基于XQuery的商业报告查询引擎的设计与实现

基于XQuery查询语言的XBRL查询引擎首先借助JavaCC工具处理输入的XQuery语句形成抽象语法树,而后根据XQuery查询特点编写程序遍历此语法树来简化查询语言的处理流程,降低查询匹配的复杂度,提高查询效率,利用“SAX+ DOM”方式解析XBRL文件并提取XQuery语句所查询的数据信息.SAX方法可以提高查询效率并节省内存消耗,DOM方法可以支持对XBRL文件的上下文相关查询及频繁查询.实验证明,将二者结合起来应用满足高查询效率和低内存消耗双重需求.     

使用模式树和物化视图进行XML查询

使用模式树解析XQuery查询，将经常被查询的XML节点信息存储到物化视图中，利用物化视图和用户查询的交叉部分，直接从物化视图中获取用户的查询内容。对于两者不完全匹配的部分，使用补充规则，使得能部分使用物化视图，以提高查询效率。文章还给出了模式树的匹配算法。     

XQuery实现技术研究综述

XML数据的广泛应用,使得高性能的XQuery实现成为XML数据处理领域的重要课题,但XQuery的灵活性和复杂性为其实现技术研究提出了巨大挑战。XQuery语言的高性能实现需要利用XML查询代数提供的查询优化方法,也需要采取高效的树模式整体匹配算法。给出了XQuery语言实现的基础架构,探讨了原生XML数据库系统中XQuery实现的关键技术——查询代数和树模式查询的国内外研究现状,展望了未来的研究方向及面临的挑战。     

支持XML查询代数和树模式查询的XQuery系统框架

XQuery语言的高性能实现需要利用XML查询代数提供的查询优化方法,也需要采取高效的树模式整体匹配算法。为了将这两种XML查询处理技术有效地结合在XQuery语言处理系统中,提出了一种通用系统框架来支持XQuery语言的高性能实现。在这个框架内,提供开放式XML数据源连接,并且通过作为中间语言的一种函数式查询计划描述语言FXQL来支持各种查询代数算子和树查询模式的表示,既允许采用各种XML查询代数,又允许采用各种树模式查询算法;进而,通过这种中间层的程序变换可以实现基于各种查询代数的查询重写,并从查询计划中分离出独立的树模式查询计算,使两种查询处理技术适当地统一在同一系统框架中,有效地支持了多种环境下XQuery语言的实现。     

一种类Spreadsheet结构的信息汇聚方法

SpreadSheet样式的数据操作具有很好的可用性,但在SpreadSheet结构中如何表示并操纵XML数据以及如何使用复制、粘贴、移动等简单操作表示复杂的XQuery查询是两个难点问题。提出一种基于XML模式的操作表示方法,将复杂的XQuery查询语句分解为XML模式上的粘贴节点、移动节点等操作,从而可以表示XQuery语言的核心语句FLOWR。在Spreadsheet结构中将XML模式显示为嵌套表格,用户在嵌套表格上的操作转换为XML模式上的操作。使用该方法可以构造多数据源的XQuery查询,并实现了概念验证的原型系统。与当前流行的XQuery查询构造工具相比较,原型系统更适合于无编程经验的最终用户构造XQuery查询。     

基于Drools规则引擎的物联网数据查询方法设计

物联网(IoT)数据具有数据量大和实时性好的特点。通过复杂事件处理技术处理物联网数据时需要设置复杂的规则,但规则往往会随着业务的变化而变化。Drools规则引擎可以通过分离的配置文件设置规则,在不修改设备数据或管理平台代码的情况下,筛选到匹配规则的数据或事物。为解决DRL规则文件架构和决策表文件架构筛选数据产生的重复匹配的冗余问题,设计了一种修正数据库的数据查询方法。在不同数据量、不同规则数的查询环境下,对DRL规则文件架构、决策表文件架构和修正数据库架构进行了数据查询性能分析。实验结果表明:修正数据库架构在大数据量查询时时间损耗更少,可有效减少冗余。     

一种基于云计算的业务规则匹配算法

研究业务规则匹配效率优化问题,由于企业业务规则数目多,逻辑变化复杂,内存消耗大,导致传统匹配算法效率低.为提高了业务规则匹配效率,将云计算理论中的节点共享和索引查询优化技术引入到Rete匹配算法中,产生一种根据云计算改进的Rete业务规则匹配算法.首先构建规则网络和事实,然后采用节点共享技术降低空间冗余,最后采用索引查询优化技术进行搜寻,遍历这个网络,从而提高匹配的效率.通过3个仿真对改进后Rete算法性能进行测试,仿真结果表明,改进Rete算法提高了业务规则匹配效率,解决了传统算法实时性差的问题,资源利用率高,为企业优化管理提供了依据.     

企业信息集成中XQuery引擎的查询优化

通过分析研究已有的XQuery引擎和XQuery查询优化的方法,从减少编译时间和执行时间角度出发,提出了一种基于XQuery语句自身优化的新型综合性优化方法,经过XQuery中某常见查询进行仿真实验,可以说明该新型综合优化方法有较强的优势,可以大大地提高XQuery引擎的查询效率。     

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XML的异构多源数据查询

研究基于XML的异构多源数据查询处理方法.通过引入虚拟全局视图方式以及将LAV(local as view)方法应用于全局视图和局部视图的关系当中来实现异构多源数据查询处理.此外,还研究了支持XML查询处理的XQuery正规化规则及在不同情况下转换FLWR的策略.     

Pattern Tree最小简单分解策略

PatternTree(PTQ)是复杂的树状结构,求解PTQ需要在XML文档集合中查找与之匹配的数据。在PTQ中,只有部分节点是需要输出的查询目标节点,其余节点则是中间结果。因此,如何在求解过程中尽量避免中间结果的产生,是XML查询优化面临的一个关键问题。论文提出了一种PTQ分解策略,能够根据不同查询操作的粒度,将PTQ分解为可用一种内部操作实现的最大片断集合。从而有效的限制中间结果的产生,提高查询效率。     

一种基于树状逻辑式的XML查询方法*

随着XML在各类数据表示中的广泛应用,XML文档的查询方法成为当前数据处理的一个重要问题。已有的研究如XPath和XQuery得到应用,但其查询表现存在一些缺点需要改进。从模板匹配的角度出发,基于谓词逻辑设计了树状逻辑表达式LXT。该表达式的特点是能以树状结构模板描述XML文档查询需求。在此基础上,进一步探讨了基于LXT表达式的XML文档查询方法,从数据的查询过滤、结果的组织构造与含义等方面描述了利用LXT的特点设计XML查询表现形式的基本思路。     

Indexing and querying XML using extended Dewey labeling scheme

Finding all the occurrences of a tree pattern in an XML database is a core operation for efficient evaluation of XML queries. The Dewey labeling scheme is commonly used to label an XML document to facilitate XML query processing by recording information on the path of an element. In order to improve the efficiency of XML tree pattern matching, we introduce a novel labeling scheme, called extended Dewey, which effectively extends the existing Dewey labeling scheme to combine the types and identifiers of elements in a label, and to avoid the scan of labels for internal query nodes to accelerate query processing (in I/O cost). Based on extended Dewey, we propose a series of holistic XML tree pattern matching algorithms. We first present TJFast to answer an XML twig pattern query. To efficiently answer a generalized XML tree pattern, we then propose GTJFast, an optimization that exploits the non-output nodes. In addition, we propose TJFastTL and GTJFastTL based on the tag + level data partition scheme to further reduce I/O costs by level pruning. Finally, we report our comprehensive experimental results to show that our set of XML tree pattern matching algorithms are superior to existing approaches in terms of the number of elements scanned, the size of intermediate results and query performance.     

DTD约束下的XML树模式查询最小化

目前大部分XML查询语言都使用树模式来匹配待查询的XML文档树以得到所需要的、与模式树相吻合的查询结果,此效率在很大程度上取决于XML模式树的大小,那么尽可能快速地查找并删除查询模式树中的冗余节点就变得十分重要。重点讨论DTD约束下树模式的最小化问题,将DTD兄弟约束SC拓展成扩展兄弟约束ESC,使其能够表达DTD约束中的祖先-后代关系;并指出只包含{ESC,/,//,[],*}的查询树模式的最小化问题的复杂度是指数级的,且当模式树是分支受限的时候,其最小化问题的复杂度是多项式时间的;最后给出了一个多项式时间的受限分支的模式树最小化算法。     

Efficiently supporting order in XML query processing

XML is an ordered data model and XQuery expressions return results that have a well-defined order. However, little work on how order is supported in XML query processing has been done to date. In this paper we study the issues related to handling order in the XML context, namely challenges imposed by the XML data model, the variety of order requirements of the XQuery language, and the need to maintain order in the presence of updates to the XML data. We propose an efficient solution that addresses all these issues. Our solution is based on a key encoding for XML nodes that serves as node identity and at the same time encodes order. We design rules for encoding order of processed XML nodes based on the XML algebraic query execution model and the node key encoding. These rules do not require any actual sorting for intermediate results during execution. Our approach enables efficient order-sensitive incremental view maintenance as it makes most XML algebra operators distributive with respect to bag union. We prove the correctness of our order encoding approach. Our approach is implemented and integrated with Rainbow, an XML data management system developed at WPI. We have tested the efficiency of our approach using queries that have different order requirements. We have also measured the relative cost of different components related to our order solution in different types of queries. In general the overhead of maintaining order in our approach is very small relative to the query processing time.     

支持全文检索的XQuery查询处理及优化的研究

XQuery作为由W3C组织提出的一种XML查询语言,正在成为当前应用于XML数据库中对XML数据操作的一个规范。为了提高对XML中文本内容的查询支持,W3C又进一步设计了支持全文检索功能的语法规范。针对最新的XQuery及全文检索语法特征,文章提出了支持全文检索功能XQuery的解析与查询执行策略,为XQuery的查询处理提供解决方案。在此基础上,针对全文检索功能的查询执行计划,提出了适用于窗口查询,距离查询,是否排序查询的优化方案,以减少查询执行的代价,提高XQuery查询的效率。     

基于代数的Transform查询优化策略

XQuery/Update中定义了一种特殊的查询--Transform查询.Transform查询类似于关系数据库中的假设查询,可以表示成假设查询的一般形式:"Q when{U}",即查询Q的查询结果是假设数据库执行了更新操作{U}以后的结果,而更新操作U实际不修改数据库的状态.Transform查询需要拷贝XML数据库中的结点,并对拷贝的结点执行更新操作,所以不影响数据库的状态.但该操作通常拷贝和更新了大量与查询结果无关的结点,因此如何减少拷贝与更新操作的代价是Transform查询处理优化的关键.提出了基于OrientXA的Transform查询优化方法,并在NativeXML数据库系统OrientX 3.0里实现和验证了该方法.