基于Petri网的网格数据库查询计划模型的映射转换

网格数据库中主要采用基于有向无环图（DAG）的查询计划建模方式，该方法由于不考虑子查询与节点的数据关系，因而对子查询在节点的优化调度方面支持不足。对查询计划提出了基于Petri网的形式化描述模型NSN，通过扩展子查询与节点以及子查询之间的数据关联关系的描述，对子查询的优化调度提供更大的支持；进一步给出了从DAG模型到NSN模型的转换规则和转换算法，实现了查询计划从DAG到NSN模型的转换，最后通过实验验证了NSN模型对子查询在节点中的分派调度的优越性。     

网格环境下多数据源的协同查询

伴随网格技术的日益发展，作为对数据应用需求的快速回应，在数据网格之后又出现了网格数据库的概念，其中查询又是数据库应用中一个使用频繁的核心功能，由于每个节点上的数据库可能只包含所需信息的一部分，而且查询操作还涉及到数据库异构性、通信开销等问题，这些都给网格环境下的数据库查询性能带来了新的困难。为了提高网格环境下数据库查询的性能，提出了一种运用协同（CSCW）机制来协调网格用户的查询操作的方法，这不仅体现了系统的协同性，而且降低了数据传输开销，还提高了查询效率。     

P2P环境下数据管理系统上的Top-k查询

目前大多数P2P系统只提供文件的共享,缺乏数据管理能力.基于关系数据库上的关键搜索,本文提出了一种在P2P环境下共享数据库的新框架,其中每个节点上的数据库被看成是一个文档集,用户不用考虑数据库的模式结构信念,简化了不同节点数据库模式间的映射过程,能更好地适应P2P的分散和动态特性.将基于直方图的分层Top-k查询算法扩展到P2P环境下的数据库管理系统上,文档集和数据库的查询被统一起来,一致对待.在查询处理期间,直方图可以自动更新,同时根据查询结果,邻居节点可以自调整,具有自适应性.实验结果表明,基于关键词的数据库共享突破了传统的数据库共享模式,简化了数据访问方式,而基于直方图的Top-k查询算法提高了查询效率.     

AnyQuery:网格环境下基于服务的分布式查询处理系统

AnyQuery是一种适用于网格环境、基于服务的分布式查询处理系统，使用统一的数据格式（可扩展标记语言）来表示和传输数据，所有组成模块以网格服务的形式实现，网格服务之间通过标准的接口进行通信．这种接口和实现分离技术屏蔽了不同数据库及其运行节点的差异，为用户提供一致的虚拟关系数据视图和分布式数据查询支持．在分析和研究已有的并行数据库和分布式数据库查询技术的基础上，AnyQuery提出和实现了一种适用于动态网格环境的分布式查询计划生成和执行算法，该算法能够根据网格环境中各节点及其连接网络的实际情况确定查询计划，支持跨数据库的连接查询．基于Globus 3．0开发了AnyQuery的原型系统，性能测试表明该系统具有较好的可扩展性，尤其适合计算密集型的复杂查询．     

基于低耗费调度的网格数据库查询中间件的设计

网格数据库对其查询分解后的子查询的优化调度产生了新的要求,在分析了子查询与数据库节点的数据关联关系基础上,提出了一个基于低时间耗费评估模型的查询中间件（LCQM）,给出了低耗费的查询调度计划算法,并给出了实验验证,提高了网格数据库查询的效率。     

分布式聚集函数支持的内存OLAP并行查询处理技术

根据OLAP查询的特点和内存数据库的性能特征提出了由多个内存数据库组成的并行OLAP查询处理系统,将OLAP应用中的多维聚集查询分布到各个计算节点并行进行聚集计算,并将聚集计算的结果进行合并输出.与其他并行处理方法相比,该算法充分利用OLAP DB结构中维表远小于事实表的特性,根据数据库中事实表的数据量和节点的数据处理能力进行水平数据库分片,并根据聚集函数的可分布计算特性提高查询处理的并行度,延迟并行查询处理中的合并过程,充分利用节点的并行处理能力,减少并行查询处理过程中的数据通信量,提高系统并行查询处理性能.该算法易于实现,具有较好的可扩展性和性能,适用于企业级海量数据处理领域的需求.     

基于查询优化器的分布式空间查询优化方法

为了实现分布式空间数据库之间的互操作,需要对分布式查询进行优化处理,这种查询处理指的是在任何一个数据处理语句中它访问的是各个节点的数据而不是仅仅对发起查询的节点。提出了一种查询优化器的体系结构,针对上述查询最优化做了详细的讨论,着重讨论包含空间选择和连接的复杂空间查询。建立了典型的空间数据库的案例程序,通过分析表明,带有过滤和修正的查询优化器在时间与空间上的效率优势比较明显,获得了具有参考价值的结果。     

非一致性数据库关键词非聚集约束查询与性能分析

在分析非一致性数据库一致性查询方法的基础上,结合非聚集约束条件,以关键词为元数据,利用B-树与二叉树的原理,提出一种新的针对非一致性数据库的查询方法.通过节点分组访问、分层迭代查询的方法,不仅解决非一致性数据库约束条件难写的问题,而且容易组合选择查询条件,有助于提高查询的灵活性与准确性.     

基于云计算的图书数据库查询方法研究

云计算及其应用是目前的研究热点,针对传统方法应用于大型校园数字图书馆中数据查询服务时的不足,提出了一种基于云计算的数据查询方法。该方法首先运用云计算技术找到数据库中的查询请求的目标节点,然后通过把单个基因位的理论引入到传统的遗传云计算算法中,定义服务节点的相似节点集和等价节点集来进行二次搜索,将各个基因位取得的优秀个体重新组合成一个新的个体,利用遗传过程中出现过的任何优秀的基因,而不仅仅是针对优秀个体,即便是一个适应度很差的个体,也可能有某段基因的适应度在同位置的基因中有着优秀的适应度,保证数据库查询最优解的准确。实验结果表明,本文方法在查询的数据质量、服务节点的负载能力以及查询的效率方法要优于传统的方法。     

一种并行XML数据分片算法的设计与实现

随着XML在各个领域的广泛应用，XML数据规模急剧增加，查询处理也日趋复杂。集中式环境由于单机存在的I／O瓶颈问题，在处理日益复杂的查询操作时已渐渐不能满足应用需求。因此，高性能的并行数据库在XML处理方面的研究，必将为XML数据库的。存储和查询处理带来新的曙光。本文讨论了一种对XML文档的基于节点轮循法进行分片的设计原理及实现算法。实验结果证明该方法具有很好的加速比和缩放比性能。     

基于内容和用户行为的查询聚类

现有方法没有有效利用查询文本特征、点击行为和session信息来挖掘用户的搜索意图,获取的查询特征对于多意图查询在不同意图下的区分度不足,对于多意图查询的相关查询聚类效果不佳。针对以上问题,该文提出了基于查询图信息的GPLSI模型,并利用该模型学习所得的查询特征进行查询聚类。基于查询图信息的GPLSI模型利用查询的词语、点击和session共现现象,从查询的文本特征、点击行为和session信息等多个方面来模拟查询意图的产生和表现,学习查询在不同搜索意图上的概率分布。最后,实验结果验证了基于查询图信息的PLSI模型用于查询相似度计算和多意图查询聚类中的有效性。     

移动对象查询研究进展

移动对象查询技术是目前数据库技术研究的热点。移动对象的查询处理技术不仅要追求高效率和高精确度,而且要充分考虑到现实可行性和不同维度空间的可拓展性。本文基于前人对移动对象查询的分类方法,根据移动对象查询的发展动态,将移动对象查询分为轨迹查询和坐标查询两大类;回顾了已有的各种查询处理方法,分析了各种方法的优缺点,并且基于方法间的继承性和互补性,为后续的查询研究提出了建议。     

Access数据库查询教学中的知识点分析

针对非计算机专业学生在学习Access数据库查询过程中遇到的困难,采用对比的方法分析查询的基本概念,提出了选择查询、参数查询、交叉表查询、操作查询和SQL查询在教学过程中需要注意的问题,对初学者正确理解和使用查询有一定的指导意义。     

支持快速查询的数据库加密方法研究

为了解决数据库中加密字符串数据的查询问题。提出了为待加密的字段建立辅助索引字段的两阶段查询方法。索引字段的内容由原始数据的划分值和特征值两部分组成，它可以用来支持字符串数据的精确匹配查询和模糊匹配查询。查询加密数据时，首先利用索引字段对加密数据进行一次粗糙查询，然后在解密的数据上再进行一次精确查询。实验表明，其性能较传统的先解密后查询方法有较大的提高。     

语义缓存的聚集查询匹配研究

为提高海量数据库系统的查询效率,围绕海量数据库系统中的聚集查询技术,把通常应用于小型数据库查询的语义缓存技术拓展到海量数据库的聚集查询中．首先研究了面向聚集查询的语义缓存形式化描述,在此基础上讨论了利用缓存处理查询的条件并对查询匹配进行了分类,提出并实现了包含匹配判定算法和相交匹配判定算法,最后给出了相应的实验结果．在某大型实际工程中的应用表明上述判定算法是有效的．     

广域网数据库查询系统及其实现

文章提出了架构于各个数据库查询系统之上的全局数据库查询系统———广域网数据库查询系统,分析了广域网数据库查询系统的基本框架,并给出了一个应用实例。     

GIS中文查询语句的查询条件语义抽取

无论多么复杂的查询语句都是由查询目标和查询条件组成的,查询条件决定着查询语句的结构,查询条件之间可以是并列的,也可以是嵌套的,查询条件的顺序也不是固定的。本文采取信息抽取的原理来抽取查询条件语义信息,提出了抽取查询条件语义信息的算法,这些算法可形成中文查询语句的各种类型的查询条件。实验表明,这些算法可以
以有效地抽取查询条件语义信息。     

基于Filter Encoding的GML空间数据查询

随着地理数据网络化程度的提高和GML空间数据的应用越来越广泛,如何从海量的GML空间数据中检索出符合特定条件的地理要素数据成为目前GML研究的焦点问题之一。该文根据OGC制定的过滤编码执行规程,应用规程中的谓词作为查询关键字,结合GML空间数据的特点,通过查询转译器和优化器实现了一种应用于GML空间数据查询的可行性方法。     

一种扩充语义的实视图重写查询技术

分组聚集查询已成为数据仓库领域研究的核心问题之一,实视图是提高分组聚集查询性能的有效手段。利用维属性间的层次关系,对一般意义上的实视图重写查询进行了扩展,讨论了单一视图重写查询的限制条件,并给出重写方法,在此基础上,提出了一种利用多个实视图重写查询的优化选择算法,并通过实验表明,该算法进一步提高了分组聚集查询效率。     

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。