MySQL数据库索引的研究

数据库索引是用于提高数据检索速度的关键数据结构,该文结合常用的数据库索引结构B树,分析索引的原理,并结合外存储的原理,分析大多数数据库使用B＋树作为索引结构的原因,并结合My SQL数据库中Inno DB存储引擎中的索引实现,分析其优缺点。     

MySQL数据库索引的研究

数据库索引是用于提高数据检索速度的关键数据结构,该文结合常用的数据库索引结构B树,分析索引的原理,并结合外存储的原理,分析大多数数据库使用B+树作为索引结构的原因,并结合My SQL数据库中Inno DB存储引擎中的索引实现,分析其优缺点。     

关系型数据库中树形数据的组织与算法分析

介绍在关系型数据库中采用孩子表示法、双亲表示法以及双亲孩子表示法存储树形数据，讨论不同存储方法下插入删除结点、树的遍历、树的度和深度的计算算法，井分析这些算法的性能。     

基于移动对象运动模式构建的空间索引结构

由于实时跟踪移动的空间对象需要不断地查询和更新空间数据库的索引，经典R树空间索引结构的静态管理空间对象的方法并不适合移动环境，从而导致系统执行效率非常低下。根据对移动对象运动模式的分析，文中提出了一种称为ASI（Adaptive Spatial Index based on Motion Characteristic of Moving Objects）的移动空间对象索引结构，阐述了该索引结构的核心算法、构造方法、具体的数据存储方案，最后给出了该索引结构的试验分析结果。     

空间数据索引技术

多维数据库的应用日益广泛，如何有效地存储组织多维的数据，提高多维数据处理的效率已成为一个核心问题，对空间数据索引技术的研究情况作了分析，介绍了各类技术的基本思想，最后着重介绍一种用于高维持特征向量检索的新的、通用的空间数据索引技术，将只能在空间坐标数据类型之上建立索的传统的R树扩充为任意在数据类型上建立索引的类属的R树。     

一种基于有序二叉树的高效优化索引树

在编制汉字输入法的过程中遇到了字符串的存储和检索问题，对此提出了一种基于有序二叉树的高效优化索引树，给出了优化索引树的生成算法和搜索算法。在该高效优化索引树中，采用特定的非定长结构存储树节点，并把索引树存放在一个字节型逻辑数组中，从而大大减少了索引树中儿子指针和兄弟指针的个数，使得索引树中不存在空指针。优化后的索引树不仅占用存储空间少，而且检索速度极快，非常适合存储编码信息。     

空间数据库索引技术的研究

空间数据库的索引是提高空间数据库存储效率、空间检索性能的关键技术。传统的索引技术不能有效地索引空间数据。在综述现有空间数据库索引技术的基础上，提出了一种面向大型空间数据库的QR-树索引方法。     

频繁更新移动对象的索引方法

在时空数据库中,频繁更新会导致TPR树更新与查询性能下降。针对该问题,提出MAH—TPR索引方法,分别对预处理过程、索引结构及更新算法进行优化。在构建索引及更新操作时,通过使用空间聚类来减少节点间空间区域的交叠几率。引入基于磁盘的Hash辅助存储结构,在直接访问叶节点的基础上进一步减少磁盘I／O的操作。引入基于内存的移动对象辅助存储结构,用于存储发出频繁更新请求,以避免主索引结构节点的合并和分裂。实验结果表明,MAH—TPR索引方法的查询性能优于HTPR方法和LGU方法,更新性能优于HTPR索引方法。     

B+树算法的Java实现方法研究

随着人们对移动数据处理和管理需求的不断提高,与各种手持设备能够紧密结合在一起的嵌入式数据库逐渐成为人们研究的热点。而B+树作为一种成熟的数据结构,在数据库索引构建以及文件索引数据组织方面具有极其广泛的应用。为深入研究嵌入式数据库中B+索引的构建机制,文中使用Java语言实现了基于内存的B+树,并对其性能进行了评估测试。测试结果表明,该B+树具有良好的数据处理能力。     

基于UML技术的空间基础数据库设计与实现

设计合理的空间基础数据库不仅能提高整个空间数据操作时的性能和效率,而且还可以减少后期的维护修复工作,使整个空间基础数据运行的更加快捷,需要对空间基础数据建立数据库;当前的空间基础数据库设计方法采用ArcSDE数据引擎对空间基础数据进行不断地更新调整,再利用多源空间数据格式转换的技术对空间基础数据库进行设计,存在空间基础数据运行时速度缓慢,计算精度低的问题;为此,提出了一种基于UML技术的空间基础数据库设计方法;该方法首先在空间基础数据库设计中建立空间基础数据索引结构,利用R-树族构建空间基础数据索引树,依据空间基础数据索引树,扫描索引空间基础数据,过滤掉不满足查询条件的空间基础数据对象,使空间数据查询结果可以在额定时间内获得,然后采用空间基础数据点、数据线、以及由数据线组成的区域、一组区域、空间基础数据网络的详细存储方式对空间基础数据进行存储,利用MongoDB驱动程序对矢量空间数据进行存储存储,最后通过对空间基础数据库索引、查询、存储等设计实现了空间基础数据库的建立;仿真实验结果证明,所提方法提高了空间基础数据的建库速度,减少了数据运行的时间,提升了空间基础数据的利用率。     

基于区间编码的XML索引结构的有效结构连接

该文给出了一个XML树数据模型的形式化定义．将编码方案、逆序列表和路径索引的思想相结合，提出了一种改进的XML数据的索引结构；给出了两个实现双亲／孩子关系和拥有关系的结构连接算法，它们最多只需要对参与连接的两个列表分别进行一次扫描，并且能够根据双亲结构信息等利用Bt树索引尽可能多地跳过不需要参与连接的元素结点．实验结果表明，该文给出的基于XML索引结构实现双亲／孩子关系和拥有关系的结构连接算法是高效的、健壮的．     

基于移动对象运动模式构建的空间索引结构

由于实时跟踪移动的空间对象需要不断地查询和更新空间数据库的索引,经典R树空间索引结构的静态管理空间对象的方法并不适合移动环境,从而导致系统执行效率非常低下。根据对移动对象运动模式的分析,文中提出了一种称为ASI(Adaptive Spatial Index based on Motion Characteristic of Moving Objects)的移动空间对象索引结构,阐述了该索引结构的核心算法、构造方法、具体的数据存储方案,最后给出了该索引结构的试验分析结果。     

空间数据的混合树索引结构与访问引擎的研究

通过对空间数据库系统关键技术的研究,改进了空间数据索引结构,设计实现了基于2K叉树与R-树的混合树索引结构,提高了空间数据的访问效率,并通过实验验证了该结构的正确性与有效性;同时,在混合树空间索引结构的基础上,设计实现了一个符合OpenGIS规范的空间数据库访问引擎,它能有效地支持空间数据的存储与管理,并为数据共享和系统互操作打下了基础.该数据访问引擎在应用实践中也取得了较好的效果.     

Recno索引方式在伯克利数据库中的应用

B^ 树，Hash是数据库中常用的索引方式。但是，当要存储的记录太庞杂无法从中提取合适的关键字时，采用传统的B^ 树或HASH方式存储记录效率低。文中阐述了在这种情况下可提高数据库存储效率的索引方式——Recno方式的具体实现，并结合在伯克利数据库中实际应用进行了详细介绍。最后通过实验分析，证明了当要存储的记录太庞杂，无法从中提取合适的关键字时，采用Recno方式能较大改进数据库的存储效率。     

加密XML数据结构索引方案研究

充分利用XML数据库文档的树形结构特性,结合Dewey编码原理和B+树的索引特性,提出了一种基于B+树的加密XML结构索引和查询模型.在XML文档加密过程中,将XML加密数据与基于加密数据的B+树索引一起存储在服务器端,以便在服务器端完成对加密数据的结构索引.实验结果表明,此法提高了查询的效率,无需解密无关的加密数据,有效地实现了对加密XML数据的结构索引.     

空间索引的混合树结构研究

针对大型的空间数据库和多媒体数据库的应用,R-树索引结构是一种有效的高维数据索引结构,但R树也有其缺点,文章提出了一种基于四叉树和R-树的混合树空间索引结构,研究结果表明:在存储开销上,混合树比R-树略高,但插入、删除、特别是查找的性能得到了显著的提高,且索引量越大,混合树的查找性能越明显优于R-树。     

全文检索系统中动态更新索引结构的设计与实现

全文检索系统的重心是全文索引,全文检索的动态性取决于全文索引创建和更新的动态性.本文在对互关联后继树模型研究的基础上,借用操作系统和数据库的实现思想,对互关联后继树模型的存储结构进行优化,提高了索引更新的灵活性.文中给出了该结构的详细设计并提出了基于该结构的操作算法.实验证明,独特的结构很好地解决了索引的更新问题,较好地满足了数据频繁变化的应用需求.     

一种基于VARdnn-Tree的反向最近邻查询方法*

空间数据库中反向最近邻查询在低维查询时一般利用基于R-Tree的改进树作为索引结构,由于树型索引结构本身的限制,R-Tree等索引结构的查询在高维中都会出现维数灾难。针对这个问题,提出了一种基于VARdnn-Tree的索引结构,采用量化压缩的方法存储数据,能够有效地支持高维查询。     

支持线段查询索引结构CB树

在空间数据库中点、线段和区域是构成向量对象的三种基本实体。现有的索引结构能够将点或区域对象有效地组织成散列或分层目录,并且提供精确的检索方法。然而,这些索引结构索引线段时会出现以下问题。索引结构不能准确地表示线段的空间信息,这将阻碍对线段空间数据的高质量存储。位于层次目录中节点之间将产生大量死空间和重叠区域,随着时间的推移这将降低系统性能。提出一种采用数据压缩的索引结构CB树。与R树索引结构相比,CB树具有较优查询效率,占用较少存储空间。     

一种基于有序二叉树的高效优化索引树

在编制汉字输入法的过程中遇到了字符串的存储和检索问题,对此提出了一种基于有序二叉树的高效优化索引树,给出了优化索引树的生成算法和搜索算法.在该高效优化索引树中,采用特定的非定长结构存储树节点,并把索引树存放在一个字节型逻辑数组中,从而大大减少了索引树中儿子指针和兄弟指针的个数,使得索引树中不存在空指针.优化后的索引树不仅占用存储空间少,而且检索速度极快,非常适合存储编码信息.