基于R树的空间数据索引技术的探索

目前,基于空间数据库管理系统的空间数据索引技术的研究与应用正不断地兴起,且日趋成熟。分析经典的空间数据索引技术R-树和R^＊-树的优势与特点,在R^＊-树索引结构的基础上融合了传统的四叉树索引方法的精髓,提出了一种改进的R^＊-树索引技术一即R^＊Q-树索引方法。设计并实现了R^＊Q-树索引方法中索引构造算法的主要改进部分,并采用大量的随机实验数据验证了改进算法对提高空间数据索引效率的有效贡献。     

HT树：缓存敏感的内存数据库索引

在内存数据库系统中,针对处理器缓存对提高内存数据库的性能有重要影响的情况,在B＋树的基础上提出一种新的缓存敏感的索引——HT索引。将Hash方法和树结构相结合,构造一种适用于内存数据库的索引。结果证明,该索引结构能提高处理器缓存的利用率,其整体操作性能优于传统的缓存敏感索引。     

闪存环境下B+树索引重访

闪存容量的增大使在其上构建大型系统成为可能,如何构建闪存数据库也成为数据库的热点研究领域之一。索引结构是数据库中必不可少的结构之一,而B+树是最广泛使用的索引结构。这里对存储在闪存芯片模拟器及固态硬盘上的B+树性能进行了测试及分析。首先介绍了闪存的IO特点,并测试了固态硬盘的基本IO特性。接着,对B+树的插入和查询效率进行了详细地测试。测试发现节点大小,缓存大小,以及数据值的分布方式都会对B+树的性能带来很大影响。例如由于闪存的读取速度不对称,闪存的更新和查询操作最优块大小相差较大。这些测试结果为更好地在闪存上使用B+树索引,并进一步设计出更适合闪存的索引提供了指导。     

MySQL数据库索引的研究

数据库索引是用于提高数据检索速度的关键数据结构,该文结合常用的数据库索引结构B树,分析索引的原理,并结合外存储的原理,分析大多数数据库使用B+树作为索引结构的原因,并结合My SQL数据库中Inno DB存储引擎中的索引实现,分析其优缺点。     

MySQL数据库索引的研究

数据库索引是用于提高数据检索速度的关键数据结构,该文结合常用的数据库索引结构B树,分析索引的原理,并结合外存储的原理,分析大多数数据库使用B＋树作为索引结构的原因,并结合My SQL数据库中Inno DB存储引擎中的索引实现,分析其优缺点。     

使用索引提升数据库性能

影响到数据库性能的最大因素是索引,建立合理的索引可以大幅度的提升数据库性能,这里以SQL SERVER为例,我简单的介绍一下索引的相关知识,以及如何设置合理的索引提高数据库性能.     

面向多核处理器的空间数据库索引性能分析

空间数据库索引是提高空间查询性能的重要方法,片上多核处理器的出现,在提高数据库性能的同时,也给空间索引结构提出了新的挑战.面向多核处理器,还缺乏对各种主要空间数据库索引结构和性能的综合实验比较,从而无法定量分析影响索引性能的重要因素.针对目前主流的共享cache多核处理器,对R树,Hilbert R树、四又树及CR树在...     

嵌入式数据库B+_树索引机制研究及其改进

针对嵌入式数据库中B＋_树索引机制的空间利用率低下及面对庞杂数据的处理能力不足,提出了一种改进的B＋_树索引机制,使用这种索引机制能较好地解决在存储容量受限的嵌入式系统中提高数据空间利用率和处理庞杂数据能力的问题。     

利用HB+树的复合索引问题的解决方案

B＋树是目前数据库管理系统在单属性上广泛使用的一种索引,但它在处理由多属性组成的复合索引时效率很低。为此,该文在B＋树的基础上提出了一种考虑属性逻辑层次关系的HB＋树及其操作算法。该树采用了分类串行解析各属性的方法,可以很好地解决复合索引问题;并具有层次分类清楚、结点小且结构简单等优点。文中还对HB＋树的时空性能进行了分析。     

B+树算法的Java实现方法研究

随着人们对移动数据处理和管理需求的不断提高,与各种手持设备能够紧密结合在一起的嵌入式数据库逐渐成为人们研究的热点。而B+树作为一种成熟的数据结构,在数据库索引构建以及文件索引数据组织方面具有极其广泛的应用。为深入研究嵌入式数据库中B+索引的构建机制,文中使用Java语言实现了基于内存的B+树,并对其性能进行了评估测试。测试结果表明,该B+树具有良好的数据处理能力。     

空间数据在嵌入式导航系统中的索引

研究了基于嵌入式Linux平台电子地图数据的空间索引,介绍了空间索引的基本方法。通过分析常见的空间索引算法如B树、R树、四叉树等算法的特点,结合嵌入式电子地图数据特点,设计了基于Hilbert编码的格网空间数据索引机制,并改进了格网索引的数据结构,从而提高了索引效率;并使用嵌入式数据库SQLite管理空间数据,达到了预期效果。     

基于时态数据类型的时态数据索引方法

在系统中引入时态数据类型,使得在关系数据库系统中能对时态数据信息进行方便有效的管理。该文给出了一个基于时态数据类型的时态索引方法：MAP21*3B+-Tree方法,通过对时态数据的各个域分别建立索引,实现双时态数据库的各种时态查询。     

基于Buddy*-Hash的移动对象时空查询方法

索引技术可以提高数据检索和查询效率,为了实现对时空数据库中移动对象的查询操作,需要引入时空索引技术。在传统Buddy-树的基础上提出Buddy*-Hash索引结构,根据扩展查询窗口策略给出范围查询算法。实验结果表明,基于BH索引结构的范围查询算法具有良好性能。     

面向多租户数据库的Skyline处理算法

对面向服务的多租户数据库上的Skyline查询展开了深入研究,提出了一个有效的查询处理算法--面向多租户数据库的Skyline(multi-tenant database oriented Skyline,MDOS).针对多租户数据库环境下,数据往往以枢轴表形式存贮的特点,设计了一个基于B<'+>树的索引阵列.基于该索...     

内存数据库系统SwiftMMDB索引机制的设计与实现

T树结合了平衡二叉树(AVL树)和B树的优点,可以有效地组织索引数据,从而为内存数据库提供优良的存储效率和查询性能。结合自主开发的一个内存数据库系统SwiftMMDB介绍T树索引的设计与实现,并通过节点分裂、填充等方法改进了经典T树的插入和删除操作,减少了T树中平衡旋转的次数,从而进一步提高内存数据库检索的效率和性能。     

基于多维链表的数据库索引技术研究与实现

目前数据库索引方法比较多,包括B+-树、AVL树和SB-树等,但都不能很好地解决数据库的多键值查询问题。通过对多维链表的研究,提出一种全新的、基于多维链表的、可以同时在多个属性上建立高效数据库索引的方法,并对这种索引方法的主要问题进行了比较详细的讨论。     

数据库中聚集索引的B树结构及实例分析

索引是数据库的对象之一,在关系数据库中,索引建立在一张基本表的一列或多列上,索引的逻辑结构是一张二维表,索引表由两类信息组成,一是索引关键字,即在基本表上经常查询的一列或多列属性,二是地址信息,即索引关键字在基本表中所在行的物理地址;索引的物理结构以B树形式组织。按照对基本表的组织方式,索引分为聚集索引和非聚集索引;按照索引关键字取值的唯一性,分为唯一索引和不唯一索引。文章着重探讨聚集索引及其B树结构,用实例分析二维表的B树索引的创建,在B树结构上的查询和更新操作,形象说明索引是如何提高查询效率的,以及进行更新操作时对索引的影响。     

全文检索系统的数据预处理研究

全文检索的应用导致了信息检索领域的一场革命,是文档数据库研发的核心。在一个全文检索系统中,全文索引数据库的建立是系统的基础,其设计结构直接影响到全文检索引擎的检索算法以及系统最终的检索效率。文中主要介绍全文检索系统中索引库结构设计、文本标引技术等数据预处理技术,以及全文检索系统索引数据库的数据处理流程。最后,在此基础上研究了全文检索系统索引库索引生成算法,给出了单个文档和批处理两种情况下的索引库索引生成算法。