基于并行子树构建的XML解析方法

XML解析的高耗时特点制约着XML应用系统整体性能的提高,并行化是一种重要的优化手段。现有的并行XML解析算法存在的问题是需要通过预处理进行数据划分,才能实现分片并行完全解析处理。预处理往往很耗时,若进行优化处理,则实现复杂。提出的方法可实现对XML数据任意分片直接进行解析,并行构建各个片断中的子树,再通过子树合并获得全局的文档树。实验结果表明该方法能有效利用多核计算环境,并行实现XML解析。

面向XML关键字查询的高效RKN求解策略

构建结果子树是XML关键字查询处理的核心问题,其中求解与每个子树根节点相关的关键字节点是影响结果子树构建效率的重要步骤。针对已有方法不能正确求解基于ELCA(exclusive lowest common ancestor)语义的相关关键字节点(RKN,relevant keyword node)的问题,提出RKN的形式化定义及相应的RKN-Base算法。该算法通过顺序扫描每个关键字节点一次即可正确判断其是否为某个ELCA节点的RKN。针对RKN-Base不能避免处理无用节点的问题,提出一种优化算法RKN-Optimized,该算法基于每个ELCA节点求其RKN集合,从而避免了对无用节点的处理,降低了时间复杂度。最后,通过实验验证了所提算法的高效性。