基于SQL中的查询优化策略研究

查询是数据库中最基本、最常用、最复杂的操作,查询操作的优劣直接影响数据库应用程序的性能.为了提高数据库应用系统的执行效率,本文以关系数据库为基础,从分析关系数据库系统查询处理过程入手,结合自己的实践经验,从数据库设计和查询策略选择的角度来讨论查询优化技巧,指出关系数据库查询优化的一般原则.本文主要讨论了基于SQL查询重写技术的数据库查询优化策略,通过查询重写可以把用户所写的效率不高的SQL语句重新优化组合,使之成为效率较高的查询语句.     

基于域语义约束的MiniCon算法

查询重写是数据库研究的一个基本问题，它和查询优化、物理数据的独立性维护、数据集成、数据仓库和决策支持等问题紧密相关。MiniCon算法是一种可伸缩的高效的重写算法，文章对它进行了深入研究。提出了一种基于域语义约束的MiniCon算法，解决了MiniCon算法中丢失查询重写或生成冗余查询重写的问题．提高了算法的正确性和完备性．     

基于物化视图的查询重写系统设计与实现

随着XML文档大量涌现,如何有效地管理和查询XML数据已经成为亟待解决的问题。结合数据库发展的需要,研究了在关系数据库中利用物化视图和查询重写技术存储和查询XML文档。基于视图的查询重写技术是查询优化的一个重要技术,利用缓存的视图结果回答新查询不需要访问源数据库进行查询,能够节省查询处理时间。通过对物化视图、视图缓存、查询重写等技术进行研究,讨论如何利用关系数据库中缓存的物化视图来回答查询的问题,并实现了基于物化视图的XML数据查询系统原型。系统中使用扩展的模式匹配算法实现对多分支路径的模式匹配,解决了重写是否存在的问题,并通过模式匹配算法的匹配结果,来判断是否可以构造补偿表达式。通过构造补偿表达式算法得到重写结果,进而通过数据库中缓存的视图完成查询。     

聚合查询重写的MiniCon算法

研究了聚合查询的重写问题。提出了一种聚合查询的重写算法，借用了MiniCon算法的思想，解决了在给定一个聚合查询和一组聚合视图的情况下，找到最大被包含重写的问题．证明了算法的正确性。     

基于两阶段的数据库查询优化策略

针对基本果蝇优化算法以及其它数据库查询优化算法存在的查询效率低,难以找到全局最优解的缺陷,提出一种基于两阶段的数据库查询优化策略.首先对基本果蝇优化算法的缺陷进行分析,引入自适应步长和味道浓度判定值修正策略,然后采用改进果蝇优化算法找到数据库查询优化问题的解,最后采用遗传算法对解进一步进行查询,得到数据库查询优化问题的最优解,并通过仿真实验对其性能进行测试.仿真结果表明,相对于基本果蝇算法、粒子群优化算法,本文算法不仅加快了数据库查询优化问题的求解效率,同时获得了质量更好的数据库查询优化方案.     

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.     

基于对象的空间数据库的方位查询算法

基于方位的空间关系在地理信息系统、图像识别、空间数据库等很多领域中是很重要的，经常被用作空间查询的选择条件。主要研究基于对象的方位查询处理算法，并提出了一种全新的基于模型的开放策略。以OSS为模型的查询算法通过提高传送效率来减少Ⅰ／O和CPU的设备开销，实验数据表明此算法在性能上超越从前的变换查询算法，更适合对复杂的数据集合进行处理。     

ERSearch:一种高效的子图查询算法

子图查询是图数据库研究中的一个重要问题,许多方法基于“过滤-验证”策略进行子图查询,算法研究的重点为快速找到有效的特征集.通过对特征模式在数据图集中的嵌入信息进行分析,离线建立基于重叠关系、邻接关系和近邻关系的嵌入关系索引,提出基于嵌入关系的子图查询算法ERSearch.在给定查询图后,利用特征共现关系与特征嵌入关系联合进行过滤操作,并将过滤阶段的嵌入关系比对结果用于验证过程,提高验证效率.在真实及模拟数据上的实验表明,通过与PathIndex等方法的对比,ERSearch算法有效缩减了候选集的规模,能有效提高过滤与验证阶段的执行效率.     

面向海量数据的并行UNION查询技术研究与实现

分析了目前海量并行数据库中的UNION查询时所面临的问题．设计并实现了一种面向海量数据的并行UNION查询系统UQS（Union Query System）。从UQS的体系结构出发，提出了一组新的并行UNION查询算法。新的算法采用增量多路连接、双缓冲并行处理和多路并行归并的策略和算法．在中间件层上支持并行海量数据库UNION查询，并在Oracle10g集群上基于CORBA技术实现新的算法。理论分析和实验结果表明．基于新算法的UQS的性能显著优于传统查询方法。     

异构信息集成系统中查询处理的优化研究

异构信息集成系统是一个较复杂的问题,以减少数据流量、减少通信代价、提高查询效率为目的,分析研究了异构信息集成系统中的查询处理以及查询优化的操作,在此基础上对查询语句进行优化研究,采用更为合理的查询策略和语法,对准确、高效地完成查询任务,提高系统性能有很大的帮助.     

Efficient Continuous Skyline Query Processing Scheme over Large Dynamic Data Sets

Performing continuous skyline queries of dynamic data sets is now more challenging as the sizes of data sets increase and as they become more volatile due to the increase in dynamic updates. Although previous work proposed support for such queries, their efficiency was restricted to small data sets or uniformly distributed data sets. In a production database with many concurrent queries, the execution of continuous skyline queries impacts query performance due to update requirements to acquire exclusive locks, possibly blocking other query threads. Thus, the computational costs increase. In order to minimize computational requirements, we propose a method based on a multi‐layer grid structure. First, relational data object, elements of an initial data set, are processed to obtain the corresponding multi‐layer grid structure and the skyline influence regions over the data. Then, the dynamic data are processed only when they are identified within the skyline influence regions. Therefore, a large amount of computation can be pruned by adopting the proposed multi‐layer grid structure. Using a variety of datasets, the performance evaluation confirms the efficiency of the proposed method.     

Query Acceleration of Graph Databases by ID Caching Technology

In this paper, we approach the design of ID caching technology (IDCT) for graph databases, with the purpose of accelerating the queries on graph database data and avoiding redundant graph database query operations which will consume great computer resources. Traditional graph database caching technology (GDCT) needs a large memory to store data and has the problems of serious data consistency and low cache utilization. To address these issues, in the paper we propose a new technology which focuses on ID allocation mechanism and high-speed queries of ID on graph databases. Specifically, ID of the query result is cached in memory and data consistency is achieved through the real-time synchronization and cache memory adaptation. In addition, we set up complex queries and simple queries to satisfy all query requirements and design a mechanism of cache replacement based on query action time, query times, and memory capacity, thus improving the performance furthermore. Extensive experiments show the superiority of our techniques compared with the traditional query approach of graph databases.     

海量数据处理系统设计的几点探讨

文中针对海量数据的处理,结合Oracle数据库设计的实践,就数据库设计中的表设计、数据装载、查询,资源优化等内容进行了探索,在提高大型数据库运行效率方面提出了比较切实可行的思路和方法。     

基于用户数据字典的通用动态查询组件的研究与实现

为了提高管理信息系统中查询的通用性，解决系统应用程序对具体数据库结构及开发语言依赖性过大的问题．本文介绍了一种基于用户数据字典的通用动态查询的设计与实现方法，利用组件技术封装了数据库接口、查询功能和用户数据字典维护功能，使查询更加灵活、易操作，并可以在不同数据库和开发语言环境下应用，提高了软件的复用性及系统开发的效率，文末给出了具体的应用。