML模式与XML文档之间的关系以及XML查询的特点,提出了一种基于复杂模式索引的XML查询优化方法.该方法对XML模式中的节点建立索引,查询时考虑XML模式中带有环的情况.首先对查询树进行去除重复元素的预处理,并将查询树分解成主路径和分支路径;然后利用索引查找潜在目标节点的XML模式编号;最后在XML文档中对对应节点进行筛选,找到目标节点.该方法可以减少连接操作的次数,提高查询操作的效率,能处理较复杂的XML模式.     

基于优化过滤策略的XML数据查询处理

如何高效地处理XML查询,是目前研究的热点。由于当前方法存在过多扫描无用节点引起效率下降的问题,本文设计了一种XML数据的二级索引结构,基于该结构给出路径查询处理算法。首先,本文对XML模式中每个节点按路径类型进行分类编码,然后把每个节点按该编码进行聚类存储。在查询时,就可以先根据模式信息和查询信息得到目标节点的编码,然后只需将二级索引中这些编码对应的部分载入内存,进行过滤操作。这样就不必扫描整个索引,提高CPU和IO效率。本文还对二级索引结构进行扩展,使本文的过滤索引能方便应用在有分支结构的查询上。实验结果表明,本文的XML数据过滤算法效率优于基于Bit vector的过滤算法,并且索引结构所需要的存储空间也小于Bitvector索引。     

一种支持动态插入的XML文档树编码IFED

XML文档树编码用来标识节点在文档树中的位置,XML文档查询算法通常通过编码来判断节点的祖先后代和兄弟关系,编码的好坏对查询效率影响很大.目前提出的编码主要分为两大类:区间编码和前缀编码,最近提出的扩展的前缀编码-Extended Dewey,由于通过单个节点的编码能够得到节点对应的路径,所以它支持有效的查询,但不支持动态插入.提出了一种新的XML文档树编码-IFED,它由Extended Dewey编码改进而来,既支持高效地查询,又支持动态插入.