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在聚类和非一致性数据库无聚集查询基础上提出聚集查询重写方法.通过聚集值范围限定了最值和期望值,给出无连接和有连接的聚集查询重写策略.聚集重写查询通过分析聚类中可能元组和分组属性来过滤聚类,计算初始分组属性的最值和期望值.实验使用TPC-H决策支持基准进行性能研究,分析了聚类基数和数据库尺寸等因素的影响.结果显示尽管重写查询显著地比初始查询的执行时间长,但还是可以接受的,表明方法是有效的. 相似文献
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基于非一致性关系数据库的选择连接查询技术,提出了基于非一致性数据库多个关系上的聚集查询重写方法。该聚集查询重写方法先通过查询出多关系上的一致性结果,然后进行分组聚集,返回聚集表达范围边界值。实验采用TPC-H策支持基准进行性能研究,结果表明重写查询比初始查询的执行时间要长,但还是可以接受的,因此该方法是有效的。 相似文献
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基于非一致性关系数据库的选择连接查询技术,提出了基于非一致性数据库多个关系上的聚集查询重写方法.该聚集查询重写方法先通过查询出多关系上的一致性结果.然后进行分组聚集,返回聚集表达范围边界值.实验采用TPC-H决策支持基准进行性能研究,结果表明重写查询比初始查询的执行时间要长,但还是可以接受的,因此该方法是有效的. 相似文献
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完整性约束常用来定义数据库的数据语义,违反约束的数据库实例为不一致数据库,返回含有不一致结果的查询称为不一致查询。一致性查询目的在于不修改数据库实例而从不一致数据库获取满足约束的查询结果,已有方法因其支持的约束类型有限或计算复杂度高而影响其应用范围。提出了一种基于空值修复的数据库一致性查询方法,首先将原始完整性约束转换为与查询相关的统一约束,然后根据统一约束对原SQL查询进行查询重写,重写后的查询将不一致属性值当做空值来处理以获得满足完整性约束的结果。系统实现与实验证明,该方法在多种完整性约束类型与SQL 相似文献
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A systematic,efficient compilation method for query evaluation of Deductive Databases (DeDB) is proposed in this paper.In order to eliminate redundancy and to minimize the potentially relevant facts,which are two key issues to the efficiency of a DeDB,the compilation process is decomposed into two phases.The first is the pre-compilation phase,which is responsible for the minimization of the potentially relevant facts.The second,which we refer to as the general compilation phase,is responsible for the elimination of redundancy.The rule/goal graph devised by J.D.Ullman is appropriately extended and used as a uniform formalism.Two general algorithms corresponding to the two phases respectively are described intuitively and formally. 相似文献
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基于XML数据的通用路径表达式的查询 总被引:2,自引:0,他引:2
查询重写是数据库研究的一个基本问题,它和查询优化、数据仓库、数据集成、语义缓存等数据库问题密切相关。同时,查询重写也是在关系数据库中存储和查询XML数据的关键问题。由于XML数据是元素嵌套和元素引用的,嵌套层数可以任意,并且模式和数据混合,因此XML的查询会涉及到广义路径表达式(GPE)。文中着重研究了如何解决XML数据的查询重写的方案,把含有广义路径表达式的XML查询语句重写为含有简单路径表达式(SPE)的XML查询语句,再转化为基于关系数据库的SQL语句。 相似文献
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数据库外包是将数据库管理工作外包给专业第三方,而数据库外包中需要解决的关键问题之一是查询结果的验证.提出了外包追加型数据库的问题.根据外包追加型数据库的特点,在现有验证数据结构的基础上,提出了一种新型验证数据结构Min-Max Hash Tree,可以有效地解决客户对查询结果进行验证的问题.对于数据所有者端,给出了基本的数据发送算法;对于服务提供商端,分别给出了一次性查询和连续查询的查询算法和查询结果验证算法.最后,对数据所有者端的验证数据结构的存储、数据发送和服务提供商端的连续查询进行了优化处理,大大节省了数据所有者端的存储空间,提高了数据的整体处理效率.实验表明,Min-Max Hash Tree能够有效完成追加型数据库外包的查询结果验证,并且能够高效率处理大规模数据. 相似文献
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Internet上的数据库联合查询优化 总被引:19,自引:0,他引:19
Internet是一个大型1自治的分布式系统,其结点正日益成为数据库系统,Internet形成的新环境要求重新考虑现行分布式数据库技术的许多概念,文中对Inernet上--类重要的查询--联合查询作了代娄分析,指出联合查询的优化是一个NP完备问题,然后提出酌情处理较低的启发式查询优化算法,采取“扩展半连接”的思路降低通信费用,以“本地析取、异地合取”的策略减少响应时间。 相似文献
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XML安全视图和查询重写是实现访问控制的关键技术。研究基于XML递归安全视图的查询重写问题,提出一种基于XPath查询语言、能处理递归视图的查询重写算法,避免了视图的物化和保存。该算法具有较高通用性,实验结果验证了其有效性。 相似文献