对双亲／孩子结构连接算法的研究与改进

结合区间编码和结点模型映射方法提出一种用于关系数据库的扩展存储模式.通过按广度优先遍历XML树实现对双亲/孩子关系结构连接算法的改进.改进后的算法降低了内存空间的开销,缩小了列表的扫描范围,明显提高了查找匹配速度,达到了查询优化的目的.     

基于扩展前缀编码的左孩子右兄弟结构连接算法

为了更加有效实现XML文档的结构查询,加强结构连接操作的效率,提出一种新结构连接算法.该算法采用扩展的前缀编码方案,在编码中增加了type、index等字段以利于定位树中结点在祖先结点列表或者后裔结点列表中的位置.该算法通过将XML文档树转换成左孩子右兄弟树,并定位树中一个祖先元素的起始点下标和终结点下标来找到该祖先元素的后裔结点列表.算法时间复杂度分析表明了该算法比现有算法的性能更好.     

兄弟轴的有效楼梯连接算法

使用关系数据库来存储和查询XML数据是很多人正在研究的问题.其中,楼梯连接是这一方向的重要工作.楼梯连接是作为对RDBMS内核的局部改进而提出来的,它封装了提高XPath处理性能所需的树结构知识.研究了兄弟关系的楼梯连接算法问题.基于区间编码方案,提出了两个有效的楼梯连接算法来计算兄弟关系.这两个算法具有如下特点:不参与连接的节点可以根据B+树索引事先判断出来并跳过,上下文节点表和文档表都最多扫描一次,按文档序有序输出结果.实验结果验证了算法的高效性.普遍认为,这是首次对这一问题进行的研究.     

一种改进的多谓诃归并连接算法

结构连接攫作是XML数据库查谭的主要操作，结构连接算法优化是XML查询优化的核心。通过把扩展的QB编码和Suffindex后缀树引、入MPMGJN算法，提出了Advance MPMGJN算法。实验证明，该算法在降低时间复杂度，减少冗余连接等方面有优良的性能。     

一种改进的多谓词归并连接算法

结构连接操作是XML数据库查询的主要操作,结构连接算法优化是XML查询优化的核心.通过把扩展的QB编码和Sufflndex后缀树引入MPMGJN算法,提出了Advance MPMGJN算法.实验证明,该算法在降低时间复杂度,减少冗余连接等方面有优良的性能.     

Native XML数据库的结构连接算法研究

Native XML数据库的快速查询,可以通过基于XML文档编码的结构连接算法实现。在对现有结构连接算法进行综述的前提下,提出一种新的Native XML数据库的结构连接算法——基于深度均匀划分的结构连接算法(DRIAM)。该算法不要求输入数据AList和DList有序或在其节点编码上建有索引,避免了排序和索引所增加的额外开销;不需要输入数据AList和Dlist全部加载到内存中,可以适应不同内存大小限制的情况,并且该算法时间复杂度非常低。     

XML查询的结构连接算法

针对目前多数XML结构连接方法在输入元素集合不存在索引或者无序的情况下,对输入数据临时排序或建立索引代价过高的问题,分析经典的Stack-Tree-Desc算法以及B 树索引的优化算法,提出不局限于外部索引结构的XML查询优化策略并给出算法实现.实验结果表明该算法较Stack-Tree-Desc算法查询效率更高.     

XML查询结构连接顺序选择算法分析与优化

如今对XML查询的优化是对XML的热点研究方向。其中的结构连接操作是XML数据库查询的主要操作。和关系数据库中的连接运算一样，结构连接顺序的选择是XML数据库查询优化的核心。文中主要通过对XML查询优化中各种选择连接顺序算法的研究，提出了一种优化的算法，在规模较大的XML，查询中能够有效缩减搜索空间，提高效率。     

XML查询结构连接顺序选择算法分析与优化

如今对XML查询的优化是对XML的热点研究方向。其中的结构连接操作是XML数据库查询的主要操作。和关系数据库中的连接运算一样,结构连接顺序的选择是XML数据库查询优化的核心。文中主要通过对XML查询优化中各种选择连接顺序算法的研究,提出了一种优化的算法,在规模较大的XML查询中能够有效缩减搜索空间,提高效率。     

XML数据库结构连接算法之分析

结构连接是XML查询处理的核心操作,受到了计算机研究界的高度关注.高效的算法是高效查询处理的关键,目前已经提出许多结构连接的算法.本文介绍了几种典型的算法,并分析了这几种算法的优缺点.     

XML数据流中的后兄弟查询算法

针对在XML文档树模型中进行后兄弟节点查询时内存消耗大、匹配效率低等缺陷,提出一种基于XML数据流与栈的后兄弟查询算法。采用SAX解析器与结构连接方法,对XML文档中所有已知节点与后兄弟节点进行精确匹配并输出。结果表明,该算法具有适用范围广、占用系统资源少、匹配效率高等优势。     

基于结构化联接的多版本XML文档查询处理

结构连接是XML查询处理的核心操作,受到了研究界的关注。高效的算法是高效查询处理的关键。目前已经提出了许多结构连接的算法,但都不支持多版本的XML文档。文章对经典结构连接算法进行了扩充,使之支持多版本的XML文档。     

基于分片的XML快速结构连接算法

结构连接作为XML查询的重要部分,对查询性能来说起着非常重要的作用.目前有几种结构连接算法已经被提出,例如Stack-Tree、XR-tree.这些算法主要集中在节点之间关系的确定上.与之不同,作者从分片的角度去解决结构连接问题,首先把节点间的关系引申到分片之间的关系,从而得出各分片之间的一些性质,再利用分片间的性质来提高结构连接操作的性能.文中提出了一种基于分片的结构连接算法和两种优化方法,实验表明该算法在性能上要优于Stack-Tree算法和XR-tree算法.设计了一个简单而又高效的索引结构来存储分片结果,实验结果表明该索引结构的维护代价要小于XR-tree的维护代价.     

Structural Join and Staircase Join Algorithms of Sibling Relationship

The processing of XML queries can result in evaluation of various structural relationships. Efficient algorithms for evaluating ancestor-descendant and parent-child relationships have been proposed. Whereas the problems of evaluating preceding-sibling-following-sibling and preceding-following relationships are still open. In this paper, we studied the structural join and staircase join for sibling relationship. First, the idea of how to filter out and minimize unnecessary reads of elements using parent＇s structural information is introduced, which can be used to accelerate structural joins of parent-child and preceding-sibling-following-sibling relationships. Second, two efficient structural join algorithms of sibling relationship are proposed. These algorithms lead to optimal join performance： nodes that do not participate in the join can be judged beforehand and then skipped using B^＋-tree index. Besides, each element list joined is scanned sequentially once at most. Furthermore, output of join results is sorted in document order. We also discussed the staircase join algorithm for sibling axes. Studies show that, staircase join for sibling axes is close to the structural join for sibling axes and shares the same characteristic of high efficiency. Our experimental results not only demonstrate the effectiveness of our optimizing techniques for sibling axes, but also validate the efficiency of our algorithms. As far as we know, this is the first work addressing this problem specially.     

三级存储系统中一种高效的连接算法

第3级存储器的联机使用为海量数据管理提供了一种廉价可行的方案.为了使数据库管理系统能够联机使用第3级存储设备,第3级存储设备上的关系操作算法,特别是连接操作算法是必须解决的关键问题之一.提出一种高效的连接算法.实验结果表明,该算法无论在性能方面还是在扩展性方面都优于以往算法,极大地减少了I/O代价.当数据量较大时,算法的性能不低于基于磁盘的连接算法.结果表明,第3级存储器可以像磁盘一样在海量数据库系统中联机使用,解决海量数据库存储和联机查询等关键问题.     

结合哈希过滤的一种改进多连接查询优化算法

多连接查询优化是提高数据库性能的关键问题之一。Chiang Lee提出了一种启发式多连接查询优化算法MVP,分析发现该算法并没有考虑减小执行计划的计算代价。该文结合哈希过滤的特点提出一种改进的多连接查询优化算法,与MVP算法相比该算法降低了执行计划的计算代从,从而使查询响应时间更短。     

一种新的基于B+树结构索引的XML元素的连接算法

该文通过对传统的NumberingSchema进行改进,并结合B+树提出了一种新的索引———B+树结构索引。在B+树结构索引的基础上提出了一种有效的连接算法,该算法通过削减不参加连接的元素来实现快速、有效的连接。