谈分布式数据库查询优化

分布式数据库系统是计算机网络技术与数据库技术互相渗透和有机结合的产物。具有数据独立性、集中与自制相结合的控制机制、适当增加数据冗于、事务管理的分布性等特点。有了分布透明性,用户的查询程序书写起来就如同数据没有分布一样,使系统使用起来更简单、有效。但是由于数据的分布和冗于,使得分布式数据库系统查询处理增加了许多新的内容和复杂性,因此分布式查询处理的优化显得更为重要。     

分布式数据库查询优化策略研究

分布式数据库系统由于数据的分布和冗余使得分布式查询处理增加了许多新的内容和复杂性,因此分布式查询处理的优化显得尤为重要。本文简要介绍分布式查询优化的目标、策略,并针对分布式数据库系统的查询优化,讲述三个典型的算法:INGRES算法、SystemR*算法、SDD-1算法,并进行对比、优化、总结,最后对SDD-1算法进行改进。     

基于Oracle分布式数据库的查询优化

随着信息和网络技术的发展,分布式数据库得到了广泛的发展,其中Oracle分布式数据库在企业管理中得到了极大的应用。为了能够更好地提高企业的竞争力,对Oracle分布式数据库的查询进行优化成为必要。从介绍Oracle分布式数据库的两种基本结构出发,重点介绍了几种不同的Oracle分布式数据库的查询优化方法及其SQL语句的实现,并且通过试验对优化方法的性能进行了测试,然后通过数据的对比体现出了查询优化前后的差别,最后给出了可能影响查询优化性能的因素。     

查询优化在分布式数据库系统中的应用

分布武数据库系统由于数据的分布和冗余使得分布式查询处理增加了许多新的内容和复杂性，因此分布武查询处理的优化显得尤为重要。本文将以分布武的药品采购数据库系统为例，简要介绍分布武查询优化的目标、策略及基于关系代数等价交换的优化算法。     

浅谈分布式数据库系统查询优化

分布式数据库系统的查询优化,就是要寻找执行代价最小的查询执行策略,使系统执行效率达到最高。我们在应用中需要选择适当优化方法,在执行代价和便捷度之间得到最佳执行方案。     

一种分布式数据库查询优化算法

Ｃｈｅｎ和Ｙｕ提出了一种新的等联接操作结果估算模型，借助于它来估算ｊｏｉｎ缩减器带来的收益。本文在此基础上分析了收益之和与ｊｏｉｎ缩减器执行次序的关系，提出了复杂度为Ｏ（ｎ＾２）的优化算法。该算法除考虑采用局部收益最大的ｊｏｉｎ操作做为首选操作外，还考虑了算法产生的操作序列在一定的条件下具有全局上的优化特征：任意两个相邻ｊｏｉｎ操作构成的子序列是最优的。     

基于分布式数据库的查询优化分析

在分析比较了分布式数据库和集中式数据库的不同特点的基础上,归纳出分布式数据库系统查询优化的目标、准则和查询过程,进而提出查询优化的策略,并总结了估算分布式查询代价的方法。     

分布式数据库系统的查询优化策略

简要的介绍了分布式数据库系统的概念和特点,并在分析比较分布式数据库系统和集中式数据库系统查询优化目标不同特点的基础上,归纳出分布式数据库系统的查询优化目标和代价分析,进而提出查询优化的策略,并在举例中重点讨论了操作执行顺序的不同对查询性能的影响。     

基于分布式数据库系统查询优化策略的研究

在分布式数据库系统中,由于数据的物理分布使得分布式查询处理增加了许多新的复杂性,不同的查询处理策略,其查询处理代价和复杂度是大不一样的。分布式数据库系统的查询优化和集中式数据库系统相比,显得更为重要。文章在充分讨论查询优化和策略的基础上,着重论述了一种分布式数据库系统查询优化策略是如何影响查询性能的。     

基于半连接的分布式查询优化技术研究

在分析比较分布式数据库系统和集中式数据库系统结构以及查询优化目标不同特点的基础上,归纳出分布式数据库系统的查询处理和优化,介绍分布式查询优化技术中非常有效的半连接操作技术,并在此基础上重点讨论基于半连接的分布式查询优化方法——PERF连接技术。     

一种基于量子遗传算法的分布式异构数据库查询优化方法

对于分布式异构数据库,查询优化既是非常复杂的问题,又是影响系统性能的关键因素。该文结合遗传算法和量子计算的优点,提出了基于量子遗传算法的分布式异构数据库查询优化方法。仿真实验表明,该方法有效地提高了分布式异构数据库的查询优化效率。     

基于禁忌GEP的分布式数据库查询优化算法

为了更好地解决分布式查询优化问题,论文在传统GEP算法的基础上,结合禁忌搜索策略,提出了基于禁忌GEP的分布式数据库查询优化算法（DistributeddatabasequeryoptimizationalgorithmbaseduponTabu-GEP,DDQO-TGEP）。仿真实验表明,随着查询关系个数的增加,DDQO-TGEP算法执行查询时所需要的查询优化时间和最优查询策略生成时间都比传统的GA和GP算法显著下降,其中查询优化时间最大下降约42．16％,最优查询策略生成时间最大下降约36．8％。     

基于Agent的分布式数据库查询优化研究

目前分布式数据库查询优化器基于代价模型,总代价=CPU代价+I/O代价+通信代价,在远程通信网或数据传输率较低的系统中,通信代价应作为首要的优化目标来考虑;提出了一种基于Multi-Agent技术的查询模型(QMAS);同时为了保证系统组内、组间Agent之间的高效通信,采用了树型拓扑结构(TTMAS)的通信模型,系统内各Agent使用通信原语高效通信、协作,且满足Agent间的通信路由最优,从而保证了QMAS的查询效率.     

Oralce数据库的SQL查询优化研究

Oracle数据库的性能优化问题一直是决策者及技术人员共同关注的焦点,影响数据库性能的一个重要因素就是SQL查询语句的低效率。阐述了几种常见的Oracle数据库的性能优化技术,如数据库设计的优化、I/O优化、数据库各种动态参数的调整,并着重讨论了SQL语句的查询优化。从查询优化的测试结果来看,系统的响应时间明显降低,系统运行效率得到提升。     

数据查询优化算法综述

综合提出了评价查询优化算法的4个标准,并基于这4个标准作了比较分析,便于更容易、更快捷地找到适用特定问题的优化方法。