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基于最小生成树的数据流窗口连接优化算法 总被引:1,自引:1,他引:0
与传统关系数据库不同,数据流管理系统主要处理并发的连续查询.由于查询可能随时增删,所以其主要关注适合查询增删的并发连续查询优化,而不是单条查询优化.提出适合频繁增删查询环境下的数据流窗口连接优化算法.对于新注册的查询以类似最小生成树算法写出数据流的探测序列,然后在不更改其他查询探测序列顺序的情况下尽量合并,减少重复计算.注册或删除查询并不影响其他的查询计划,不需要执行繁琐的查询计划迁移.理论分析和实验证明,该算法简单,优化性能在可接受的范围内,尤其适合查询更新频率较高的系统. 相似文献
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随着信息检索技术和数据库理论的发展,如何通过信息检索技术在关系数据库中获取有用信息,并使普通用户也可以完成在关系数据库中的关键字查询,成为近期研究人员研究的热点.基于关键字的关系数据库查询系统无需用户了解数据库模式和结构化查询语言,用户只需输入几个关键字就可以得到查询结果.基于关系数据库的原型E-R图,根据意义的不同对实体进行分组.查询时根据关键字所属关系表,确定查询的实体集合,划定查询范围,提高查询效率.提出了新的算法来提高系统的查准率.最后,通过实验对E-RKS系统效能进行验证. 相似文献
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基于粒子群算法的数据库查询优化 总被引:1,自引:0,他引:1
研究粒子群算法在数据库查询优化中的应用问题。为了解决大型数据库信息检索困难、查询效率低的问题,提出了一种基于粒子群算法优化数据库查询技术方案。算法提出了一种数据库查询执行计划代价模型,主要包括了查询多链接次序以及副本的选择问题,准确定义了数据库查询执行代价,采用提出的粒子群算法来优化并求解该执行代价问题,从而使得分组数目更少、数据定位更精确。实例验证结果表明,通过属性表现和违规行为任何教师都可以被准确定位,减少了分组,为数据库查询提供了优化。 相似文献
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SEEKER:基于关键词的关系数据库信息检索 总被引:23,自引:3,他引:20
传统上,SQL是存取关系数据库中数据的主要界面.但是,对于没有经验的用户来说,学习复杂的SQL语法是一件困难的事情.实现基于关键词的关系数据库信息检索,将使用户不需要任何SQL语言和底层数据库模式的知识,用搜索引擎的方式来获取数据库中的相关数据.描述了一个基于关键词的关系数据库信息检索系统SEEKER的设计和实现.现有的关系数据库关键词查询系统只能检索关系数据库中的文本属性,而SEEKER还可以检索数据库元数据以及数字属性.并且,SEEKER采用了更合理的排序公式,支持Top-k查询.实验结果显示,SEEKER具有良好的查询性能. 相似文献
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关系数据库中的关键字查询问题使得用户无需掌握查询SQL语言与数据库模式相关知识就可以进行数据库查询,因此受到人们的广泛关注,许多方法和原型被提出.当前流行的关系数据库中关键字查询技术存在较慢的查询时间或者不准确的查询结果.针对这两个问题,提出了一种基于用户反馈的查询方法,根据用户输入的关键字动态地生成一个在数据库中包含关键字的属性所组成的Form表单提供给用户,用户在Form中进行选择并提交,最后,根据用户的选择和数据库模式图进行连接算法并执行SQL获得最终结果. 相似文献
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查询是数据库应用系统中使用最频繁的操作,其执行效率很大程度上影响了整个系统的性能.介绍了查询表达式优化的一般过程,在查询重写阶段提出了一种面向对象的框架,设计和实现了"多字段间关系自动推理"等若干种优化算法.测试结果表明,查询取得了良好的优化效果. 相似文献
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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%。 相似文献
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数据库系统性能模型是数据库系统管理的重要基础技术支撑,广泛用于查询调度、资源分配、性能调优等任务中。当前的性能模型主要分为分析型和统计型两种,分析型模型需要深入研究数据库系统查询执行过程,对动态查询的适应性较好,无须成本高昂的采样实验,但在查询并行执行情景下建模复杂,对不同的数据库系统有不同的理论模型。统计型模型无须分析查询执行过程,通过采集查询执行参数并训练某个数学模型。统计型建模过程简单,能够较好地描述查询交互,预测效果较好,但采样成本很高,对动态查询的适应性差。对数据库系统性能建模的主要文献进行综述,重点介绍数据库系统性能建模的主要方法,并讨论这两类模型各自的优缺点、建模的难点以及应对策略。在此基础上,对数据库系统性能模型领域的研究做了展望,为有关该领域的研究提供参考。 相似文献
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流式数据库系统是一种新型数据库系统,方便于执行连续数据流查询。许多基于流的应用都是分布式的, 由于输入流速率及其他系统参数如可用的计算资源是易变的,所以一个流查询方案必须能适应这些变化。 提出一种分布式流查询方案并进行了优化,使用元组响应时间及系统吞吐量来评价方案的性能。同时,通过实验和其他方案进行比较,证明了方案是最佳的。 相似文献
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查询是数据库系统的主要负载,查询的执行效率直接影响着系统的性能。目前,由于查询交互(query interaction,QI)复杂多变,查询优化器不能准确地评估查询进入系统产生的影响,很难为并行查询选择较优执行计划。将查询的平均响应时间、平均执行时间、平均I/O时间和平均缓冲区命中率作为QI的特征参数,表示QI;提出多维度查询交互度量(multi-dimensional measurement of query interaction,MMQI)模型和执行计划选择(execution plan selection,EPS)模型,采用深度神经网络,在度量QI的基础上,把QI作为主要因素,为并行查询选择较优执行计划。考虑到查询执行计划是由一系列关系运算组成的,以及QI具有时域特性,MMQI采用双向长短期记忆神经网络(bidirectional long-short term memory,Bi-LSTM)度量QI,从查询执行计划提取特征作为输入,将QI特征参数的改变作为输出,预测查询采用不同执行计划进入系统后QI特征参数的改变;EPS把预测到的查询特征参数的改变作为查询交互特征(feature of query interaction,FQI),与查询候选执行计划特征(features of candidate plan,FCP)融合,作为另一个Bi-LSTM的输入,为查询动态地选择较优执行计划。在PostgreSQL上的实验表明,MMQI-EPS比查询优化器选择较优执行计划的平均准确率提高38.6个百分点。 相似文献
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优化处理并行数据库查询的并行数据流方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文使用并行数据流技术优化和处理并行数据库查询的方法,提出了一整套相关算法,并给出了一个基于并行数据流方法的并行数据库查询优化处理器的完整设计.这些算法和相应的查询优化处理器已经用于作者自行设计的并行数据库管理系统原型.实践证明,并行数据流方法不仅能够快速有效地实现并行数据库管理系统,也能够有效地进行并行数据库查询的优化处理. 相似文献
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基于多重加权树的并行数据库查询优化方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了一种基于多重加权树的查询优化方法,包括多重加权树并行查询计划模型、并行查询计划的复杂性模型和查询优化处工法。 相似文献
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Automatic feature recognition aids downstream processes such as engineering analysis and manufacturing planning. Not all features can be defined in advance; a declarative approach allows engineers to specify new features without having to design algorithms to find them. Naive translation of declarations leads to executable algorithms with high time complexity. Database queries are also expressed declaratively; there is a large literature on optimizing query plans for efficient execution of database queries. Our earlier work investigated applying such technology to feature recognition, using a testbed interfacing a database system (SQLite) to a CAD modeler (CADfix). Feature declarations were translated into SQL queries which are then executed.The current paper extends this approach, using the PostgreSQL database, and provides several new insights: (i) query optimization works quite differently in these two databases, (ii) with care, an approach to query translation can be devised that works well for both databases, and (iii) when finding various simple common features, linear time performance can be achieved with respect to model size, with acceptable times for real industrial models. Further results also show how (i) lazy evaluation can be used to reduce the work performed by the CAD modeler, and (ii) estimating the time taken to compute various geometric operations can further improve the query plan. Experimental results are presented to validate our main conclusions. 相似文献