提高Oracle数据查询速度的方法

为了提高数据库应用的性能，减少用户的等待时间，有必要对查询速度进行优化。本文以Orade数据库为例，首先分析了影响Orade数据查询速度的各种因素：数据库配置、数据库设计、应用程序的优化，然后基于这些因素提出了优化查询速度的方法，最后通过优化方法举例介绍了实际软件项目中应用的优化方法和策略。     

分布式数据库查询优化处理——基于关系代数等价变换的查询优化处理

在进行分布式数据库应用时，快速而准确的得到查询结果一直是分布式数据库得以应用的关键问题。本文阐述了分布式查询优化的一种策略和算法——基于关系代数等价变换的查询优化处理。     

数据库的查询优化策略

本文主要阐明INFORMIX数据库系统针对不同应用从查询的优化策略、数据库系统参数性能调整、索引、库表创建方式、合理使用DBSPACE、优化方法和如何查询优化结果等方面提出了提高INFOMRIX数据库运行效率的若干策略和措施.     

NDBMS的查询优化技术研究

本文首先分析了在NDBMS（Network Data Base Management System,网络数据库管理系统）中查询优化的特点、策略和目标，提出了查询优化的数学模型，在对几种联接方案分析比较的基础上，提出了一种基于最佳联接法的查询优化算法，详细讨论了该算法的设计思想和实施关键，该技术在很大程度上提升了现有NDBMS的功能，从而对网络数据库技术的应用和推广产生积极的作用。     

基于分布式数据库的查询优化技术及应用

分布式数据库系统的分布和冗余使查询处理复杂化,因此分布式查询处理的优化显得尤为重要。本文结合自己实践经验,从查询策略选择的角度讨论了查询优化技巧,重点介绍了基于关系代数等价变换的优化算法和半联接的查询技术及其应用。     

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。     

在小型搜索引擎中优化查询的一种新策略

本文阐述在搜索引擎中，利用查询和输出结构一致性的特点，设计一种优化查询策略，同时运用数据库的物化视图技术实现这种策略，达到提高查询效率的目的。     

基于网格服务的半连接查询优化算法研究

随着网格计算技术的快速发展,其应用领域在不断扩大,然而,跨网络分布式数据的联合查询往往成为性能的瓶颈,因此文中从提高分布式数据的联合查询的效率出发,以网格计算这一新型web体系结构为技术平台,研究基于网格服务的查询优化目标、查询优化对象和查询优化策略。文中采用了应用非常广泛的启发式搜索算法来缩小策略空间这一优化策略,并在该策略的基础上提出了一种基于网格服务的2-way半连接查询优化算法,最后在网格计算环境下对该算法与一般的全连接算法做了实验对比,证明基于网格服务的2-way半连接查询优化算法可大大缩短查询响应时间。     

分布式随机查询的负载平衡优化

本文基于分布式查询处理的状态转移模型，提出以线性规划来解决分布式数据库中的随机查询优化问题，并获得最优的负载平衡策略，描述了对于一般的连接查询的随机查询优化问题，也考虑了多查询类型的模型。     

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。     

数据库查询方法优化研究

随之数据库的广泛使用,数据库的性能日益受到人们的关注.然而,因数据库的系统结构复杂,它的性能受到多方面的影响,其中查询操作是影响其性能的重要因素.为提高数据库的查询效率,达到数据库的性能优化目的.该文提出了数据库查询优化的一些策略,其中包含了使用合理的索引、查询语句优化、合理使用临时表、窗口优化以及利用优化器实现查询优...     

Graph-Based Parallel Query Processing and Optimization Strategies for Object-Oriented Databases

Much work has been accomplished in the past on the subject of parallel query processing and optimization in parallel relational database systems; however, little work on the same subject has been done in parallel object-oriented database systems. Since the object-oriented view of a database and its processing are quite different from those of a relational system, it can be expected that techniques of parallel query processing and optimization for the latter can be different from the former. In this paper, we present a general framework for parallel object-oriented database systems and several implemented query processing and optimization strategies together with some performance evaluation results. In this work, multiwavefront algorithms are used in query processing to allow a higher degree of parallelism than the traditional tree-based query processing. Four optimization strategies, which are designed specifically for the multiwavefront algorithms and for the optimization of single as well as multiple queries, are introduced. The query processing algorithms and optimization strategies have been implemented on a parallel computer, nCUBE2; and the results of a performance evaluation are presented in this paper. The main emphases and the intended contributions of this paper are (1) data partitioning, query processing and optimization strategies suitable for parallel OODBMSs, (2) the implementation of the multiwavefront algorithms and optimization strategies, and (3) the performance evaluation results.     

数据库系统中SQL语句优化

查询是数据库中最基本、最常用、最复杂的操作,查询操作的优劣直接影响数据库应用程序的性能。本文主要讨论了基于SQL查询重写技术的数据库查询优化策略,通过查询重写可以把用户所写的效率不高的SQL语句重新优化组合,使之成为效率较高的查询语句。     

分布式数据库系统的查询优化策略

简要的介绍了分布式数据库系统的概念和特点,并在分析比较分布式数据库系统和集中式数据库系统查询优化目标不同特点的基础上,归纳出分布式数据库系统的查询优化目标和代价分析,进而提出查询优化的策略,并在举例中重点讨论了操作执行顺序的不同对查询性能的影响。     

基于粒子群算法的数据库查询优化

研究粒子群算法在数据库查询优化中的应用问题。为了解决大型数据库信息检索困难、查询效率低的问题,提出了一种基于粒子群算法优化数据库查询技术方案。算法提出了一种数据库查询执行计划代价模型,主要包括了查询多链接次序以及副本的选择问题,准确定义了数据库查询执行代价,采用提出的粒子群算法来优化并求解该执行代价问题,从而使得分组数目更少、数据定位更精确。实例验证结果表明,通过属性表现和违规行为任何教师都可以被准确定位,减少了分组,为数据库查询提供了优化。     

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。     

基于多子群萤火虫算法的数据库查询优化

查询优化是提高数据库性能的关键技术,针对数据库查询优化效率低的难题,提出一种多子群萤火虫算法的数据库查询优化方法（MG-FA）。首先将数据库查询计划左深树看作一个萤火虫,然后将萤火虫群分为多个子群,各子群最优萤火虫通过信息交流找到数据库查询最优计划,最后进行数据库查询优化实例分析。结果表明,MG-FA是解决数据库查询优化的有效途径,能够获得理想的数据库查询计划,具有实际意义。     

基于GM-QPSO算法的数据库查询优化

针对量子粒子群算法解决数据库查询优化问题存在缺陷,提出一种高斯变异量子粒子群算法的数据库查询优化方法（GM-QPSO）。首先将遗传算法的变异算子引进量子粒子群优化算法,使得粒子在近似最优解附近变动提高全局搜索能力,然后将其应用于数据库查询优化问题求解,最后通过仿真实验对GM-QPSO的性能进行测试。结果表明,GM-QPSO加快了数据库查询优化求解的收敛速度,获得了质量更高的查询优化方案。     

Oralce数据库的SQL查询优化研究

Oracle数据库的性能优化问题一直是决策者及技术人员共同关注的焦点,影响数据库性能的一个重要因素就是SQL查询语句的低效率。阐述了几种常见的Oracle数据库的性能优化技术,如数据库设计的优化、I/O优化、数据库各种动态参数的调整,并着重讨论了SQL语句的查询优化。从查询优化的测试结果来看,系统的响应时间明显降低,系统运行效率得到提升。