MongoDB中数据分页优化技术

针对MongoDB在大数据量情况下,内置的skip操作会变的很慢,数据库的分页查询效率成为影响数据库访问性能提高的重要问题。从分析MongoDB内置的skip-limit分页方法的优点和缺点及影响分页查询速度的关键因素入手,提出一种新的where-limit数据分页方法。通过改变查询文档的规则及使用合理的索引来提高分页效率。实验结果证实,优化后的查询方法在实现分页显示的操作中速度有明显的提高。     

多条件分页查询优化的设计方法

随着数据量的不断增加,数据库的分页查询效率成为提高数据库访问性能的重要问题。从分析影响分页查询速度的关键因素入手,结合优化器中SQL语句的优化原理和分页算法,通过理论推导和实验结果的分析,提出分页查询优化的设计方法。将该方法应用于实际系统的分页框架中,取得了较好的效果。     

MongoDB分页技术改进与优化

随着数据量的不断增加,使用MongoDB数据库内置的skip和limit组合分页算法效率低下,成为影响数据库访问性能提升的重要问题。从分析影响分页查询速度的关键因素入手,提出细粒度查询改进算法和where-limit算法。通过理论推导和与原算法的实验结果的比较,分析了两种新算法使用场景和优缺点。将两种算法应用于实际Web2.0日志系统应用中,取得了较好的效果。最后,对影响数据分页的其它因素进行了探讨,以更好的提高Web应用性能。     

基于Struts框架的Web数据库分页技术

针对Web数据库应用中经常遇到大数据量的查询分页问题,探讨运用J2EE Struts框架开发轻量级Web数据库应用,以提高大数据量的Web数据库查询分页能力.对目前典型的多种分页显示技术进行了对比分析,采用Struts框架结合JSP、Servlet与JavaBean的Web数据库分页技术设计方法.结合实际项目开发实践,给出该方法的具体实现及其部分核心代码.经应用测试,该方法在针对轻量级Web应用系统的实际运行期间有良好的稳定性、健壮性、安全性、移植性和明显的性能提升.     

ASP.NET中大数据量分页技术的研究与实现

在用ASP.NET开发Web数据库查询功能模块时,经常会碰到数据量比较大的情况。为了提高页面的访问速度,防止因页面过大而加载速度慢,一般都会使用数据分页技术。主要从性能方面分析ASP.NET中的各种数据分页技术的优缺点,并结合ASP.NET 3.5的最新特性,通过一个具体的例子给出了在大数据量下最佳的分页解决方案。     

表分区在分界开关监控系统数据库的应用

针对分界开关监控系统数据库实时状态表数据量急剧增大造成查询效率降低并且维护困难的问题,提出了对此类表进行分区的优化方案.详细阐述了表分区优化处理的过程,并通过分区窗口的滑动对实时状态表过时数据进行删除.通过大量测试数据,对比了分区前后的查询时间.测试结果表明,采用表分区技术能够显著提高查询效率,改善数据库性能.     

基于列式存储的闪存数据库查询优化策略

随着闪存的性能和容量的提高,闪存数据库的研究受到了广泛的关注.闪存具有随机读快、擦写代价大的特性,如何利用闪存的这个特点,减少查询时写闪存的频率,提高数据库的查询效率是闪存数据库查询研究的重要问题.已有的很多查询优化算法主要是按传统的行式存储方式来进行优化的,有一定的局限性.文中采用列式存储,提出了一种新的连接算法.该算法最小化了中间临时表,使投影数据量大大减少,达到了少写闪存、减小擦除代价的目的,从而提高了查询的效率.通过与传统行式算法的比较实验,证明了该算法的优越性.     

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。     

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。     

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。     

Oracle 10g数据库海量数据分页查询优化

Oracle数据库中海量数据分页查询效率直接关系到应用系统的执行效率。介绍Oracle 10g数据库中一种优化的海量数据分页查询解决方案,分析了传统分页查询技术的不足,将数据库优化策略、SQL语句优化、游标变量、批绑定、动态SQL等多种技术融为一体,并提供一个可以共享的、优化的存储过程,提高了海量数据的分页查询效率。     

基于Ajax 和PHP 数据分页的实现

Web系统经常会遇到大量的数据分页显示问题,传统的分页技术在提取数据时用户等待时间较长,利用Ajax技术结合PHP语言开发的Web系统在实现大量数据分页显示时,不需重载整个页面,通过更新局部数据即可,这样不但减少了用户等待时间,而且提高了查询效率。下面结合实例谈谈数据的动态分页显示的实现问题。     

PowerBuilder程序设计对HIS数据库效率影响分析

通过观察应用程序运行过程中数据查询响应速度过慢的情况,运用程序调试器对相关程序代码进行分析,找出影响查询响应速度的程序代码,进行程序优化,消除代码及查询语句中不合理设计,从而进一步提高了信息系统的运行效率.     

改进XISS索引技术的仿真研究

研究了数据库查询优化问题,而XISS索引是XML数据库索引中支持正则路径表达式的典型代表。XISS索引对于长查询路径表达式,要产生大量中间结果,连接操作代价十分高,加大了查询的时间和空间复杂度,导致查询的效率和准确率低。为了提高XML数据库查询效率和准确率,提出一种改进的XISS索引技术。首先引入DTD模式信息,简化编码方式;然后对节点索引结构进行改进,减少中间结果的连接次数,使得查询时间与路径长度无关,提高了查询效率和准确率。最后通过实验对改进前后的XISS索引进行仿真。结果表明,改进的XISS索引缩短了建立索引的时间,加快了查询响应的速度,提高了XML数据库查询的效率和准确率。     

海量数据分页机制在Web信息系统中的应用研究

在Web开发中,应用微软VS.NET集成开发环境中提供的DataGrid等数据控件,采用传统分页技术,很难解决海量数据的传输,分页的快速查询。结合一大型企业Web信息系统的开发实践,提出了基于XML和基于存储过程的分页算法,并结合实例对这些算法进行了详细的阐述。测试表明,其性能与响应速度相对传统分页技术有了很大的提高。     

基于改进区块链的智能制造安全模型

针对传统区块链智能制造安全模型存在的区块构建和数据查询速度慢、插入查询操作的时间复杂度高等难题,提出了基于改进区块链的智能制造安全模型。首先为了克服传统区块链耗电量大和吞吐量低的弊端,引入新型Merkle Patricia树(MPT)扩展区块链结构,以提供节点状态的快速查询;然后针对MPT不支持并发操作和高负载状态下性能较差的问题,设计无锁并发缓存Merkle Patricia树,支持无锁的并发数据操作,可以提升在多核系统下的效率;最后采用具体仿真实验分析了所提模型的性能。结果表明,改进区块链的智能制造安全模型可以有效降低插入查询操作的时间复杂度,大幅提升区块构建和数据查询的速度,相较于传统模型,获得了更优的整体性能。