路径分区编码优化小枝查询

有效地存储查询XML文档已经成为当今数据库领域的研究热点。从XML文档的路径统计出发,提出了路径分区存储编码方案,并依此消除了小枝查询的后裔边和通配符。针对这类不含"//"和"*"的小枝查询,利用路径分区编码的特性,给出了基于结构约束节点的Twig查询算法,极大地减少了结构连接次数。实验表明,该算法能有效滤除无关元素,提高小枝查询效率。

采用流水线方式的XML整体小枝查询方案

随着XML在数据交换和数据表示领域扮演着越来越重要的角色,近年来,为了提高小枝查询的效率,研究人员提出了多种方案,然而一些方法没有考虑如何利用多核计算资源;一些方法需要预先掌握XML数据整体拓扑结构.为了高效实现XML整体小枝查询,TwigPipe算法采用流水线方式,并提出了新的数据划分策略和查询算法,结合更为简单的数据中间表示形式以及预先枚举机制,TwigPipe算法能够有效地提高查询效率和降低内存需求.

一种基于XML小枝查询片段松弛的近似查询与结果排序方法

提出了一种基于XML小枝查询片段松弛的近似查询与结果排序方法来实现用户在XML文档中的近似查询:通过收集用户的查询历史来推测用户偏好,并以此计算原始小枝查询分解得到的查询片段的重要程度,然后按照重要程度的排序进行查询松弛;在松弛方法中,根据查询片段数目的不同采用不同的松弛方法,若片段数目较多则以查询片段为粒度对其松弛,较少则以查询结点为粒度对数值查询与非数值查询采用不同的方法进行松弛,得到最为相关的近似查询结果;最后按近似查询结果对原始查询和用户偏好的满足程度进行排序并输出。实验证明,该近似查询方法能够较好地满足用户的需求和偏好,具有较高的查全率和准确率。

一种基于层次栈的XML数据小枝查询算法研究

当前针对小枝模式的XML查询是XML文档查询的研究热点。文章在分析XML数据小枝查询处理常用算法的基础上,提出了一种高灵活性的、易确定结点对之间结构关系的EDiezt-P编码,并基于EDiezt-P编码和层次栈结构提出了一种自底向上的小枝查询算法。实验表明,该算法在一定程度上减少了查询处理时间,提高了查询效率。

基于查询片段松弛的XML小枝近似查询方法

为了解决普通用户对XML文档的近似查询问题,提出一种基于查询片段松弛的XML小枝近似查询方法.该方法利用查询历史推测用户偏好,进而根据用户偏好为原始小枝查询中的每个查询片段分配重要程度,然后基于查询片段重要程度对原始小枝查询条件进行松弛处理,最不重要的查询片段最先松弛,从而确保获取最为相关的查询结果;最后,根据对原始查询和用户偏好的满足程度,将得到的满足松弛查询条件的结果进行排序.实验结果表明,本文提出的查询松弛和结果排序方法能够获得较高的查全率和准确率,并且能较好地满足用户需求和偏好.

一种改进的基于小枝模式的XML数据库查询算法

XML已经成为Internet上一种普遍的数据交换标准,目前已经出现了多种对XML文档的查询方法。针对小枝模式的XML查询,提出了一种改进的小枝栈算法。该算法将路径栈算法的思想应用到它的主算法中实现了小枝模式查询。与仅使用路径栈算法相比,改进后的小枝栈算法在运行过程中不会产生中间结果,而且提高了找到小枝模式根元素后的查询效率。

基于SPARQL查询小枝关联的RDF数据索引方案

RDF(resource description framework)数据模型得到越为广泛的认可,然而RDF数据的无模式特征使得其难以使用关系数据库管理系统的优化策略.为此,基于SPARQL查询小枝的属性关联,设计一个索引RDF数据的方法.它能够支持根据动态发现的新查询小枝调整索引结构,通过引入的基于格的查询小枝合并算法,减少索引的数量.并且,为获得较优的索引设计方案,设计了一个演化控制策略以达到相对优化的索引设计效果.最后,将该方案应用到开源数据库PostgreSQL上,并在相似度算法、合并算法和演化控制策略等方面进行了详细的实验,证明了本方案的有效性.

基于关键字之间结构关系的XML查询结果排序方法

非空结果的XML关键字查询中,多个查询关键字之间必然存在联系,这种联系可以通过SLCA(最紧致片段)的结构关系获得。基于SLCA的结构关系,提出了一种推测多个关键字内在联系的XML关键字查询结果排序方法:通过LISA II算法获得SLCA;根据SLCA的结构信息推测出各个关键字之间的内在结构关系,得到所有关键字组成的关系树;然后根据关系树中各关键字对查询结点的严格程度得到对应SLCA的重要程度,据此得到有序的SLCA并输出。该方法利用了XML文档的结构信息对查询结果进行排序。实验结果和分析表明,提出的方法具有较高的准确率,能够较好地满足当前用户的需求和偏好。

多维连续不确定XML数据查询处理算法

提出一种基于蒙特卡洛思想的数据查询处理算法QueryMC.在查询计算过程中,根据小枝查询模式确定待处理多维随机变量联合概率密度函数及查询区域,通过构造相同区域上的均匀分布随机变量将查询问题建模成相应复合函数的期望,利用算法同时产生的随机样本集估计该期望的取值作为问题的解,避免了传统的降维操作,有效地减少了处理时间.实验结果表明,在取得理想精度的同时,算法具有高效性.

DM XML加速线性Twig查询的实现

每一个复杂的Twig查询都由线性Twig查询构成,有效地处理线性Twig查询显得非常重要。DMXML系统以国产DM5.6关系数据库为平台,融合结构映射和模型映射,实现独特的路径分区编码方案来存储XML数据。在系统中,线性Twig查询解析后,形成线性Twig查询的路径集,而该集合中的每一个路径可被唯一变换为关系数据库中整型主键的范围查询。实验结果显示,路径分区编码方案能加速线性Twig查询,它将为高效实现复杂Twig查询奠定基础。

连续不确定XML数据查询处理算法

针对目前连续不确定XML数据同步多区间的查询处理算法易造成较大时间开销的问题,提出一种基于蒙特卡洛最小二乘思想的小枝模式查询处理算法QueryLSMC。算法根据查询请求依节点遍历序列顺序处理路径栈中节点,利用链表匹配并存储中间结果,通过构造随机样本集线性拟合目标节点中的连续分布函数,避免了对大量矩形分段的处理,有效地减少了计算量。实验结果表明,在取得理想精度的同时,该算法具有高效性。

一种分布式系统上的元数据管理系统

元数据是描述数据及资源属性的数据.集中式的元数据管理会存在系统性能瓶颈、单点失效、数据容错差和难以扩展等缺点.而随着云计算的深入研究和广泛应用,涌现出很多高可用的分布式平台.HMS是一种架构在HBase?Hadoop平台上的元数据管理系统,旨在分布式系统上提供一种元数据管理服务,并保证有效性和高可用性.本系统提供元数据管理所需要的CRUD操作的支持,并且提供实体查询的扩展支持.