基于遗传算法的多连接表达式进行查询优化

多连接表达式的并行查询优化是提高数据库性能的关键问题之一，提出了使用遗传算法来解决多连接表达式的并行查询优化问题。为了提高查询处理器的执行效率，采用启发式规则来搜索最优的多连接表达式并行调度执行计划。文中给出了详细的测试结果和性能分析。实验结果表明，结合启发式知识的遗传算法是解决多连并行查询优化的有效途径，对提高数据库 的性能起到重要作用。     

基于遗传算法的多连接表达式并行查询优化

多连接表达式的并行查询优化是提高数据库性能的关键问题之一.提出了使用遗传算法来解决多连接表达式的并行查询优化问题.为了提高查询处理器的执行效率,采用启发式规则来搜索最优的多连接表达式并行调度执行计划.文中给出了详细的测试结果和性能分析.实验结果表明,结合启发式知识的遗传算法是解决多连并行查询优化的有效途径,对提高数据库的性能起到重要作用.     

结合哈希过滤的一种改进多连接查询优化算法

多连接查询优化是提高数据库性能的关键问题之一。Chiang Lee提出了一种启发式多连接查询优化算法MVP，分析发现该算法并没有考虑减小执行计划的计算代价。该文结合哈希过滤的特点提出一种改进的多连接查询优化算法，与MVP算法相比该算法降低了执行计划的计算代从，从而使查询响应时间更短。     

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。     

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。     

一种嵌入式实时数据库系统查询优化算法

针对嵌入式实时数据库系统的特点，提出了一种新的连接顺序优化算法 (Greedy Iterative Improvement, GII)。该算法结合了贪婪算法和迭代改进算法的优点，能满足系统的实时要求，可以控制查询优化时间，比传统查询优化策略更好地适应不同类型事务的需要。模拟实验结果表明，该算法在穷举式搜索适用时，能以比它小得多的时间和内存开销找到最优解；在穷举式搜索无法实现优化时，GII算法生成解的质量也明显优于贪婪算法和迭代改进。     

一个并行查询优化器的设计与实现

并行查询优化器的目标是缩减庞大的计划搜索空间,获得优化的查询规划。为此,并行实时数据库PRTD-BASE查询优化器针对无共享结构（SN）,充分考虑通信开销,采用两阶段 优化方法,依据代价估计模型先对查询树进行基于代价估计的顺序优化,然后利用启发式规则对顺序优化的查询计划进行并行化,充分利用了多处理机的并行性,获得了较快的查 询响应时间。     

基于Greenplum数据库的查询优化

针对分布式数据库查询效率随着数据规模的增大而降低的问题,以Greenplum分布式数据库为研究对象,从优化查询路径的角度提出一个基于代价的最优查询计划生成方法。首先,该方法设计一种有效的代价模型来估算查询代价;然后,采用并行最大最小蚁群算法来搜索具有最小查询代价的连接顺序,即最优连接顺序;最后,根据Greenplum数据库对查询计划中不同操作的默认最优选择得到最优查询计划。采用该方法在自主生成的数据集与事务处理性能理事会测试基准（TPC-H）的标准数据集上进行了多组实验。实验结果表明,所提出的优化方法能有效地搜索出最优解,获得最优的查询计划,从而提升Greenplum数据库的查询效率。     

基于免疫遗传算法的关系型数据库查询优化技术

在关系型数据库的查询过程中,表的不同连接次序是执行计划多样性的最主要原因。查询优化器必须能够通过一定的算法确定一个好的连接的次序,以便对查询路径进行优化。遗传算法的出现为求解查询优化问题提供了新的工具。但是遗传算法具有局部搜索能力不强、个体多样性差及早熟现象等缺点,导致解的质量不够理想。针对遗传算法的缺陷,本文引入结合免疫系统原理和遗传算子自适应调整的算法,即免疫遗传算法。该算法具有可防止未成熟收敛和保证种群的多样性等优点。在使用此算法搜索最优解时,可防止陷入局部寻优情况的出现。经过实验计算,免疫遗传算法对多连接查询优化有很好的效果,优化后的查询代价较遗传算法有很大的降低。     

用于多表连接优化的深度强化学习嵌入表示

针对数据库查询优化中多表连接优化问题，任务是找到一个合适的连接顺序使查询执行计划最优，为此提出一种查询语句的嵌入表示方法SmartEncoder。通过优化查询语句中多表连接的嵌入表示信息，得到更丰富的关于连接的信息，将多表连接顺序选择优化建模为深度强化学习问题，根据动作的概率分布选择连接，从过去的经验中学习，生成更好的查询执行计划。在Join Order Benchmark数据集上的实验结果表明，SmartEncoder能够有效提高查询的效率。     

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。     

基于混合遗传算法的关系型数据库多连接查询优化

本文分析了关系型数据库的查询优化问题，针对多连接查询提出将遗传算法和爬山法结合，从而构造了关系型数据库多连接查询优化问题的混合遗传算法，并进行了实验计算。结果表明，用混合遗传算法解决多连接查询优化问题，可以发挥遗传算法和爬山法的不同优势，从而得到较满意的查询优化性能。     

基于蚁群遗传混合算法改进的连接查询研究

连接查询优化技术对提升数据库性能至关重要,提出一种改进的连接查询算法,结合Wander Join连接查询算法,使用蚁群遗传混合算法对连接顺序进行优化。执行新的连接计划后,用剪枝策略降低样本的连接复杂度,达到了减少存储代价的目的。 理论分析和基于TPC-H数据集、TPC-DS数据集的算法对比实验表明,在多表连接的样本置信区间大于或等于95%的条件下,根据选择率的不同,加入蚁群遗传混合算法和剪枝策略的连接查询算法的相对错误率与Wander Join连接查询算法相比下降了20%～70%。     

基于并行遗传最大最小蚁群算法的分布式数据库查询优化

针对分布式数据库中关系及其分片多副本、多站点存储的特性会增加查询搜索空间及时间复杂度,从而降低查询执行计划(QEP)搜索效率的问题,提出一种基于分片分配选择器(FSS)设计准则的并行遗传-最大最小蚁群算法(PGA-MMAS)。首先,结合实际的企业分布式信息管理系统设计FSS,启发式选择较优关系副本,以减少查询连接代价并缩小PGA-MMAS的搜索空间;然后结合遗传算法(GA)收敛较快的优势,对最终连接关系进行编码和并行遗传操作,得到一组相对较优的QEP,并将其转化为并行最大最小蚁群算法(MMAS)的初始信息素分布,从而使其更快速地搜索到全局最优QEP;最后分别在不同关系数情况下对算法进行仿真实验,结果表明,基于FSS的PGA-MMAS搜索最优QEP的效率高于原GA以及基于FFS的GA、MMAS和GA-MMAS;经实际工程应用验证,所提算法搜索出的高质量QEP可以提高分布式数据库多关系查询效率。     

一种基于预先索引的关系数据库关键词搜索方法

关系数据库的关键词搜索面临的最大挑战在于满足需求的答案可能来自多个关系的元组的组合。现有主流方法通过定位每个关键词对应的元组并动态发现元组之间的关联来得到搜索结果。然而当数据库规模较大或模式复杂时,这些方法存在搜索效率低的问题;此外,这些方法因只能支持简单的关键词查询而实用性受到限制。为此,提出对元组的组合进行预先索引从而加快搜索,此外还对其索引效率及查询能力进行改进以提高系统的可用性。首先,为了提高搜索和索引效率,提出基于模式图的元组连接枚举技术,该技术利用无环模式图枚举合适的关系连接,将其转换为SQL语句在数据库中执行以得到可能的元组连接;其次,为了保证结果的紧致性,提出了1到m元组连接的预先索引与顺序搜索机制,该机制对元组连接进行由小到大的搜索,并限制所有包含已有结果的元组连接都不再参与搜索;最后,为了支持复杂查询,提出基于域的索引结构,为每个元组连接建立面向不同查询类型的域,通过查找多个域并对结果进行逻辑组合得到最终结果。实验表明,相比于已有技术,本技术具有较快的索引速度与较高的查询效率,并能提供如布尔查询、属性查询等的复杂查询能力。     

浅谈SQL中的连接查询和子查询

数据查询是数据库系统应用的主要内容,在实际工作中查询的数据往往涉及多个表,因此连接查询和子查询则成为数据库的主要查询方式.本文从连接查询和子查询的定义、分类、功能方面入手,总结两者的优缺点和使用习惯.     

空间查询和路径搜索的集成处理策略

在数据库研究中,路径搜索和空间查询处理被认为是两个互不相关的领域,然而在处理具有空间约束的路径查询时,需要数据库系统提供路径计算和空间查询处理两方面的功能.为了处理路径计算中的空间约束,考虑了两类处理策略:(1) 空间运算是否在路径计算之前预处理;(2) 空间对象是否在路径计算之前预选取.基于这两类策略,应用现有的空间连接、R-树空间搜索和空间对象聚类技术,提出4种集成的空间路径查询处理方法.     

退火遗传算法的多连接查询应用

多连接查询的优化是数据库查询的关键问题之一,遗传算法与模拟退火算法的结合有利于全局最优解的搜索。提出了一种混合算法,并将其应用到多连接优化问题中,改进了获得最优查询计划的性能。     

基于属性相关性的SPARQL查询优化方法

目前主流的RDF存储系统都是基于关系数据库的,其查询引擎都是将SPARQL转换为SQL,然后由数据库的查询引擎来执行查询.但是,目前的数据库查询优化器对于连接查询的选择度估计都是基于属性独立假设的,这往往导致估计错误而选择了效率低的执行计划,所以属性相关性信息对于SPARQL查询优化器能否找到效率高的执行计划是非常重要的.针对SPARQL转换为SQL后,因连接操作没有优化导致查询效率不高的问题,提出了利用本体信息自动计算属性相关性的方法,从而调整连接操作的选择度估计值,调整连接顺序,提高SPARQL查询中基本图模式的连接查询效率.     

CMS实验中关系数据库的精确关键词查询

在大型强子对撞机(LHC)上紧凑型缪子螺线管探测器(CMS)实验的复杂数据环境下,有多个关系型数据源记录了关于数据组织和分布的信息。为实现数据查询系统的精确关键词查询功能,通过分析数据库模式图的方法,将关键词查询语言动态翻译成SQL语言,设计并实现一个跨数据库平台的关键词查询系统。针对动态翻译过程中存在的二义性问题,提出基于查询实体的模式图分析算法,以及基于最小权重树查找的动态连接算法。实验结果表明,该动态连接算法能为关键词查询正确生成所需数据库表的连接方式,使关键词查询系统具有较高的查询效率,以满足用户实时、精确查询的需求。