Caché数据库中数据的存储及其查询优化

Caché数据库的多维数据模型可以存储丰富的数据,在处理复杂的医疗数据时减少了表连接等处理过程,从而使多维数组能更快地存取数据。与主流的Oracle和SQL server等关系型数库相比,Caché主要在其存储结构上有很大的不同,Caché主要是以Global的形式存储数据,依据M语言开发应用程序。首先,介绍了Caché数据库中数据的存储形式;然后,展示了在医院HIS系统应用过程中Caché数据库中数据查询的几种方式及应用场合;最后,总结Caché数据库中SQL优化的几种办法。结果表明,Caché数据库具有更高的灵活性,适用于多种应用场合,而且在采用优化的查询方案后查询效率提高了很多倍。

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。

Oracle和MySQL数据库在大数据环境下的分布式计算与查询优化

随着大数据技术的快速发展,数据库系统面临着前所未有的挑战,尤其是在分布式计算和查询优化方面。本文旨在探讨Oracle和MySQL数据库在大数据环境下的分布式计算与查询优化策略。介绍了分布式计算的基本概念,分析了Oracle和MySQL在分布式计算中的架构,并对其性能进行了评估。探讨了分布式计算中的同步与一致性问题。详细讨论了查询优化的基本原理,对比分析了Oracle和MySQL的查询优化器,并提出了相应的优化策略。针对大数据环境下的查询优化挑战,提出了Oracle和MySQL的查询优化技术,并探讨了分布式查询优化的实现方法。最后,总结了研究成果,对Oracle和MySQL数据库的优化提出了建议,并对未来大数据环境下数据库技术的发展趋势进行了展望。本文的研究为数据库在大数据环境下的性能提升提供了理论支持和实践指导。

演绎数据库中的语义查询优化方法

语义查询优化的目的是使用语义知识来进行有效的查询，以提高查询效率。通过语义编译和语义转换，把一个查询转换成一个或多个更为有效的等价查询。本文介绍在演绎数据库中语义查询优化方法。

SQL Server查询优化器原理与优化实例分析

查询是数据库的核心操作,随着数据库技术的发展以及数据量急剧增加,对查询性能的要求越来越高,查询优化成为数据库管理系统亟待解决的重要问题。文中针对应用最广泛的SQL Server数据库的查询优化器进行研究。通过图形研究查询优化器的工作原理,并深入分析提交SQL语句、解析、代数化、查询优化、编译、执行、结果等查询优化器的工作步骤;进行实例分析,运用图形表示了逻辑树和经过优化后得到的查询执行计划。结果表明,SQL语句是查询优化的基础,实际应用时需要写出符合查询优化器规则的SQL语句。

基于改进均值聚类的混合型数据库查询优化算法

采用传统算法进行混合型数据库查询,由于文档与查询的匹配过于严格,存在对检索词的重要程度无法区分的问题,造成无法进行检索结果的排序的缺陷。为此,提出了一种基于改进均值聚类算法的混合型数据库查询优化方法。建立混合型数据库查询执行计划代价模型,精准的定义了数据库查询执行代价。将改进均值聚类算法与粒子群算法有效的相融合,将粒子群中的粒子划分为多个子群,更新所有的粒子,通过粒子间的相互信息融汇,搜寻到数据库查询最优解。实验仿真证明,基于改进均值聚类算法的混合型数据库查询优化方法精确度高,效率高。

基于丛生树的可调节的并行查询优化算法研究

在分析现有的并行查询优化算法的基础上，提出了一种新的并行查询优化算法，该算法充分考虑并行计算机的物理限制，以丛生树为模型，利用大关系的数量对操作内的并行性、操作间的独立并行性以及操作间流水并行性进行调节。

基于分布式数据库的查询优化分析

在分析比较了分布式数据库和集中式数据库的不同特点的基础上,归纳出分布式数据库系统查询优化的目标、准则和查询过程,进而提出查询优化的策略,并总结了估算分布式查询代价的方法。

基于遗传算法的分布式数据库查询优化研究

在收益半连接研究基础之上,本文提出一种新的查询执行计划代价模型,它包括关系副本选择、查询多连接次序、操作站点的选择、数据的传输及数据局部处理等因素,准确地表示了分布式数据库查询执行代价,并且给出了解决基于此代价模型查询优化问题的遗传算法,实验结果表明,该算法有较好的寻优效果,更具有实际意义.

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.

XML查询优化研究

XML已经成为网络上信息描述和信息交换的标准.由于网络上信息的本质特性和XML数据内在的灵活性,很多用XML编码的数据都是半结构化的.随着XML应用得越来越广泛,人们提出了多种XML数据的存储模型.与此同时,XML的查询优化也是数据库领域研究的一个重要课题.综合论述了XML数据查询优化技术的现状,指出了XML查询优化的特点和研究的关键性问题.描述了查询优化技术各个方面的重要研究成果以及存在的问题,进一步展望了未来的研究方向,并在此基础上提出了对XML查询优化方法的一些观点.

一种基于语义关联的查询优化方法

提出了一种综合词法关系和语义分析的查询优化方法.通过对查询关键字词法特性和本体实例之间语义关联强弱的分析,提高了查询关键字到本体概念映射的完整性和准确率,帮助搜索引擎对用户的意图做出有效推测,解决了传统搜索引擎不能很好理解用户意图的问题.设计实现了相应的查询优化系统,实验表明,该系统可以有效地提高搜索的准确率.

基于共享的MapReduce多查询优化技术

为解决MapReduce处理多个查询时效率低下的问题,提出了一种基于查询共享的MapReduce查询优化方法——ShareOpt优化。通过分析所有查询的操作模式,找出其中共享的子查询部分,并根据子查询的执行顺序构造执行计划有向图(DAG),最终确定一组查询的整体执行计划。通过与Hive和Pig的对比,验证了该方法能够在保证准确性的情况下有效地减少执行步数,提高查询执行的效率。

Shared-nothing并行数据库系统查询优化技术

查询优化是并行数据库系统的核心技术 .该文介绍作者自行研制的一个 Shared- nothing并行数据库系统PBA SE/ 2中独特的两阶段优化策略 .为了缩减并行查询优化庞大的搜索空间 ,PBASE/ 2将并行查询优化划分为顺序优化和并行化两个阶段 .在顺序优化阶段对并行化后的通信代价进行预先估算 ,将通信开销加入顺序优化的代价模型 ,同时对动态规划搜索算法进行了修正和扩展 ,保证了顺序优化阶段得到的最小代价计划在并行化后代价仍然最小 .并行化阶段的优化目标是实现查询工作量在系统内多种资源上的负载平衡 ,提出了资源负载平衡因子的概念 ,并且通过启发式规则、任务调度等机制保证了并行查询执行计划的优化性 .

基于ASP、SQL Server 2000实现的Web文献检索系统及其查询优化

介绍了基于ASP、SQL Server2000实现的Web文献检索系统及其查询优化。通过调试、运行,Web文献检索系统运行正常,查询效率高。基于ASP、SQL Server2000实现的Web文献检索系统简单、安全、稳定,维护方便。

基于免疫遗传算法的关系型数据库查询优化技术

本文引入结合免疫系统原理和遗传算子自适应调整的算法,即免疫遗传算法。该算法具有可防止未成熟收敛和保证种群的多样性等优点。在使用此算法搜索最优解时,可防止陷入局部寻优情况的出现。经过实验计算,免疫遗传算法对多连接查询优化有很好的效果,优化后的查询代价较遗传算法有很大的降低。

基于Oracle数据库海量数据的查询优化研究

系统数据库数据量大时,常常会遇到系统响应时间过长、占用系统资源过多等一系列问题。因此对海量数据查询技术的研究就很必要。文中基于Oracle数据库,采用各种措施和方法来提高响应速度:合理设计数据库结构、使用索引、分区、SQL语句优化等手段优化数据库。另外,分页显示查询结果也能很大地提高查询速度。实验证明,优化后速度明显提高了很多。因此可见,文中采用的优化方法对海量数据的查询优化是正确有效的。

基于等价变换的分布式查询优化方法研究

分析了分布式数据库的查询准则、代价估算及分布式查询的层次结构,并利用关系操作与SQL描述存在对应关系的特点,将分布式查询转换关系代数表达式,对关系代数表达式进行等价变换实现查询的优化,最后以实例对基于关系代数等价变换的分布式数据库查询优化方法进行验证。

基于统计方法的Hive数据仓库查询优化实现

Map/Reduce是海量离线数据分析中广泛应用的并行编程模型。Hive数据仓库基于Map/Reduce实现了查询处理引擎,然而Map/Reduce框架在处理偏斜数据时会出现工作负载分布不均的问题。均衡计算模型（computation balanced model,CBM）,其核心思想是通过数据分布特征指导查询计划优化。相应研究贡献包括2部分,首先针对应用极广的GroupBy查询和Join查询建立了运行估价模型,确定了不同场景下查询计划的优化选择分支;其次基于Hive ETL机制设计了一种统计信息收集方法,解决了统计海量数据分布特征的问题。实验数据表明,通过CBM优化的GroupBy查询耗时节省了8%～45%,Join查询耗时节省了12%～46%;集群CPU负载均衡指标优化了60%～80%,I/O负载均衡指标优化了60%～90%。实验结果证实了基于CBM模型优化的查询计划生成器能显著均衡化Hive查询运行时的集群负载,并优化了查询处理效率。

并行数据库查询优化技术的最新进展

传统的查询树及基于多重加权树的查询优化方法,研究得比较成熟,语义查询优化方法将一个查询变换成一个或数个语义等价的查询,基于Agent的并行数据库查询优化采用Multi-Agent技术自动查找与给定查询有关的完整性约束条件,使得多个关系间连接操作的效率得到很大地提高。并行数据库的查询优化领域的3个重要方向为基于机群系统的并行数据库查询优化研究,将MAS技术及专家系统引入本领域,将模拟退火算法及神经网络算法引入本领域。