多元连接查询的并行执行

文中首先分析了传统的并行查询处理算法,然后针对面向对象数据库及其查询的特点,结合查询处理的分阶段执行策略,基于对象类的混合式数据放置策略和基于合格标记的数据操作并行执行算法,提出了基于ｓｅｍｉｊｏｉｎ的并行查询处理算法,对算法的正确性进行了证明,并给出了性能评价的结果。     

分布式数据库中多元连接查询优化的研究

论文对分布式数据库中多元连接查询操作次序的确定问题提出了优化，通过引入收益代价比的概念，提出了一基于贪心算法的选择模型。通过该模型，可以得到理想的连接次序的选取方案。     

基于图的适应性多连接查询优化算法

提出一种基于图的适应性多连接查询优化算法,分析关系结果集到达时间和结果集大小之间的关系,借鉴适应性查询优化的动态调整思想,对基于图的多连接查询进行改进。仿真实验结果表明,该算法在最好情况下的时间复杂度为O（n）,且能有效提高查询效率。     

基于Kd树递归区域划分的分布式空间连接查询

随着空间信息应用需求的不断增长,分布式空间查询处理已经成为空间数据库领域一个重要的研究问题,其中应用最广也是最复杂的一类查询是分布式空间连接查询,分布式空间连接操作的计算代价与传输代价都非常高。目前处理该问题的策略大都要求空间数据集上存在索引并且对数据分布敏感,然而在某些情况下,这个前提并不存在。面对这个问题,本文提出一种基于Kd树递归区域划分的分布式空间连接策略,该策略以最小化网络数据传输代价为目标,基于任务分治的思想对连接区域进行递归划分。实验表明,该策略在不同数据分布情况下均优于传统查询策略,能有效地减小网络传输代价,表现出较好的性能。     

一种分布式数据库多元连接查询优化算法及改进

论文对于分布式数据库中的多元连接查询提出了一种优化算法。该算法产生的操作序列具有全局优化特征。在远程网中,采用最小生成树算法,生成最佳的连接序对能使得总的代价达到最小。而在局域网中,采用改进的最小生成树算法,生成尽可能多的并行连接序对,最大程度地应用并行性,使得响应时间最小。     

基于半连接的并行查询处理算法的研究

多元连接查询的并行执行是并行数据库的研究重点,传统的并行查询处理算法没有利用面向对象数据库及其查询的特点,算法效率较低.借鉴分布式数据库查询处理中基于半连接的优化思想,提出了基于半连接的并行查询处理算法.性能评价表明了其实用性和有效性.     

一种通用连接查询的重写方法

使用实视图进行查询优化的关键,是从实视图中找到执行代价较小的查询重写.本文提出了一种基于目标的方法,可以找到更多的候选方案,当查询的内置谓词只包含特征变量时该方法更加有效.在更多时候,它可以找到由Bucket算法找到的所有重写,而且更高效.     

空间查询优化

由于空间数据的复杂性,空间查询需要建立自己的代价模型。该文首先介绍了建立四叉树直方图来对空间查询的选择性进行估计,然后在此基础上对DM-SDB的查询代价进行估计,并使用该代价模型对DM-SDB的多连接查询进行优化。     

在多元连接数据查询中最小生成树法的改进应用

本文对最小生成树法在分布式数据库多元连接中的应用进行了阐述和分析,并利用分布式数据库数据的分布性对最小生成树法进行了改进。提出了基于最小生成树法的连接图划分方法将连接图划分成多个子连接图,提高连接操作的并行性,从而使得响应时间得到减少。     

GHMC-一种混合的数据库多连接查询优化算法

如何排列多连接表达式的连接顺序,是优化并行查询和提高数据库性能的关键技术之一．但多连接最优顺序是NPC问题。本文章研究了数据库多连接的特征,提出一种结合启发式和穷举搜索的Ghme算法,结合启发式和穷举搜索处理多连接查询,并从实验和理论证明其有效性。     

基于R-Tree的空间连接代价模型的改进

对基于R-Tree的空间连接代价模型进行了探讨，主要研究了HUANG Y W提出的空间连接代价模型。利用最优，最差选择策略降低该算法的时间复杂度，对基于缓冲区的代价模型提出了改进后的评估公式，通过实验验证了改进后的模型比原模型提高了评估的精确度。     

基于特征的空间查询语言

地理信息系统需要管理两类信息：一类是反映事物地理位置的空间数据;一类是反映事物相关特征属性数据。着重描述空间数据的特性。并给出一种不同于结构化查询语言（ＳＱＬ）的专门用于操纵空间数据的空间查询语言,以此分析地理信息系统强在的空间分析能力。     

一种基于Spark的多路空间连接查询处理算法

针对云环境下空间数据连接查询处理问题,提出了一种基于Spark的多路空间连接查询处理算法BSMWSJ.该算法采用网格划分方法将整个数据空间划分成大小相同的网格单元,并将各类数据集中的空间对象,根据其空间位置划分到相应的网格单元中,不同网格单元中的空间数据对象进行并行连接查询处理.在多路空间连接查询处理过程中,采用边界过滤的方法来过滤无用数据,即通过计算前面连接操作候选结果的MBR来过滤后续连接数据集,从而过滤掉无用的连接对象,减少连接对象的多余投影与复制,并采用重复避免策略来减少重复结果的输出,从而进一步减少后续连接计算的代价.合成数据集和真实数据集上的大量实验结果表明：提出的多路空间连接查询处理算法在性能上明显优于现有的多路连接查询处理算法.     

一种改进的多连接查询优化方法

M.S.Chen提出了用于产生具有较低计算代价的join丛树的启发式方法G_MC和G_MR.本文在分析相关join操作的次序与计算代价的关系后,给出了时间复杂度为O(n²)的对G_MC和G_MR的改进算法.由于在该算法生成的join丛树中,任意两个相邻的内部结点(join操作结点)的操作次序是最优的,因此,它比G_MC和G_MR能进一步降低join丛树     

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。     

面向GML的渐进式合并空间连接查询

在面向地理数据服务的空间数据集成系统中,常常需要对由地理数据服务动态生成的GML做进一步的空间连接查询处理才能得到用户最终的查询结果.研究并提出了一种面向GML的渐进式合并空间连接查询处理算法PrMSJ,其主要思想是改造传统基于划分的空间合并连接算法,使之能够以渐进的方式处理面向GML的空间连接查询;提出了一种基于驻留度的动态同步替换策略(DCFP)处理内存溢出;还提出了一种基于完备参考点的方法进行冗余结果检测.实验结果表明,所提出算法优于现有的渐进式空间连接查询处理算法.     

一种多路空间距离连接查询处理方法

为了解决多路空间距离连接查询问题,提出了一种基于R树的非增量递归算法。该算法采用深度优先递归搜索策略,同步遍历n个空间数据集对应的R树,算法结束时,同时返回K个距离最短的n元组。并且采用基于距离的平面扫描技术对该算法进行了优化,有效减少磁盘访问次数和CPU响应时间。最后,通过实验验证了算法的有效性。     

基于代理的并行空间查询语言

目前针对并行空间数据处理的研究主要集中在空间数据划分及其在其基础上的并行空间算法,对空间并行数据库平台本身的可用性,如应用程序的开发模式、高并发请求支持等研究较少。为此,对开源并行关系数据库查询语言进行空间查询扩展,提出一种基于代理的并行空间查询语言,并实现相应的并行数据库平台原型。基于该平台开发标准的网络地图绘图服务,在高并发环境下使用该服务对海量矢量数据进行实时渲染。实验结果表明,该平台具有与传统关系数据库一致的开发应用模式,可提供无缝的衔接方式,在海量数据高并发的情况下具有较高的可用性及查询性能。     

浅谈SQL中的连接查询和子查询

数据查询是数据库系统应用的主要内容,在实际工作中查询的数据往往涉及多个表,因此连接查询和子查询则成为数据库的主要查询方式.本文从连接查询和子查询的定义、分类、功能方面入手,总结两者的优缺点和使用习惯.