一种新的XML文档的存储平台SDML的实现技术

目前,XML文档数据库(NXD—Native XML DBMS)的设计和存储正受到越来越多的关注,这是由于它可以灵活地表示各种数据,尤其是那些关系模式无法表达的复杂的数据。已经有一些NXD产品出现。而对XML文档的存储的好坏直接影响到它的查询效率,基于此我们自主提出了一种高效的XML文档存储平台SDML。详细讨论了它的存储结构和实现细节。特别提出了如何解决具有大量结构相同元素的存储方法,并给出了在其上进行查询、插入、删除和索引维护等操作的解决方案。给出了这种结构I／O费用代价,并进行了相关的实现,为NXD的存储优化提供一种新的途径。     

基于PATRICIA-TRIES的XML路径索引设计

随着XML逐渐成为Internet数据表示与交换的标准，如何快速准确地访问XML文档中的数据已成为亟待解决的关键问题，建立路径索引是提高查询效率的一种重要手段．本文设计了一种基于PATRICIA-TRIES的路径索引，简称PT索引．该索引有如下特点：一、基于PATRICIA-TRIES结构，实现快速检索．二、采用压缩编码能够将路径索引放入内存，三、索引含有结构和文本信息，通过查询索引就能提供结果，无需打开原文档．其后，分析了PT索引的时间和空间复杂性，并与三种的典型的索引结构进行了对比实验，结果证明了其在路径查询方面具有更高的效率．     

面向原生XML数据库的自适应路径索引

路径索引是改善原生XML数据库(NXD)性能的一项重要技术.然而现有NXD中的路径索引缺乏动态性、白适应性,妨碍了NXD的查询性能改善.本文根据Chung C等提出的面向XML数据的自适应路径索引(APEX)[1],结合NXD的特点,提出面向NXD的自适应路径索引(NXD.APEX).NXD.APEX继承了APEX自适应性,并通过加入时间特征到APEX的常用路径挖掘算法中,使NXD-APEX能有效处理具有时间局部性的查询.同时针对NXD-APEX可能导致的大空间开销问题,提出一种基于收益的索引筛选算法.试验表明:NXD-APEX能以合理的空间开销有效地改善NXD的查询性能.     

基于代价的XML路径索引构建

处理路径表达式是XML查询技术中的难点和热点．在本实验室提出的XML路径表达式索引-结构化映射的基础上．为了降低构建索引所需的空间开销，本文提出了构建路径索引的代价模型，并设计了基于给定查询负载，有选择地构建路径索引的相应算法，为给定查询负载自动选择近最优索引模式（NOIS）．本文还提出了当查询效率发生变化时，系统对索引模式进行自适应调整的策略．实验研究表明：使用本文方法，系统可在不影响路径表达式处理效率的前提下，大大降低路径索引的空间开销，取得查询收益和空间开销的较佳权衡．     

VXMLR系统存储模式的自适应调整

XML管理系统的查询处理效率很大程度上取决于系统中XML数据的存储模式．在用户查询已知或可预测的情况下，根据用户查询设计存储模式可以改善系统的查询处理效率．该文介绍VXMLR系统存储模式的自适应调整机制，根据历史查询信息，VXMLR系统对其存储模式进行自适应调整，从而提高查询处理效率，其基本思路是：首先根据历史查询，推导出适当的映射规则，得到XML文档在关系数据库中的存储模式；然后，在给定的空间约束下，根据历史查询使用背包问题求解算法选择关系表进行垂直分割或冗余存储相关数据，使查询所访问的无关数据尽可能少,VXMLR系统提供四种存储模式调整策略，其中两种策略可以实现自适应的存储模式调整，实验结果表明文中提出的方法是有效的。     

基于结构标记树的XML可查询压缩方法

针对支持查询的XML数据压缩方法存在的路径和数据重复等问题,通过去除XML数据中的重复路径,简化XML数据结构,提出结构标记树的概念及其生成算法,设计一种基于结构标记树的可查询XML数据压缩方法SSTQC,对XML数据进行压缩和组织查询。SSTQC一次扫描XML文档,具有较好的的压缩性能和查询效率。     

基于优化过滤策略的XML数据查询处理

如何高效地处理XML查询，是目前研究的热点。由于当前方法存在过多扫描无用节点引起效率下降的问题，本文设计了一种XML数据的二级索引结构，基于该结构给出路径查询处理算法。首先，本文对XML模式中每个节点按路径类型进行分类编码，然后把每个节点按该编码进行聚类存储。在查询时，就可以先根据模式信息和查询信息得到目标节点的编码，然后只需将二级索引中这些编码对应的部分载入内存，进行过滤操作。这样就不必扫描整个索引，提高CPU和IO效率。本文还对二级索引结构进行扩展，使本文的过滤索引能方便应用在有分支结构的查询上。实验结果表明，本文的XML数据过滤算法效率优于基于Bit vector的过滤算法，并且索引结构所需要的存储空间也小于Bitvector索引。     

一种基于DTD的XML索引方法

路径查询是XML查询的一个主要特征,现已提出了多种XML索引方法．DTD的结构信息对于XML索引的建立及查询效率的提高很重要,但现有的大部分索引方法没有利用DTD这一有效资源,提出一种利用DTD的XML索引方法——DBXI(DTD-based XML indexing),该方法采用了新的编码方法,可使路径查询具备如下特征：对于由N个元素／属性组成的具有1个谓词约束的路径表达式,DBXI处理每个XML文档仅需0次或1次元素／属性结点集的结构连接操作;对于在XML文档中不存在匹配结构的路径查询,DBXI能够在比现有的XML索引方法较短的时间内给出无查询结果的判断．实验表明,与Lore,SphinX和XISS等索引方法相比,DBXI能够缩短路径查询的响应时间．     

XQuery实现中的结构连接算法分析

在NXD(Native XML DBMS,原生XML数据库管理系统)的查询语言——XQuery的实现过程中,XML文档节点结构关系的查询效率非常关键。介绍了三种结构连接算法,分析了每个算法的时间复杂度,评价了它们的优缺点。同时,提出每种算法的适用场合,并设计具体的试验验证了分析结果。     

基于编码的XML关系数据库存储

在XML的发展过程中,如何有效地利用关系数据库技术存储和查询XML数据已经成为一个研究热点．提出了一种基于前、后序编码的XML关系数据库存储方法,该方法采用的模式映射方法能够使基于不同DTD（或schema）的XML文档保存在同一个关系表中,支持快速的XML路径查询,且具有较高的XML文档重组效率．对该方法中递归模式的处理技术也进行了讨论．实验表明,与XRel,Florescu和Kossman等人提出的XML关系数据库存储方法相比,该方法能够缩短复杂XML路径查询（如带条件谓词约束的路径查询）的响应时间．     

基于纯XML数据库的SCL文件管理

介绍IEC61850系列标准中的变电站配置描述语言的文件结构,阐述系统的配置流程及各种数据文件的交换过程,提出在XML文件管理维护上采用纯XML数据库技术。直接将XML文本文件作为存储单元。创建2个索引文件,运用传统的B+树数据结构建立索引。针对XML文件的特性,采用XML路径语言XPath表达式的方法进行文件查询。     

Native XML数据库技术综述

XML成为数据统一描述和表示的标准。如何管理已经出现的大量的XML数据成为重要的问题。Native XML数据库(NXD)是解决XML数据管理的重要手段。分析和综述了NXD研究现状．以及几个主要研完方向：数据模型、查询语言、存储技术等。分析了NXD的基本特性和具有代表性的NXD系统，最后指出了目前研究存在的不足以及该学科的发展趋势。     

基于DOM持久化的NXD数据存储模型研究

介绍了一个具有专有存储格式和基于DOM持久化技术的NXD数据存储模型。此模型扩展定义了4种持久化DOM节点类型，设计了一种存储混合型XML文档的方法，并依据文档的次序建立了数据聚集。     

在SaaS中使用原生XML数据库

多租户数据存储是软件即服务（SaaS）的重要研究点之一。现有的解决方案大都是基于关系数据库的模式映射技术,然而理想的SaaS多租户数据库并没有产生。文中从SaaS的web特性、数据存储存储灵活性和分布式特性三个方面讨论了在SaaS中使用原生XML数据库（NXD）的可能性,并且给出了等价于私有表方法的多租户数据XML存储结构。与此同时依据此XML结构进行了相关的实验,结果表明NXD作为理想的web中XML数据存储方式可以成为多租户数据存储的一种解决方案,并且能够有效地支持SaaS的web特性、数据存储灵活性等特点。     

NXD研究与应用

NXD(NativeXMLDatabase)是以XML格式存储信息的数据库.NXD的特性能很好地满足电子商务等应用对XML格式的嵌套和半结构化数据进行信息管理的特殊需要,它是这类应用的一个好的选择.本文根据NXD的研究现状,介绍了NXD的基本概念和相关技术,并对其实现和应用进行了分析和研究.     

基于NXD的研究与应用

在介绍XML数据文档的基础上,讨论了XML数据库处理技术的分类及各自的适用场合;然后分析了NXD的主要特点,以及其相对于XED的应用优势;最后结合“高校数字图书馆“系统的实际开发,提出了基于NXD开发应用系统的一般流程.     

移动环境中自适应的XML广播索引

针对如何减少移动计算环境中XML数据广播的调谐时间和访问时间的问题,提出一种基于自适应索引的XML广播调度算法XAISA。它能根据系统负荷动态调整数据块的度,从而达到性能最优化。性能分析和实验比较表明,该算法能以极小的平均访问时间的代价大大减少平均调谐时间及接收XML广播数据的时间。     

Native XML数据库的研究与应用

针对一种新兴的Native XML数据库（NXD）进行了探讨并提供了应用实例。概述了Native XML数据库研究和发展的现状，及Native XML数据库的含义。重点叙述了Native XML数据库的基本概念、主要特性以及它与其它传统数据库在应用层面上的优缺点比较。并对Native XML数据库的应用领域进行了分析，以Tamino数据库系统为例，介绍了Natiive XML数据库的功能及应用。     

Storage Support for Multidimensional Discrete Data in Multimedia Databases

Multidimensional discrete data (MDD) is enormously important for multimedia applications since diverse types of such data are used simultaneously by any multimedia application. However, multidimensional discrete data is not adequately supported by most existing database systems. In this paper we discuss the major management requirements imposed by such data on multimedia database management systems both at the conceptual level and at the internal level. At the internal level, the spatial structure of the data must also be preserved and special emphasis must be given to the efficient spatial access to subrectangles of very large data of arbitrary dimensionality. Our major contribution is the presentation of a Storage Manager for this kind of data which preserves the spatial nature of the data at the internal level of the database management system and provides efficient spatial access. This Storage Manager is based on an innovative combination of the subdivision of data in multidimensional tiles and of a spatial index to access those tiles. Furthermore, it supports advanced registration data. The lower level modules of the Storage Manager are responsible for the access to the data stored in secondary storage. The implementation of these modules can rely on any secondary storage access system to access data on disk. The Storage Manager was implemented using the functionality of a relational database system. The implementation of this relational Storage Manager is presented.     

LAF: a new XML encoding and indexing strategy for keyword‐based XML search

As a large number of corpuses are represented, stored and published in XML format, how to find useful information from XML databases has become an increasingly important issue. Keyword search enables web users to easily access XML data without the need to learn a structured query language or to study complex data schemas. Most existing indexing strategies for XML keyword search are based upon Dewey encoding. In this paper, we proposed a new encoding method called Level Order and Father (LAF) for XML documents. With LAF encoding, we devised a new index structure, called two‐layer LAF inverted index, which can greatly decrease the space complexity compared with Dewey encoding‐based inverted index. Furthermore, with two‐layer LAF inverted index, we proposed a new keyword query algorithm called Algorithm based on Binary Search (ABS) that can quickly find all Smallest Lowest Common Ancestor. We experimentally evaluate two‐layer LAF inverted index and ABS algorithm on four real XML data sets selected from Wikipedia. The experimental results prove the advantages of our index method and querying algorithm. The space consumed by two‐layer LAF index is less than half of that consumed by Dewey inverted index. Moreover, ABS is about one to two orders of magnitude faster than the classic Stack algorithm. Concurrency and Computation: Practice and Experience, 2012.© 2012 Wiley Periodicals, Inc.