基于XML的数据查询效率优化方法的研究

为了提高XML数据查询处理效率,提出时XML数据结点采用标签聚类存储,同时结点路径信息存储在位向量中.通过XML Schema和查询信息计算出结点过滤表达式,由位向量间的高效运算剔除不满足过滤表达式的结点.另外给出压缩位向量后对压缩数据直接进行过滤操作的方法.实验结果表明该优化方法对XML的数据查询具有较高效率.     

基于索引的XML查询技术研究

介绍了目前XML数据查询技术的研究现状,对主要的XML索引查询技术作了较深入的探讨,其中包括：基于路径索引的XML查询方法,如DataGuide、1-index、A（k）索引等;基于编码的XML索引查询方法,如Anc_Desc_B^＋、XR树＋XR-Stack算法等。文中对相关XML索引查询方法的优点和不足进行了分析。     

基于Schema的XML混合编码索引查询技术

Web中存在着越来越多的XML的文档,如何高效地从XML文档查询出有效信息已经成为当前在半结构化数据研究领域中的热点问题。针对XML文档节点进行编码和建立索引结构可以有效地提高查询速度,提出一种SBXHCI(Schema-Based XML Hybrid Coding Indexing)查询技术,该方法充分利用Schema信息对XML文档进行编码和构建索引。对创建索引所花费的时间和空间,查询响应的时间进行大量的实验分析,结果表明SBXHCI方法的编码机制降低了索引结构在时间和空间的资源消耗,并且在路径查询的响应速度有着显著的提高。     

基于XML及其数据过滤的高速信息查询系统的设计

随着信息时代的到来,人们查询需要的信息变得越来越繁琐。本文则是从当前信息查询系统的一些缺点入手,提出了一种通过XML及其数据过滤相结合的方法来构造一种高速信息查询系统,并且给出了相关的实现技术和关键部分XML数据过滤的实现方法。     

Xquery——XML时代的数据查询语言

在以文档和数据为中心的环境里,XML 自从诞生之后,迅速得到来自各方技术联盟以及研究机构支持与关注。现在,许多厂商开发的应用程序都使用 XML 来传送消息(如 SOAP 或者 XML-RPC 消息)或者作为数据的永久性存储(如 XML 数据库)正如在关系型数据库中的数据查询语言 SQL 一样,Xquery 将成为 XML 时代的主流数据查询语言。     

XML数据的路径表达式查询优化技术

路径表达式作为XML数据查询语言的核心部分,关于它的计算方法的研究成果已有很多,然而针对路径表达式本身进行优化的研究却相对较少.提出了两种针对路径表达式的优化策略:路径缩短策略和补路径策略,从而提高了XML路径查询效率.路径缩短策略根据XML文档模式信息,将路径表达式查询长度缩短,从而简化查询本身以降低需要的查询代价;而补路径策略则试图使用代价更小的等价路径表达式来替换原始查询.经过对实验数据的分析,这两种优化策略对于绝大多数路径表达式查询可以应用,并可大幅度地改进路径表达式的查询性能.     

基于正则路径表达式的XML查询优化技术研究

支持正则路径表达式的查询技术,被认为是半结构化数据模式下的XML查询研究领域中一种颇具有研究价值的XMI。查询计算方法。本文对基于正则路径表达式的XML查询计算方法及其特点进行了分析,在此基础上详尽地介绍了目前所提出的各种查询优化技术,最后讨论了XML查询优化技术研究中存在的问题以及今后的研究方向。     

优化XML路径表达式查询的技术

通过对现有的路径表达式查询中几种优化技术的分析研究,提出了在XML语言查询中的一些重要问题,并根据其主要的技术特点提出了自己的观点,旨在提高对XML路径表达式查询技术的优化。     

基于如何优化XML路径表达式查询的技术探究

现阶段,XML文档的查询是根据路径表达来导航的,针对XML查询语言而言,对于其数据库查询优化的关键是XML路径表达式.本文作者通过对现有的路径表达式查询中几种优化技术的分析研究,提出了在XML语言查询中的一些重要问题,并根据其主要的技术特点提出了自己的观点,旨在提高对XML路径表达式查询技术的优化.     

基于模糊XML的小枝查询处理

现实世界中存在大量的不精确和不确定信息,因此,针对模糊数据的表示和处理的研究工作已经广泛展开.作为下一代Web语言,XML已经成为当前Web数据表示与交换的标准.不精确和不确定数据的出现对XML提出了新的挑战,现有的研究成果已不能满足模糊XML环境下智能化数据管理的迫切需求.为此,文中在模糊XML数据模型的基础上,从编码技术入手,讨论模糊XML环境下的结点编码问题,进而研究模糊XML环境下的小枝查询问题.文中提出了基于模糊XML的小枝模式匹配算法,给出了加速小枝匹配的索引算法,并最终通过实验证明了所提方法的优越性.     

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。     

一种可更新的查询语言UXQL

数据变换和数据集成等应用需要对XML文档进行更新，而现有的查询语言对此支持不够。提出了一种可更新的XML查询语言UXQL。它具有统一的数据模型，能够同时对多个异构数据源中的文档进行更新和查询操作。同时它的结构简单，可以很方便地实现和优化。详细描述了UXQL的文法和语言成分，并给出了实现框架和应用实例。     

一种具有多模态索引结构的XML查询算法

将编码方案、路径索引和名字外延思想相结合,提出一种针对XML数据检索的多模态索引结构.它既可支持结构连接计算,用以判断任意结点之间的子孙后代关系,也可支持基于名字外延的路径连接算法,用以判断任意结点之间的父子关系,同时可支持包含拥有关系的小枝查询;进而给出基于该结构的外延连接算法,使得对于长度为n的Xpath绝对路径查询,最多只需n/2-1次外延连接.实验结果表明,本文提出的索引结构可有效提高查询处理性能.     

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。     

对加密的XML数据查询算法的研究与实现

对于XML加密数据的查询,文献[1]提出了一种"有查询意识的解密"方法,它只解密与查询结果有关联的部分。改进了关于XML加密数据的查询处理方法,利用哈希表、链接表来构建用户密钥索引。在XML文档加密过程中,将XML加密数据与加密的XML索引存储在一起,以便解密后的索引能提供查询结果在XML加密数据中的位置。并提出新的方案,其主要内容包括XML索引设计、用户密钥索引设计、算法设计。实验结果表明,本文方法提高了查询的效率,无需解密无关的加密数据,有效地解决了用户密钥交换次数多和安全的问题。     

A Query Language for XML Based on Graph Grammars

In this paper we present a graphical query language for XML. The language, based on a simple form of graph grammars, permits us to extract data and reorganize information in a new structure. As with most of the current query languages for XML, queries consist of two parts: one extracting a subgraph and one constructing the output graph. The semantics of queries is given in terms of graph grammars. The use of graph grammars makes it possible to define, in a simple way, the structural properties of both the subgraph that has to be extracted and the graph that has to be constructed. We provide an example-driven comparison of our language w.r.t. other XML query languages, and show the effectiveness and simplicity of our approach.     

TDCOL:列式存储的XML关键字查询处理策略

针对已有方法在XML数据上基于SLCA(smallest lowest common ancestor)语义处理查询时存在的冗余计算问题,提出了一种基于列存储的倒排索引CList,用于避免已有方法的倒排表中相同数据重复存储的问题。基于CList,提出了一种自顶向下的查询处理算法TDCOL(top-down SLCA computation based oncol-umn storage)来提升系统的处理性能。对于给定查询Q={k1,k2,...,km}的每个公共祖先结点,TDCOL在保证仅处理一次的情况下即可得到所有满足条件的结果,因而将时间复杂度降为O(m′|LID1|′lb|Skmaxch(v)|),其中|LID1|是Q的最短倒排表中包含的不同ID值的数目,Skmaxch(v)是所有被处理结点的包含关键字的孩子结点集中的最大集合。最后通过比较各种指标,从不同角度对TDCOL算法的性能优势进行了验证。     

基于本体的XML数据集成的查询处理

数据集成在很长一段时间一直为人们所关注．随着XML逐渐成为Web上发布和交换数据的标准,研究人员提出了基于本体的XML数据的语义集成方案．此文对于这样的方案进行了形式化,提出的算法NaiveMaxQEP解决了最大查询计划的生成问题;并基于非完整性角色个数有限的假设,对于查询执行计划生成算法进行了优化,提出了0ptMaxQEP算法;为支持高效的分布式资源整合,文章还给出了网络代价优化算法NetoptQEP,基于网络代价对输出的执行计划进行了优化．