一种改进的XML查询重写算法研究

查询重写是数据集成的一个关键问题,它是将用户的查询请求自动重写为直接面向数据源的查询请求。最近Michigan大学和IBM的AImaden研究中心提出了一种新的基于约束的XML查询重写算法,但是该算法没有考虑复杂模式匹配重写问题,使得该算法应用受到限制。在原来的算法重写思想基础上,提出了一种改进的XML查询重写算法,扩大原算法的应用范围,并分析了改进算法的正确性和时间复杂度。     

数据集成中XML数据查询语义重写

查询重写是数据库研究的一个基本问题，它和查询优化，数据仓库，数据集成，语义缓存等数据库问题密切相关，为提高集成系统的查询效率，系统选择提交频率较高的XML查询物化为中间层视图，用户提交查询后，系统尽可能利用中间视图层中视图，而不是访问数据源来回答查询，这个问题实际可以归结为半结构化查询重写问题，考虑到中间视图层空间的有限性，已有视图应当尽可能回答更多的查询，传统查询重写方法有考虑半结构化数据之间的约束，而根据约束可以等价变换查询，从而提高中间视图层中的表达能力，提出了一种新的半结构化查询重写的方法，该方法在保证算法正确性和完备性的基础上，利用上半结构化数据中的约束，尤其是XML文件中的路径依赖，来增强中间层物化视图的表达能力，理论分析和初步原型实验证明方法的有效性。     

基于自动机理论的XML查询重写研究

研究了基于自动机理论的XML查询重写问题,尤其针对局部查询重写技术作了深入研究.通过实例对其有效性进行了合理的分析.     

基于XPath的XML查询重写算法

XML安全视图和查询重写是实现访问控制的关键技术。研究基于XML递归安全视图的查询重写问题,提出一种基于XPath查询语言、能处理递归视图的查询重写算法,避免了视图的物化和保存。该算法具有较高通用性,实验结果验证了其有效性。     

利用视图重写技术优化XML查询

规则路径查询,其长度是任意的,这就意味着对数据库的任意多次访问,这样的代价是很昂贵的。我们采用视图重写技术,通过对某些经常使用的路径查询定义视图。从而减少了对某些高频使用的路径查询的重复搜索,最终提高了查询效率。我们的视图不但可以对路径查询进行重写,而且还可以对树查询进行混合重写。我们设计了一个使用动态规划策略实现的视图重写算法。     

一种通用连接查询的重写方法

使用实视图进行查询优化的关键,是从实视图中找到执行代价较小的查询重写.本文提出了一种基于目标的方法,可以找到更多的候选方案,当查询的内置谓词只包含特征变量时该方法更加有效.在更多时候,它可以找到由Bucket算法找到的所有重写,而且更高效.     

基于视图的XML重写技术的研究综述

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XML查询计算方法.基于视图的查询重写技术充分利用视图中的信息来对查询进行优化,提高查询效率.本文讨论了对于支持正则路径表达式的XML查询如何进行重写的问题以及对不同技术的分析.     

对查询优化重写QRA算法的一种改进

数据仓库系统中利用物化视图可以提高查询效率,但是,过分使用物化视图重写查询有时不一定能起到提高查询性能这一预期目的.针对QRA算法的不足并结合左深度处理树技术提出一种改进算法,通过实验结果表明由改进算法优化后查询的性能更优.     

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．     

Cbase数据库查询重写模块的设计与实现

本文详细讨论了重写模块的设计思想与实现技术，并讨论了利用执行引擎特点引入的一组基于等价谓调的简单语句直写规则．测试结果表明，增加重写模块的查询优化器能显著提高系统的查询效率．     

半结构化查询重写的MiniCon算法

研究了基于半结构化数据查询语言TSL(tree specification language)的查询重写问题.提出了一种半结构化查询重写算法,解决了在给定一个半结构化查询和一组半结构化视图的情况下,找到最大被包含重写的问题.算法借用了可伸缩的关系查询重写的MiniCon算法的思想,解决了半结构化数据模型之下查询重写的一些新问题(如标识符依赖、集合值变量映射等).证明了算法的正确性.     

支持属性粒度数据库加密的查询重写算法

DAS(database as a service)模型数据库中采用加密方案的关键问题之一是针对密文关系的查询处理.DAS模型特有的体系结构和信任模型决定了加密解密操作只能在客户端进行,目前的方案普遍在元组粒度加密的基础上进行查询重写,不可避免地造成了加密效率的损失.为此,提出一种支持属性粒度加密方案的查询重写算法,利用关系代数公式对查询语句进行等价变换,将涉及加密属性的条件谓词与其他条件谓词分离,重构查询语句,支持任意层次的相关子查询.实验显示,算法能够降低客户端与服务器间的网络传输数据量,从而有效地缩短加密DAS模型数据库的查询执行时间.     

查询重写关系数据库查询优化技术

随着数据仓库技术应用越来越广泛,数据仓库中查询使用频率也越来越高,基于查询重写的关系数据库查询优化技术,通过视图重写、子查询合并、等价谓词替换、使用临时表、以及用集合运算UNION代替逻辑运算OR等技术的使用。本文详细讨论了数据库查询优化器中查询重写模块的设计与实现;探讨了XML、SQL语句等查询重写方法。     

一种支持通配符查询的XML模式匹配算法

XML查询语言当中,包含通配符*的查询能够方便有效地满足一些特殊查询要求,但在大数据时代下XML文件容量与结构复杂性不断增加,现有支持通配符查询的算法需消耗巨量内存来解析XML,并且在对嵌套通配符处理时需要大量的单路径匹配操作和局部结果的缓存。针对此现状,结合现有经典算法,提出一种新的、能够高效解决小枝模式当中含有通配符*的查询算法-WTwigList。该算法首先对查询模式进行通配符的层次关系处理,减少不必要的通配符匹配,以数据流形式解析XML文件并执行局部的扩展Dewey编码,经过滤操作后得到有序的叶子节点编码列表,在列表中执行匹配操作得到结果;其次在真实和合成数据集上做大量实验,结果表明WTwigList算法与现有算法相比,能够有效提高查询效率,在空间效率上具有一定优势,且能够快速准确地处理查询模式中P C关系。     

基于形式语言理论的Active XML重写算法

主动XML（AXML）是指一部分数据直接给出,另一部分数据以Web Services调用方式隐含给出XML文档。研究AXML重写问题,给出AXML重写系统的形式化定义,提出一个基于树自动机理论的AXML文档重写算法,并证明该算法的正确性及有效性。实验数据表明,基于树自动机的AXML文档交换方法具有良好的执行效率。     

Rewriting Union Queries Using Views

The problem of finding contained rewritings of queries using views is of great importance in mediated data integration systems. In this paper, we first present a general approach for finding contained rewritings of unions of conjunctive queries with arbitrary built-in predicates. Our approach is based on an improved method for testing conjunctive query containment in this context. Although conceptually simple, our approach generalizes previous methods for finding contained rewritings of conjunctive queries and is more powerful in the sense that many rewritings that can not be found using existing methods can be found by our approach. Furthermore, implication constraints (Zhang, X., & Ozsoyoglu, Z.M. (1997). Implication and referential constraints: A new formal resaoning. IEEE TKDE, 9(6):894–910, Now/Dec.) over the base relations can be easily handled. We then present a simplified approach which is less complete, but is much faster than the general approach, and it still finds maximum rewritings in several special cases. Our general approach finds more rewritings than previous algorithms such as the Bucket and the resolution-based algorithms. Our simplified approach generalizes the U-join and the MiniCon algorithms with no loss of efficiency.     

高效的XML关键字查询改写和结果生成技术

用户使用关键字查询时可能不能准确地表达他们的意图,即使用户正确地表达了查询意图,查询引擎也可能不能准确地返回查询结果.针对这一问题,重点研究了在XML关键字查询中如何进行有效的查询改写并生成有意义的结果.提出4种查询改写操作和查询改写代价的概念,给出了动态规划的方法计算查询改写代价.为了找出最优的查询改写,给出了基于栈的查询改写和结果生成算法,并提出了基于划分的优化算法.最后通过丰富的实验对提出的方法进行了验证.