浅谈SQL Server 2012列存储索引技术

为了提高数据库的查询性能,SQL Server 2012提出了在表中创建列式索引。本文阐述了列存储索引的存储原理及使用列存储索引的优势与局限,旨在可以让用户通过列式索引卓越的性能挖掘交互式的探索数据,从而通过现有数据获得更多的商业价值。     

空间资源索引与top-k查询研究

以空间资源索引结构R-tree为基础, 考虑人们对空间资源能力指标的要求, 利用道路网络模型进行空间距离的计算, 提出了一种包含能力维度信息的空间资源索引结构和top-k查询算法, 并与传统遍历算法进行对比实验, 验证了查询算法的有效性。     

深度搜索到底有多“深”

正我们几乎每天都在使用百度、谷歌等搜索引擎,不过在实际使用中,大家是不是觉得这些搜索引擎仍然不够智能?如百度和谷歌对自然语言的搜索结果效率就比较低,搜索的结果往往和我们实际搜索意愿不符。为了解决这个问题,"深度搜索"技术应运而生了。     

Index-Based Cache Coherence Protocol

A multiprocessor envirorLment may encounter many problems such as deadlock, load balancing and cache coherence. However, the latter is considered the most dangerous if not properly designed, the system works naturally but generates inaccurate results. This occurs if obsolete versions of a memory block are used. Users may not be aware of the presence of such problem. Two main approaches are known to maintain data consistency： namely, snoopy and directory-based protocols. Each approach has its advantages and limitations. This paper proposes a new technique that considers both previously mentioned approaches. The network architecture is slightly updated by adding an index table to each processor. The proposed protocol is expected to reduce the access time, decrease the number of accesses to main memory, maintain data consistency, and assure the usage of the most recent value of a shared variable.     

RIAIL:大规模图上的可达性查询索引方法

图被广泛用来建模在社交网络、语义网、计算生物学和软件分析中的应用.可达性查询是图数据上的一种基础查询.当前,针对图上的可达性查询已经提出了一些索引算法,但是它们不能灵活地扩展到大的图数据.因此,提出了一种索引方法RIAIL(reachability index augmented by interval labeling).RIAIL将结点的标记信息表示成四元组.前两个元素是区间标记,编码生成树的可达性信息,后两个元素编码非树边的可达性信息.RIAIL查询时只需索引且索引创建代价小.最后,通过大量真实和人工生成数据集上的实验说明,RIAIL能够高效地处理可达性查询,并且可以简单地扩展到大的图数据.     

实时数据仓库中一种改进的数据流更新算法

为实现数据仓库中数据的高效集成,针对数据偏斜分布现象,提出一种改进的数据流更新算法EH-JOIN。该算法对传统散列连接方法进行改进,利用索引将部分频繁使用的主数据存储在内存中,解决了高速数据流下的磁盘频繁访问问题。实验结果表明,与MESHJOIN算法和R-MESHJOIN算法相比,EH-JOIN算法的服务速率在磁盘存储关系集保持适当大小时分别提高了96%和81%,在内存大小不同时提高了57%和48%。     

正态分布属性数据集上的Skyline查询

Skyline查询适用于多目标决策、数据挖掘等领域。以往的研究工作主要关注确定型数据集,少数针对不确定型数据集的研究处理的也多是离散型不确定数据。为此,定义属性呈连续型分布的不确定数据集,并给出一种针对该种数据集的Skyline查询算法,利用索引和分治思想解决其Skyline查询问题。实验结果表明,该算法可以在牺牲少量精度的情况下提高查询效率。     

《计算机研究与发展》征订启事

正《计算机研究与发展》(Journal of Computer Research and Development)是中国科学院计算技术研究所和中国计算机学会联合主办、科学出版社出版的学术性刊物,中国计算机学会会刊.主要刊登计算机科学技术领域高水平的学术论文、最新科研成果和重大应用成果.读者对象为从事计算机研究与开发的研究人员、工程技术人员、各大专院校计算机相关专业的师生以及高新企业研发人员等.《计算机研究与发展》于1958年创刊,是我国第一个计算机刊物,现已成为我国计算机领域权威性的学     

基于数据仓库的OLAP中的索引技术研究

数据仓库建立好后,需要对其充分高效地利用,OLAP联机分析处理就是一个很好的数据分析展现工具。人们对速度的追求是永无止境的,建立索引可以更快捷地响应用户的查询。索引的种类很多,相关研究表明位图索引既能节省空间,又能利用其进行的位运算而提高相应的查询速度,然而位图索引对字段基数较低的字段有比较好的效果,当遇到字段基数较高的字段时也会占据大量的空间,其效果不及B‐T ree索引,论文针对这种情况对位图索引进行了扩展,引入了标识符索引,并对其进行了比较讨论,最后提出可以根据维的各自特征建立不同的索引。     

文献搜索引擎中特征项及权重的应用

针对目前用户在使用搜索引擎过程中,检索结果冗余、效率低下等问题,本文在对文献垂直搜索系统中Lucene.Net的索引算法研究基础上,结合用户实际专业检索需求,改变其算法中的激励因子,实验结果证明该方法确能提高搜索结果的相关度.