一种改进的建立XML数据路径索引的方法

随着XML日益普遍的应用，如何快速准确地访问XML文档中的数据已成为亟待解决的关键问题，建立路径索引是提高查询效率的一种重要手段，本文分析了可能导致路径索引复杂度过大的原因,提出了一种分步建立和更新路径索引的方法，对于具有复杂引用关系的源数据，根据查询的需要只对数据中部分路径建立索引，并通过阈值控制索引的规模，实验结果表明，本文提出的方法可以有效地降低建立和维护XML数据的路径索引的代价。     

面向对象XML数据的查询优化

XML凭借自身所具有的自描述性、灵活的数据结构及丰富的数据表示能力等特性,正在成为Internet上数据表示和交换的标准,存储与查询XML数据变得日益重要;若要实现快速、准确、高效的查询,必须建立一定的索引来支持.文章为面向对象的XML数据建立了一种早期就能裁剪大量搜索空间的路径仓索引模式;基于该索引模式提出了一种新的查询方法,实现并优化了面向对象XML数据的查询.     

面向XML文档检索的索引技术

XML文档的查询索引是当前研究的热点.该文探讨XML文档的索引技术,包括索引结构的设计等问题,给出了一个高效的XML索引方法,采用独特的编码方法,对XML文档及其遵循的DTD同时建立索引,有效支持内容和结构的双重检索;该方法结合了区间编码、倒排表和路径索引的思想,利用DTD结构信息来提高查询的效率.实验结果表明,本文提出的方法可以有效地降低建立XML数据索引的代价,能够缩短查询的响应时间.     

一种新的基于Dewey编码的XML路径索引

建立高效的索引来快速定位满足要求的节点是提高XML数据查询效率的一个必要手段.文中以降低复杂度和提高查询效率为目标,以基于路径的XML索引原理为基础,提出了一种新型的基于Dewey编码的索引结构RTL-Index.RTL-Index通过对文档节点编码来表示结构信息,利用前缀路径匹配操作完成结构查询,支持含通配符" 和后代轴"//"的查询以及兄弟节点无序的模式树的查询.仿真实验结果表明RTL-Index索引具有较低的时间和空间复杂度,解决了XML文档分支路径查找问题,是一种较为有效的XML索引结构.     

一种基于路径分块索引的XML查询方法

针对XML的相对路径查询及引用路径查询问题，提出了一种面向XML数据的路径分块索引KI。探讨了KI索引构造方法、索引节点分裂算法和相关查询处理的算法，并用VC++实现，利用Shakespeare和Xorder数据集进行了XML查询测试，实验结果表明，提出的KI索引能有效地提高XML查询效率。     

一种基于结构特征的XML数据查询方法

针对XML数据特有的树型结构模式，提出了一种将树型结构的XML数据和查询语句转化为特定格式的字符串，基于串匹配原理对结构复杂的XML数据进行查询的方法，避免了传统的基于路径的查询方式所必需的路径之间的连接（join）操作，从而提高查询效率。利用本文提出的编码方式，可以建立关于XML数据结构和数据内容舍为一体的索引。实验显示，本文使用的针对XML数据查询的方法比传统的基于连接操作的数据查询方式高效，且本方法具有良好的扩展性。     

基于双路索引的XML查询优化研究

为实现各种形式的XML数据查询,介绍一种双路索引方法,采用倒排序技术建立绝对索引模型和相对索引模型,并提出相关查询处理的算法。绝对索引模型将查询路径表达式缩短,减少比较次数,相对索引模型建立父子索引表补全路径,用较小的索引结构替代原始查询。采用DBLP数据集进行测试,实验结果表明,该方法可以提高查询处理的性能。     

基于F&B索引的XML查询处理算法

XML已成为信息交换和表示的标准.对XML数据的查询将返回满足特定约束的XML节点子集.对于大文件的XML数据的查询处理通常分为两步:1.为该XML数据建立一个索引;2.在索引上完成查询处理无需访问源文档.XML索引为查询处理提供了高效的帮助,其中F&B索引是已知的处理分枝查询最小的索引,但快速创建F&B索引和利用F&B索引完成查询处理的算法却很少有人研究.提出了一种素数序列标记法,这种标记法不仅有助于快速地建立F&B索引,更可以高效地完成F&B索引上的查询处理.此外,还给出了F&B索引上的区间标记法与CCPI的创建过程,这两种编码创建过程无需在建立F&B索引后二次创建,仅需与F&B索引创建过程一起对文档使用SAX解析器分析一次即可得到.这样,可以在F&B索引的区间标记法上使用TwigStack算法执行查询处理,在F&B索引的CCPI标记法上使用关联路径连接算法执行查询处理.还给出了基于素数序列标记法的查询处理算法,即素数整除匹配算法,该算法可以高效地判定某节点是否有某分枝子结构.实验表明基于素数序列标记法的F&B索引创建方法比SAM算法快,在多个数据集F&B索引上素数整除匹配算法优于关联路径连接算法和Twi...     

有效支持数据更新的XML索引研究

高效的索引是提高XML数据查询效率的关键,目前已经提出了许多XML索引算法,它们大多数都不支持XML数据更新。对CSSU编码进行了改进,提出了一种新的有效支持数据更新的路径索引算法,该索引算法有效支持单支查询和多支查询。     

基于复杂模式索引的XML查询优化*

分析了XML模式与XML文档之间的关系以及XML查询的特点,提出了一种基于复杂模式索引的XML查询优化方法.该方法对XML模式中的节点建立索引,查询时考虑XML模式中带有环的情况.首先对查询树进行去除重复元素的预处理,并将查询树分解成主路径和分支路径;然后利用索引查找潜在目标节点的XML模式编号;最后在XML文档中对对应节点进行筛选,找到目标节点.该方法可以减少连接操作的次数,提高查询操作的效率,能处理较复杂的XML模式.     

Index structures for matching XML twigs using relational query processors

Various index structures have been proposed to speed up the evaluation of XML path expressions. However, existing XML path indices suffer from at least one of three limitations: they focus only on indexing the structure (relying on a separate index for node content), they are useful only for simple path expressions such as root-to-leaf paths, or they cannot be tightly integrated with a relational query processor. Moreover, there is no unified framework to compare these index structures. In this paper, we present a framework defining a family of index structures that includes most existing XML path indices. We also propose two novel index structures in this family, with different space–time tradeoffs, that are effective for the evaluation of XML branching path expressions (i.e., twigs) with value conditions. We also show how this family of index structures can be implemented using the access methods of the underlying relational database system. Finally, we present an experimental evaluation that shows the performance tradeoff between index space and matching time. The experimental results show that our novel indices achieve orders of magnitude improvement in performance for evaluating twig queries, albeit at a higher space cost, over the use of previously proposed XML path indices that can be tightly integrated with a relational query processor.     

Answering XML Queries Using Path-Based Indexes: A Survey

The problem of answering XML queries using path-based indexes is to find efficient methods for accelerating the XML query with pre-designed index structures over the XML database. This problem received increasing interests and have been lucubrated in recent years. Regular path expression is the core of the XML query languages e.g., XPath and XQuery. Most of the state-of-the-art path-based XML indexes, therefore, hammer at how to efficiently answer the path-based XML queries. This paper surveys various approaches to indexing XML data proposed in the literature. We give a step by step analysis to show the evolution of index structures for XML path information, based on tree structures or more commonly, directed labeled graphs. For each approach, we first present the specific issue it aims to tackle, and then the proposed solution presented. Furthermore, construction, physical data storage and maintenance costs, are analyzed.     

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。     

基于DOM的XML数据库的索引技术研究

XML作为一种数据交换的国际标准，已经贯穿于Internet应用的各个领域之中，如何快速准确地存储和查询XML数据的数据库技术是一个重要的研究课题。XML索引技术对XML数据库查询处理起着至关重要的作用，提出了基于DOM的XML数据库的索引技术(路径连接索引、值索引和引用索引)，解决了传统的基于树的遍历的XML数据查询方法性能上的不足，并着重对处理含有谓词和引用关系等较复杂的查询路径的不同处理方法进行了对比和分析，还给出了索引空间利用率、查询性能和索引维护代价3个方面的标准测试结果，表明新的索引技术可以有效地提高查询处理效率。     

基于路径仓的面向对象XML查询处理技术

XML正在迅速成为Internet上数据表示和交换的标准，存储与查询XML数据变得日益重要，如何快速、准确地查询面向对象的XML数据成为当前研究的热点，索引技术是提高查询效率的有效方法。该文基于路径仓索引模式，提出了一种面向对象的XML数据的查询处理技术。     

建立特殊索引实现XML文档的查询优化

结合半结构化数据索引和Lore系统中的索引结构提出了关系数据库中无需特殊数据结构的XML数据的索引的建立及利用索引实现对XML查询的优化。     

A multiple-depth structural index for branching query

XML structural index, which acts as a schema, plays an important role in XML query optimization and formulation. To provide a reasonable structural index for branching path query under space constraint, we propose an adaptive index of multiple local branching depths and multiple local bisimilarities, which is constructed by maximizing marginal gain for given query load. It cannot only give good support to branching path queries but also have much smaller size compared with that of same sort of index. Detailed experiments have shown that the index is effective and efficient for XML branching path query.     

An adaptive path index for XML data using the query workload

Due to its flexibility, XML is becoming the de facto standard for exchanging and querying documents over the Web. Many XML query languages such as XQuery and XPath use label paths to traverse the irregularly structured XML data. Without a structural summary and efficient indexes, query processing can be quite inefficient due to an exhaustive traversal on XML data. To overcome the inefficiency, several path indexes have been proposed in the research community. Traditional indexes generally record all label paths from the root element in XML data and are constructed with the use of data only. Such path indexes may result in performance degradation due to large sizes and exhaustive navigations for partial matching path queries which start with the self-or-descendent axis(“//”). To improve the query performance, we propose an adaptive path index for XML data (termed APEX). APEX does not keep all paths starting from the root and utilizes frequently used paths on query workloads. APEX also has a nice property that it can be updated incrementally according to the changes of query workloads. Experimental results with synthetic and real-life data sets clearly confirm that APEX improves the query processing cost typically 2–69 times compared with the traditional indexes, with the performance gap increasing with the irregularity of XML data.