关系数据库中的关键词查询结果动态优化

关键词查询可以帮助用户从数据库中快速获取感兴趣的内容,它不需要用户掌握专业的数据库结构化查询语言,降低了使用门槛.针对基于关键词的数据库查询,基于数据图的方法是一种比较常见的方法,它把数据库转换成数据图,然后从数据图中计算最小Steiner树.但是,已有的方法无法根据不断变化的用户查询兴趣而动态优化查询结果.提出采用蚁群优化算法解决数据库中的关键词查询问题,并提出了基于概念漂移理论的用户查询兴趣突变探查方法,可以及时发现用户兴趣的突变.在此基础上,提出了基于概念漂移理论和蚁群优化算法的查询结果动态优化算法ACOKS^*,可以根据突变的用户兴趣,动态地优化查询结果,使其更加符合用户查询预期.在原型系统上得到的大量实验结果表明,该方法具有很好的可扩展性,并且可以比已有的方法取得更好的性能.     

查询智能分析代理方法

对查询优化器进行了研究,当数据流动性大时,将查询概率大的记录保存在表头,这种高频查询定向迁移需要实时统计数据,目前主要通过DBA手工完成,为此分析并提出了查询智能分析代理的方法.该方法获取CPU的实时状态,动态调度分析任务,主动避开系统CPU繁忙期对系统进行性能分析,为查询优化器提供更好的计划生成依据.     

传感器网络中基于蚁群算法的实时查询处理

无线传感器网络因不同应用而被广泛部署于各种场合,通常被视为分布式数据库.可以通过向该类数据库发布查询请求来获取事件相关的响应信息.一些具有实时需求的应用对查询时延要求较高,而目前存在的查询算法通常不能很好地满足实时查询应用的需求.针对此类特定应用,提出了基于蚁群优化的实时查询处理算法,该算法采用基于事件重要性的分环存储策略和基于蚁群算法的分布式搜索机制,充分利用蚁群优化算法的自组织和正反馈等特征,综合提高查询处理算法的节能性、实时性及查询请求接受率,为分布式动态并行实时查询应用提供新的思路.执行过程仅需局     

通信基站舒适性空调优化控制算法研究及应用

以一般通信基站舒适性定频空调的最佳温度设置为研究对象,结合空调控制终端和控制系统,利用数据库获取实时数据,建立数学模型,并运用MatLab编写算法,编译嵌入控制系统,将计算结果反馈调节远程空调控制终端,实现优化控制,降低通信基站空调电耗。     

通信基站舒适性空调优化控制算法研究及应用

以一般通信基站舒适性定频空调的最佳温度设置为研究对象．结合空调控制终端和控制系统,利用数据库获取实时数据,建立数学模型,并运用MatLab编写算法,编译嵌入控制系统,将计算结果反馈调节远程空调控制终端,实现优化控制,降低通信基站空调电耗。     

基于Zipf分布与属性相关性的选择性估计

在Deep Web数据集成中,集成查询接口和很多W cb数据库查询接口用合取谓词表达查询,但是也有相当一部分Web数据库的查询接口用互斥谓词表达查询,这意味着查询转换时每次只能选择一个谓词。因此,准确、高效地佑计每个互斥查询的选择性是优化查询转换的关键。提出了基于Zipf分布与属性相关性的选择性佑计方法。通过属性之间的相关性从Web数据库上获取该属性近似随机的属性级样本,在此基础上计算属性值的Zipf分布方程,进而推断该无限值属性的任意值的选择性。实验表明,该方法可以准确、高效地估计各互斥查询的选择性。     

基于遗传算法的实时内存数据库查询优化

各种事务类型的查询处理是实时数据库实现的关键点之一．由于现有的关系查询处理不能适合于实时数据库，因此实时数据库系统必须具有自己的查询处理器．为此，结合正在开发的嵌入式实时数据库系统ERTDBMS，给出了一个实时数据库查询处理的系统RTQP，并在对实时数据库查询处理做了一般性探讨后，将重点放在内存代价和遗传算法上，类似于关系系统RTQP提供了在MMDB环境下节省内存的查询处理的实现算法，以及遗传算法和实时数据库规则相结合的查询优化方案。     

一种实时数据库查询执行方法的设计

在深入分析实时数据库常用的查询执行方法---指针法缺点基础上,给出了一种新的实时数据库查询执行方法---D/S方法。该方法结合了指针法、实体化方法和流水线方法的优点,可有效地节省查询执行的内存需求,并扩展了实时数据库查询优化的空间。     

关系数据库上基于非数值属性关键词的模糊查询

关系数据库上的关键词查找技术使得用户像使用搜索引擎一样获取数据库中的相关数据.然而,这种技术只实现了精确查询,还不能很好地实现模糊查询.本文通过引进分类学习中的Rocchio算法并对其做小部分修改,用于数据库的关键词查询中,结合不同类型对象之间相异度和相关度的量化计算,每次返回的结果集按照相关度降序排列,实现精确到模糊的查询.如果用户不满意初始查询结果集,利用Rocchio算法经过几次交互,便可不断满足需求.对权值优化的Rocchio算法反馈过程进行了实验测试,结果证明是比较令用户满意的,而且返回的结果集中少量的不相关集合可以提高查询的性能.     

云数据库查询优化中半连接序列方法应用

对于云数据库中查询过程中的连接操作来说,具有代价高且费时的特点,在分析大量的重复查询操作在云数据库应用中的基础上,为了提高查询效率,使得传输时间和计算时间极可能缩短,这里提出对于半连接过程进行优化处理,云数据库查询操作中间结果数量,包括相应的网络传输数量能在优化的半连接查询算法中大大减少.所以,对于复杂查询问题具有一定的实用价值.