基于Oracle 9i数据库的查询优化

数据库的任务是存储和管理数据,而用户能看到的有关数据库特性就是它的性能,数据库的查询操作是影响一个应用系统响应时间的关键因素。科学合理地构造查询系统,是成功开发数据库应用系统非常重要的环节。该文主要介绍Oracle9i的查询优化程序及其组成,从基于索引、SQL优化、以及其它措施各个方面阐述了Oracle9i数据库查询效率提高的经验和方法。     

Oracle9i中查询优化技术的分析

在一个企业级信息系统中，数据库端的性能对整个系统的有效运行起着关键的作用，而在数据库的性能上，数据查询的效率占据着十分重要的地位。文中根据Oracle9i巾的数据查询机制以及优化器的特性，探讨了Oracle9i中数据库查询语句的优化，并着重对Oracle9i中的几种表连接技术进行了分析比较，给出了在实际开发中如何编写高效率的SQL查询语句。通过文中的分析结果，实现了应用系统在面临大量的数据时，能够快速对数据进行查询，保障系统的可靠运行。     

Oracle9i中查询优化技术的分析

在一个企业级信息系统中,数据库端的性能对整个系统的有效运行起着关键的作用,而在数据库的性能上,数据查询的效率占据着十分重要的地位。文中根据Oracle9i中的数据查询机制以及优化器的特性,探讨了Oracle9i中数据库查询语句的优化,并着重对Oracle9i中的几种表连接技术进行了分析比较,给出了在实际开发中如何编写高效率的SQL查询语句。通过文中的分析结果,实现了应用系统在面临大量的数据时,能够快速对数据进行查询,保障系统的可靠运行。     

Linux上超大型Oracle9i数据库优化探索

本文根据作者的实际工作,从硬件系统性能提升、数据模型设计优化及查询语句优化等三方面对超大型Oracle9i数据库进行优化,总结出Oracle数据库优化调整的一般方法。     

Oracle 9i数据库性能优化

本文以Oracle9i数据库的优化为出发点，主要阐述了数据库服务器的优化和应用系统开发的优化，简单地讲解如何分析和改进Oracle数据库的性能，如何维护一个性能满意的数据库等。     

关系数据库层次树查询机制浅析

大多数关系数据库应用系统的结构体系和查询要求都呈现很强的层次特征.在进行数据库查询过程中,用一般的查询机制来查询具有层次结构的数据是较为繁琐的.目前Oracle 9i及以上版本和SQL Server 2005都引入了层次树查询机制,层次树查询是一种针对关系数据库中层次结构数据查询的树型解决方案,可较好地解决此类复杂的层次查询问题.以Oracle 9i数据库为例,结合某公司的部门组织结构,对层次树查询机制进行了实例分析与研究.     

Oracle 9i数据库性能优化

本文以Oracle9i数据库的优化为出发点,主要阐述了数据库服务器的优化和应用系统开发的优化,简单地讲解如何分析和改进Oracle数据库的性能,如何维护一个性能满意的数据库等。     

ORACLE9i数据库系统性能优化研究与实践

为对Oracle9i数据库系统进行优化，剖析了引起瓶颈效应的各种因素，分析了造成系统性能下降的原因，提出了各种可行的解决方法，并结合实际案例，阐述了Oracle9i数据库系统性能优化的基本思路、步骤。     

Windows平台上Oracle数据库的系统性能优化

论述了Windows 2000 Server平台上Oracle9i数据库的系统优化及其实现，阐述了如何利用Windows平台的独特特性调整优化Oracle9i数据库，使Oracle9i RDBMS的可用性最大化，并与Windows平台高度集成。     

Oracle数据库查询优化分析与研究

Oracle数据库系统的优化对于整个系统的正常运行起着至关重要的作用,而数据库的查询操作是影响一个应用系统响应时间的关键因素。本文主要介绍Oracle数据库性能优化的目标、提高sQL语句查询优化的措施与方法研究这两方面的内容。     

数据库SQL查询技术的优化策略

在数据库应用系统的开发过程中,若不注重SQL的查询优化策略,往往在系统初步投入使用时比较流畅,但随着数据库表中记录的日积月累数量越来越大,系统的响应速度越来越慢,甚至让人无法忍受,就有可能导致系统被淘汰。因此,科学合理地构造查询系统,是成功开发数据库应用系统非常重要的环节。本文结合数据库理论,并以学生信息管理系统为例,就查询优化必要性及如何进行数据库查询优化的策略进行探讨。     

关系数据库的查询优化技术

查询优化是数据库管理系统设计和实现所采用的一项重要技术,也是影响数据库性能的关键因素。以实例为基础,结合数据库理论知识,对关系数据库查询优化策略从数据库设计、程序设计方面进行分析,并说明查询优化策略的具体应用。     

流式数据查询系统

近年来,随着互联网和物联网的快速发展,海量的数据在很多应用中都会出现,而这其中有很大一部分数据是以流数据的形式存在的. 流数据的特点是快速、大量、无序,并且要求快速的响应. 研究表明,传统的关系型数据库并不适用于这种流式数据的应用场景,因此如何开发出一套新型的数据查询系统来满足流式数据的处理需求就成为当前研究的一个热点课题. 本文借鉴当前几个有代表性的流式数据管理系统的优点,分析流式数据查询系统的关键问题,综合考虑流数据接口定义、数据预处理,查询语言定义、查询执行过程,系统监控、系统界面等问题,设计并实现一个可用的流式数据查询系统. 最后,通过采集具体的新闻流式数据验证系统的各项功能和性能,实验结果表明,该流式数据查询系统具有良好的数据查询性能.     

一种新颖的测控数据库

本文对开发面向测控领域的实时数据库管理系统的必要性进行了论述,并设计了一种新颖的基于关系模型的实时数据库管理系统(RDBMS)。该系统提供实时数据库结构化查询语言(RDBSQL)以进行实时数据库查询操作,提供实时数据库调用接口(RDBⅡ)以开发应用程序。     

基于Zipf Estimator的Deep Web最佳查询词选择

Deep Web的查询中,关键词的选择是一个关键问题。文中针对查询Deep Web中的文本数据库,对查询词的选择作出一些研究。将Zipf Estimator应用于根据查询词的频率选择词条的方法中,提出了用部分文档中的查询词的排序来得出整个文档集中查询词的排序的方法。将Zipf Estimator运用于查询词的选择,减少查询词选择时的运算量,以较少的查询次数得到较多的查询结果。测试结果证明了Zipf Estimator运用于查询词的选择可有效提高查询Deep Web中的文本数据库的效率。     

数据库的查询优化

数据库系统是管理信息系统的核心,基于数据库的联机事务处理(OLTP)以及联机分析处理(OLAP)是银行、企业、商业、政府等部门最为重要的计算机应用之一.而用户提交的SQL语句是系统优化的基础,如何设计高效合理的查询语句非常重要.根据多年的数据库应用程序开发实际经验,就查询优化问题,谈点实践体会.     

关系数据库查询优化方法研究

以数据库为中心的应用系统,查询操作最为频繁,查询操作的优劣直接影响数据库应用程序的性能。为了提高数据库应用系统的执行效率,本文从分析关系数据库系统查询处理过程入手,指出关系数据库查询优化的一般原则,总结出关系数据库查询优化的多种有效方法。     

A theory of translation from relational queries to hierarchicalqueries

In a heterogeneous database system, a query for one type of database system (i.e., a source query) may have to be translated to an equivalent query (or queries) for execution in a different type of database system (i.e., a target query). Usually, for a given source query, there is more than one possible target query translation. Some of them can be executed more efficiently than others by the receiving database system. Developing a translation procedure for each type of database system is time-consuming and expensive. We abstract a generic hierarchical database system (GHDBS) which has properties common to database systems whose schema contains hierarchical structures (e.g., System 2000, IMS, and some object-oriented database systems). We develop principles of query translation with GHDBS as the receiving database system. Translation into any specific system can be accomplished by a translation into the general system with refinements to reflect the characteristics of the specific system. We develop rules that guarantee correctness of the target queries, where correctness means that the target query is equivalent to the source query. We also provide rules that can guarantee a minimum number of target queries in cases when one source query needs to be translated to multiple target queries. Since the minimum number of target queries implies the minimum number of times the underlying system is invoked, efficiency is taken into consideration