分布式空间数据源的联合查询

根据空间数据源的特点给出一种表示空间数据源能力信息的方法,包括导出模式、查询能力和转换能力.在此基础上查询计算引擎针对用户查询集成多个分布式空间数据源的能力,通过构造模式图和函数图为用户查询构造相应的查询转换步骤,使用户能够仅给出单一查询,系统可以完全自动地访问多个空间数据源从而返回最终查询结果.该系统可作为空间信息集成的一个重要模块,并具有很强的可扩展性.     

基于模式映射的查询计划生成算法

因特网的迅速发展使得多数据源综合集成日益重要.但是,不同数据源之间数据结构和语义的异构性导致数据集成是相当困难的.本文提出了一种基于模式映射的查询计划生成算法.该算法在正确定义映射规则的前提下,根据不同的查询条件和不同的数据源模式,自动构造查询计划,并保证结果数据满足目标模式结构与引用完整性要求.     

多源海量遥感数据分页查询策略的优化研究

在Web环境下查询遥感图像数据时,由于数据规模巨大和数据来源众多,常出现页面响应时间过长甚至没有响应的情况。针对传统分页查询方法查询数据量越大,页面响应速度越慢的问题,提出一种基于页面转换算法的多源海量遥感数据分页查询优化策略。调用Web服务获取各个数据源中满足条件的记录总数,利用页面转换算法实现用户查询页面的划分,由智能Agent动态查询与合并各个数据源的子页面。对不同的查询数据量进行实验,结果表明,传统分页查询方法的响应时间随着数据量的增加呈线性增长趋势,而优化后分页查询方法的响应时间基本保持不变。     

分布式自治数据源的联合查询

不同数据源之间数据结构和表示方法的不同以及这些数据源在查询能力上受到的限制，使得对分布式异构数据源的集成和综合查询成为一个困难的问题、基于元数据描述，在语义正确的前提下，根据不同查询条件和不同数据源能力，自动构造查询计划是解决这个问题的一个可行方向，并可以根据实际需要有不同的具体方法，以快速构造查询计划为目的的直观算法，和以充分利用各种数据源尽可能全面构造所有可能的查询计划为目的的闭包算法是其中两种典型的方法，实验表明这两种方法具有不同的特点和适用情况。     

基于顺序读取的分布式top-k查询算法

top-k查询是一种被广泛应用的操作,通过把已有top-k算法作为分析和研究的基础,根据现有算法所存在的不足提出自己的解决方案。提出SRTA( Sequential-Read Threshold Algorithm),相比NRA算法对数据的存储进行了重新的规划,创建一个新的表将内存上的开销转换到较廉价的外存开销,只需顺序读取就可以进行有效的top-k查询,同时将表进行了划分,在并行处理的情况下更能提高程序的效率,能够很好地运行在内存有限的环境中。在SRTA基础上提出的DSRTA(Distributed Sequential-Read Threshold Algorithm),适用于分布式环境中。 DSRTA先采用ID划分的方式把原有数据集划分为多个子空间,然后再进行数据规划,发挥分布式的性能优势,进一步提高了SRTA的查询效率。     

具有服务质量支持的查询优化技术

很多应用程序需要访问网格环境中分布、异构的数据源,目前的查询优化技术并没有考虑网格环境中数据源的动态特征,导致数据访问质量较差。针对该问题,使用基于管道并行方式的分层管道树对多连接表达式进行优化,并在查询优化过程中考虑用户的QoS要求。仿真实验表明该方法有效,可以为不同类型的用户提供具有QoS支持的数据访问服务。     

网格环境下数据集成模型研究

基于OGSA—DAI给出了一个用于解决网格环境下异构数据源数据集成和分布式查询处理的数据集成模型,在此基础上利用客户端元数据库解决了用户对目标数据库信息了解匮乏的问题,从而为用户的分布式查询处理提供了一种直观透明的、可视化的虚拟数据库视图环境。     

分布式数据库系统中的查询优化处理

分布式查询处理是用户与分布式数据库的接口,也是分布式数据库研究的主要问题之一。在分布式查询处理中基于不同的目标有不同的查询优化算法,文章主要讨论基于最小传输代价原则的半连接算法,分析了半连接算法的原理并给出了多关系半连接查询优化算法思考。     

基于多源异构数据的查询分解算法

为解决全局查询无法直接查询异构数据源问题,提出将全局查询分解为针对异构数据源子查询的解决方案。设计面向多数据源异构数据的全局查询分解算法和子查询重构算法。全局查询分解算法基于JavaCC及JJTree工具将全局查询语句抽象成语法树。子查询重构算法遍历语法树,根据节点类型采用不同的重构算法,构造出针对不同类型数据源的子查询语句。     

Deep Web查询接口选择

越来越多的信息隐藏在Web查询接口之后,在此情况下如何寻找与用户查询最相关的数据源接口就变得越来越重要。文中提出了一种Deep Web查询接口选择算法,该算法是完全依赖于查询接口特征的。给定大量异构的Deep Web数据源,目标是选择与用户查询最相关的查询接口集。通过对实际查询接口特征的观察,发现了查询接口上谓词间的相关性。基于此发现,设计了一种基于共同出现谓词相关度模型的数据源选择算法,用于选择与用户查询最相关的查询接口集。     

Query Decomposition for a Distributed Object-Oriented Mediator System

The mediator-wrapper approach to integrate data from heterogeneous data sources has usually been centralized in the sense that a single mediator system is placed between a number of data sources and applications. As the number of data sources increases, the centralized mediator architecture becomes an administrative and performance bottleneck. This paper presents a query decomposition algorithm for a distributed mediation architecture where the communication among the mediators is on a higher level than the communication between a mediator and a data source. Some of the salient features of the proposed approach are: (i) exploring query execution schedules that contain data flow to the sources, necessary when integrating object-oriented sources that provide services (programs) and not only data; (ii) handling of functions with multiple implementations at more than one mediator or source; (iii) multi-phase query decomposition using a combination of heuristics and cost-based strategies; (iv) query plan tree rebalancing by distributed query recompilation.     

基于ORV的并行多表连接查询算法

为提高数据仓库中多表连接的查询处理响应时间,本文结合数据仓库中多表连接的特点,利用面向对象中的消息机制,提出了一种基于ORV（对象关系视图）的并行多表连接查询算法,并对算法的磁盘I／O操作块数进行了分析,与单处理机及传统的多表连接算法进行了比较。     

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。     

数据仓库中的一种提高多表连接效率的有效方法

联机分析处理OLAP查询经常涉及多表连接,所以提高多表连接的性能就成了提高OLAP查询处理的关键性问题．针对目前直接提高多表连接效率的方法、并行多表连接算法和连接索引,提出了变形多表连接索引．该方法基于使用SQL语句表述的查询模型库QMB建立一系列符合条件的变形多表连接事实表,并建立这些变形多表连接事实表的索引．在特定的多表连接查询中,变形多表连接事实表能替代原事实表与各维表连接,并在查询处理过程中动态更新．理论分析和实验结果表明,该方法可以有效地提高多表连接的查询效率．     

一个基于XML数据仓库系统的设计与实现

黄土高原数据仓库系统以分布式数据仓库为核心,包含多个异质数据源。系统采用中间件技术不仅提供多层次资源查询服务,并且还使用数据挖掘技术和信息检索技术对资源数据进行深加工,能够主动地为用户提供黄土高原生态环境咨询、评测、预测与决策支持服务。论文重点介绍了一种基于XML的统一模式查询语言———XUSQL,用以解决多数据源中多模式数据融合问题。XUSQL使得在数据仓库中的查询与数据源模式无关,把数据源和数据仓库隔离开,从而有利于构造分布式数据仓库,便于异质数据源之间数据融合以及数据源本身的结构调整。     

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。     

数据仓库查询处理中的一种多表连接算法

在进行数据仓库的OLAP(onlineanalyticalprocessing,联机分析处理)查询处理时,经常会涉及到多表连接操作,因此,提高多表连接的性能就成了数据仓库领域的关键性问题.基于数据仓库的星型模式,给出了一种新的多表连接算法(M-Join).与传统关系数据库管理系统的多表连接查询处理相比,该算法充分考虑了数据仓库中的数据本身和多表连接的特点,采用对多个表进行一次性连接的方法,使得查询的性能有明显的改善.同时,还给出了算法的实验结果和分析.