XML递归安全视图的查询重写算法

XML(Extensive Markup Language)安全视图和查询重写是实现访问控制的关键技术.研究了基于XML递归安全视图的查询重写问题,分析了以前有关查询重写的研究工作,提出了一种基于XPath查询语言的能处理递归视图的查询重写算法,并对算法进行了分析,解决了当安全视图中存在递归时把查询进行有效重写的问题,避免了视图的物化和保存.     

半结构化查询重写的MiniCon算法

研究了基于半结构化数据查询语言TSL(tree specification language)的查询重写问题.提出了一种半结构化查询重写算法,解决了在给定一个半结构化查询和一组半结构化视图的情况下,找到最大被包含重写的问题.算法借用了可伸缩的关系查询重写的MiniCon算法的思想,解决了半结构化数据模型之下查询重写的一些新问题(如标识符依赖、集合值变量映射等).证明了算法的正确性.     

基于聚类的非一致性数据库聚集查询重写

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.     

非一致性数据库的多关系聚集查询重写

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.     

基于XML数据的通用路径表达式的查询

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.     

一种改进的基于约束关系的XML查询重写算法研究

查询重写是解决数据集成、查询优化和物理层数据独立性等问题的关键技术.以往工作主要集中在关系数据模型方面.最近Michigan大学Timber研究小组提出一种全新的基于约束的XML查询重写算法.然而,该算法未考虑存在内定谓词情况下的重写问题,应用范围受到一定限制.在原算法的重写思想基础上,提出了一种基于约束的XML查询重写的改进算法.通过引入映射规则中的约束条件,消除阻碍重写的Skolem函数,从而解决内定谓词问题,增大原算法的应用范围.证明了改进算法的正确性.性能分析和测试结果表明,改进算法并不增加实质性的性能代价.     

一种改进的XML查询重写算法研究

查询重写是数据集成的一个关键问题,它是将用户的查询请求自动重写为直接面向数据源的查询请求。最近Michigan大学和IBM的AImaden研究中心提出了一种新的基于约束的XML查询重写算法,但是该算法没有考虑复杂模式匹配重写问题,使得该算法应用受到限制。在原来的算法重写思想基础上,提出了一种改进的XML查询重写算法,扩大原算法的应用范围,并分析了改进算法的正确性和时间复杂度。     

基于视图的XML重写技术的研究综述

支持正则路径表达式的查询技术,被认为是半结构化数据模式下的XML查询研究领域中一种颇具有研究价值的XML查询计算方法.基于视图的查询重写技术充分利用视图中的信息来对查询进行优化,提高查询效率.本文讨论了对于支持正则路径表达式的XML查询如何进行重写的问题以及对不同技术的分析.     

查询重写关系数据库查询优化技术

随着数据仓库技术应用越来越广泛,数据仓库中查询使用频率也越来越高,基于查询重写的关系数据库查询优化技术,通过视图重写、子查询合并、等价谓词替换、使用临时表、以及用集合运算UNION代替逻辑运算OR等技术的使用。本文详细讨论了数据库查询优化器中查询重写模块的设计与实现;探讨了XML、SQL语句等查询重写方法。     

基于聚类的非一致性数据库查询重写

在非一致性数据库上,以元组匹配技术所产生的聚类和概率数据库的元组概率为基础,提出了可信聚类概率和可重写查询判断方法.考虑了最普通的IC情况（key-to-key和nonkey-to-key）,给出了无连接和有连接的查询重写方法.连接查询重写方法缩小了用于连接的中间结果集中可信聚类的元组数量,有效地提高了查询性能.实验使用TPC-H决策支持基准的数据和查询进行性能研究,分析了聚类基数和数据库尺寸等相关因素的影响,结果显示方法是有效的.     

基于XQuery语义缓存的异构数据集成系统的查询处理

提出了一种在Mediator-Wrapper结构中嵌入基于XQuery语义缓存的异构数据集成系统的查询处理方案,主要包括查询包含关系判定、查询分解和重写.同时提出利用树型同态算法解决XQuery查询语义包含关系的判断问题和Web环境下的缓存替换策略,旨在提高信息集成系统的查询性能.     

基于XPath的XML查询重写算法

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。     

一种扩充语义的实视图重写查询技术

分组聚集查询已成为数据仓库领域研究的核心问题之一,实视图是提高分组聚集查询性能的有效手段。利用维属性间的层次关系,对一般意义上的实视图重写查询进行了扩展,讨论了单一视图重写查询的限制条件,并给出重写方法,在此基础上,提出了一种利用多个实视图重写查询的优化选择算法,并通过实验表明,该算法进一步提高了分组聚集查询效率。     

数据库系统中SQL语句优化

查询是数据库中最基本、最常用、最复杂的操作,查询操作的优劣直接影响数据库应用程序的性能。本文主要讨论了基于SQL查询重写技术的数据库查询优化策略,通过查询重写可以把用户所写的效率不高的SQL语句重新优化组合,使之成为效率较高的查询语句。     

基于聚集查询重写的近似计算及其应用

研究了聚集查询重写的特征,根据数据仓库环境下聚集查询需要快速计算的特点,给出了一个基于聚集查询重写的快速近似计算模型,并在人口统计信息系统中应用该计算模型实现快速查询计算,该近似快速计算模型可以应用于具有统计特征的数据环境,获得快速的查询计算结果。     

View-based query processing: On the relationship between rewriting,answering and losslessness

As a result of the extensive research in view-based query processing, three notions have been identified as fundamental, namely rewriting, answering, and losslessness. Answering amounts to computing the tuples satisfying the query in all databases consistent with the views. Rewriting consists in first reformulating the query in terms of the views and then evaluating the rewriting over the view extensions. Losslessness holds if we can answer the query by solely relying on the content of the views. While the mutual relationship between these three notions is easy to identify in the case of conjunctive queries, the terrain of notions gets considerably more complicated going beyond such a query class. In this paper, we revisit the notions of answering, rewriting, and losslessness and clarify their relationship in the setting of semistructured databases, and in particular for the basic query class in this setting, i.e., two-way regular path queries. Our first result is a clean explanation of the relationship between answering and rewriting, in which we characterize rewriting as a “linear approximation” of query answering. We show that applying this linear approximation to the constraint-satisfaction framework yields an elegant automata-theoretic approach to query rewriting. As for losslessness, we show that there are indeed two distinct interpretations for this notion, namely with respect to answering, and with respect to rewriting. We also show that the constraint-theoretic approach and the automata-theoretic approach can be combined to give algorithmic characterization of the various facets of losslessness. Finally, we deal with the problem of coping with loss, by considering mechanisms aimed at explaining lossiness to the user.     

基于视图的正则路径查询重写

正则路径查询的重写是实现XML查询重写优化的基础。通过比较正则路径视图和正则路径查询的结构信息,分析了两者之间进行映射应满足的条件,描述了正则路径视图到正则路径查询的映射和基于有穷自动机的映射过滤算法,并从理论上阐明了两个算法的重写等价性。借助于此两个算法,能够极大地减少需要求解的映射数目和提高正则路径查询处理的效率。     

基于XML数据的通用路径表达式的查询

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。     

半结构化数据查询重写

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，信息集成，语义缓存等问题紧密相关，目前Internet上存在海量的半结构化数据，在信息集成过程中产生了大量半结构化视图，如何利用物化半结构化视图来重写用户查询，减少响应时间成为研究热点问题，上述问题本质上是NP问题，提出了一种半结构化查询重写的新方法，该方法在保证算法正确性和完备性的基础上，利用半结构化数据特点和查询子目标之间的关系，减少了指数空间的查询重写候选方案生成，理论分析表明，它极大地降低了算法的代价。