XML查询结构连接顺序选择算法分析与优化

如今对XML查询的优化是对XML的热点研究方向。其中的结构连接操作是XML数据库查询的主要操作。和关系数据库中的连接运算一样，结构连接顺序的选择是XML数据库查询优化的核心。文中主要通过对XML查询优化中各种选择连接顺序算法的研究，提出了一种优化的算法，在规模较大的XML，查询中能够有效缩减搜索空间，提高效率。     

一种改进的多谓词归并连接算法

结构连接操作是XML数据库查询的主要操作,结构连接算法优化是XML查询优化的核心.通过把扩展的QB编码和Sufflndex后缀树引入MPMGJN算法,提出了Advance MPMGJN算法.实验证明,该算法在降低时间复杂度,减少冗余连接等方面有优良的性能.     

基于遗传算法的XML查询的结构连续顺序优化

结构连接操作是XM L数据库查询的主要操作,和关系数据库中的连接运算一样,结构连接的顺序选择是XM L数据库查询优化的核心。概括了结构连接顺序优化问题,描述了使用遗传算法解决这个问题的思想。针对XM L查询结构连接的特点,提出了一个简单的结构连接算法的代价模型和一种对查询模式树进行染色体编码的方法,并设计了相应的选择算子、交叉算子和变异算子。     

一种改进的多谓诃归并连接算法

结构连接攫作是XML数据库查谭的主要操作，结构连接算法优化是XML查询优化的核心。通过把扩展的QB编码和Suffindex后缀树引、入MPMGJN算法，提出了Advance MPMGJN算法。实验证明，该算法在降低时间复杂度，减少冗余连接等方面有优良的性能。     

基于直方图的并行结构连接算法

连接操作是最昂贵且常用的数据库操作．在传统数据库系统中，主要的连接操作是等值连接操作，因此，传统的并行连接算法主要集中于并行等值连接操作．另外，随着XML在Web应用中变得越来越重要，XML已经成为Internet上一种新的数据交换标准．对XML数据的连接操作不同于传统数据库中的等值连接操作，它属于结构连接操作．以前适合等值连接操作的并行连接算法并不能有效地解决结构连接问题．因此，第1次提出了并行结构连接问题，并且通过应用直方图的思想于并行连接中，从而提出两种基本的并行XML结构连接算法、等高直方图连接算法和等宽直方图连接算法．实验表明这两种算法具有较好的性能．     

基于结构化联接的多版本XML文档查询处理

结构连接是XML查询处理的核心操作,受到了研究界的关注。高效的算法是高效查询处理的关键。目前已经提出了许多结构连接的算法,但都不支持多版本的XML文档。文章对经典结构连接算法进行了扩充,使之支持多版本的XML文档。     

实体数据库中多相似连接顺序选择策略

按照元组描述的实体对其进行组织和查询处理是一种管理劣质数据的有效方法。考虑到同一个实体的同一属性存在多个描述值,因此基于实体的数据库上的连接是支持多个值的相似性连接。由于多表连接操作的连接顺序对连接性能有着重要的影响,研究了实体数据库上多表连接顺序选择方法,采用基于实体的马尔可夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carol,MCMC)方法估计出实体数据库的相似性连接操作的结果大小,并以连接结果大小和有无索引作为主要代价,提出了基于实体的多连接顺序优化策略。进一步,通过实验证明了估计连接结果大小的算法在大规模数据上有着显著的优势。     

改进XISS索引技术的仿真研究

研究了数据库查询优化问题,而XISS索引是XML数据库索引中支持正则路径表达式的典型代表。XISS索引对于长查询路径表达式,要产生大量中间结果,连接操作代价十分高,加大了查询的时间和空间复杂度,导致查询的效率和准确率低。为了提高XML数据库查询效率和准确率,提出一种改进的XISS索引技术。首先引入DTD模式信息,简化编码方式;然后对节点索引结构进行改进,减少中间结果的连接次数,使得查询时间与路径长度无关,提高了查询效率和准确率。最后通过实验对改进前后的XISS索引进行仿真。结果表明,改进的XISS索引缩短了建立索引的时间,加快了查询响应的速度,提高了XML数据库查询的效率和准确率。     

一种高效的XML路径查询索引

XML文档的查询索引是当前研究的热点。提出一种高效的XML路径查询索引KDXI,首先对XML文档进行编码,然后建立结构索引并对结构索引进行编码。研究了基于KDXI索引结构的半结构连接算法和路径查询处理过程。通过KDXI索引机制,可以有效执行一般的路径查询语句,并避免冗余的结构连接操作。实验证明了KDXI索引机制的优越性。     

一种基于XML文档聚类的XML近似查询算法

提出了一种基于XML文档聚类的XML近似查询算法。给出了基于语义的XML文档间距离的计算方法，结合该语义距离，提出了基于网格的八邻域聚类算法对XML数据库进行聚类划分，进而利用在聚类过程中得到的聚类中心对静态有序选择算法的近似查询评估阶段进行优化，使得不用对XML数据库进行完全遍历就能及时返回满足用户需要的查询结果。最后，在汽车外形智能化设计的实验中表明该算法有效地提高了静态有序选择算法的查询效率。     

有效支持XML结构化连接的索引——CATI

结构化连接的效率直接影响着XML查询的性能,目前对XML的结构化连接大多都是基于编码的方法.介绍了一种全新的有效支持XML结构化连接的树索引CATI(compact ancestor tree index)CATI的基本思想是,对于给定的一个祖先后代查询(A-D查询)或Twig查询,遍历XML文档,找出所有的祖先A的实例,用以建立CATI的主干;对于每个A实例,找出它的直接后代D的实例链接在它的后面.因为经典的结构连接算法Stack-Tree算法效率较高且使用较广,因此应用基于CATI的结构连接算法和基于Stack-Tree的结构连接算法就A-D查询和Twig查询做了大量实验.实验结果表明,基于CATI的结构化连接在一般查询情况下性能明显优于基于Stack-Tree的结构化连接.     

XPath结构连接顺序优化

XQuery是由W3C提出的XML查询语言标准。XPath路径表达式是XQuery的基础,其查询处理的效能在很大程度上决定着XQuery的处理效率。提出了一种基于代价估算的XPath优化技术,基于层次编码对结构连接的执行代价进行估算,并用动态规划方法求解对于该路径表达式最佳的执行顺序;根据计算结果对查询计划树进行重构得到优化的查询计划。对此算法进行了实验测试和分析,结果表明该算法能得到较佳的查询优化效果。     

基于XPath的XML查询优化

随着XML作为Internet上数据表示和交换的标准,如何高效地进行XML数据的查询己经变得越来越重要,许多XML查询语言也随之出现。这些查询语言虽然种类繁多,但都有个共同特征:使用基于XPath数据模型下规则路径表示来查询XML数据。研究表明,当前的关系数据库技术在处理规则路径表示的查询时通常效率不高。文章在介绍了传统的基于遍历树的方法的基础上重点讨论了基于路径分解的查询处理算法,并对选择连接顺序算法提出了基于动态规划思想的改进。     

Native XML数据库的结构连接算法研究

Native XML数据库的快速查询,可以通过基于XML文档编码的结构连接算法实现。在对现有结构连接算法进行综述的前提下,提出一种新的Native XML数据库的结构连接算法——基于深度均匀划分的结构连接算法(DRIAM)。该算法不要求输入数据AList和DList有序或在其节点编码上建有索引,避免了排序和索引所增加的额外开销;不需要输入数据AList和Dlist全部加载到内存中,可以适应不同内存大小限制的情况,并且该算法时间复杂度非常低。     

基于XPath的XML查询优化

随着XML作为Internet上数据表示和交换的标准,如何高效地进行XML数据的查询己经变得越来越重要,许多XML查询语言也随之出现。这些查询语言虽然种类繁多,但都有个共同特征：使用基于XPath数据模型下规则路径表示来查询XML数据。研究表明,当前的关系数据库技术在处理规则路径表示的查询时通常效率不高。 文章在介绍了传统的基于遍历树的方法的基础上重点讨论了基于路径分解的查询处理算法,并对选择连接顺序算法提出了基于动态规划思想的改进,     

分布式数据库系统的查询优化技术研究

数据库数据量日益增多,造成了用户在使用数据库系统查询时费时费力,传统的查询优化方式已无法满足如今的数据查询要求,提高数据库系统优化的效率也成为计算机研究工作的热点。提出基于半连接算法的分布式查询处理技术对数据库系统进行查询优化,提出半连接操作的查询优化算法(SDD-1),并采用实验分析的方法进行验证,计算查询算法的代价。结果表明,基于半连接的研究策略的分布式数据库查询优化可以显著降低传输代价,使查询总效率得到有效提高。     

一种改进的数据库查询优化算法

数据库查询优化技术对提高数据库的查询效率,增强数据库性能有重要作用。针对大型数据库中多表连接查询效率低的问题,提出了一种基于粒子群算法的改进查询优化算法。针对多表连接查询的特征,对粒子采用树形编码的方式,并提出了一种计算数据库查询执行代价的模型。实验表明,使用粒子群算法优化后的查询策略比原始查询策略的查询执行代价低,有效提高了系统的查询效率。