无线传感器网络通信中用户数据优化查询仿真

针对当前用户数据查询方法采用多跳传输,数据查询能量消耗大,查询速度慢等缺点,提出基于蚁群优化的无线传感器网络通信中用户数据优化查询方法。通过对网络节点进行分簇来减少用户查询数据的传输跳数;在各个簇首节点设定过滤器值对用户数据过滤,减少冗余数据传输;当所有过滤后的数据查询消息和查询结果都在相同链路上进行时,通信能耗过大,采用蚁群算法来优化通信能耗,通过对链路上的信息素进行调整,使用户数据查询分散到不同的路径上,实现均衡通信能耗的用户数据查询优化。实验结果表明,与当前数据查询方法相比,所提方法可有效降低通信能耗,提高查询速度。

面向异常检测的时序数据库查询优化

随着物联网的发展,大量传感器设备被接入网络,这些设备所产生的数据的异常检测关系到系统服务的稳定性.时序数据库是专门为时序数据优化的数据库系统.作为监控系统的重要环节,时序数据库担负着时序数据的管理和查询任务.但目前时序数据库在处理多个数据源数据的查询上存在着延迟高、没有充分利用系统计算资源的缺点.针对上述缺点,基于InfluxDB,重新设计了时序数据库的查询执行模型,提出了InfluxDB-PP (parallel processing),很好地解决了上述问题.实验结果表明, InfluxDB-PP在实时数据异常查询场景下,查询时延相较于InfluxDB降低了约85.7%.

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。

基于NGSAA算法的分布式数据库查询优化研究

针对遗传算法在分布式数据库查询优化中存在的不足之处,提出了一种基于小生境技术的遗传模拟退火算法。首先扩展了算法的搜索区域以避免早熟现象的出现,然后进行规则的简化以降低功能性冗余,再将算法应用于分布式数据库查询优化中。研究表明,该算法可以有效降低生成最优查询策略的总代价和时间,提高了查询优化的整体效率。

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。

基于线性浓密树的并行数据库查询优化算法

查询优化是并行数据库的核心技术。基于线性浓密树的查询优化方法是对基于浓密树(Bushy-Tree)查询优化方法的一种改进,这种优化方法大大地缩减了查询执行计划空间,确保了并行查询执行计划的优化性。

基于LBT树的并行数据库查询优化方法

本文提出了一种基于 L BT(L inear- Bushy- Tree)树的查询优化方法 ,它是对基于浓密树 (Bushy- Tree)查询优化方法的一种改进 .这种优化方法大大地缩减了查询执行计划空间 ,确保了并行查询执行计划的优化性 .这种优化方法已经在我们自主研制的并行数据库管理系统 PDBMS[1 ,4 ]

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C#和ADO.Net优化分布式数据库查询的实现

该文介绍了分布式数据库系统优缺点和系统分布式开发的优势,论述了C#和ADO.Net对分布式数据库的操作原理。并通过实例说明了对分布式数据库优化查询的实现过程。

基于BACS算法的数据库查询优化

针对布谷鸟算法局部搜索能力弱、寻优精度低等缺陷,提出一种蝙蝠算法和布谷鸟算法相融合的数据库查询优化算法(BACS)。按照布谷鸟优化算法对鸟巢位置进行更新,利用蝙蝠算法的动态转换策略对鸟巢位置进一步更新,避免算法陷入局部最优;最后将BACS应用于数据库查询优化问题求解,并通过仿真实验对BACS的性能进行测试。实验结果表明,BACS加快了数据库查询优化求解的收敛速度,获得了质量更高的查询优化方案。

海量数据库的查询优化研究及实现

本文通过对现有海量数据现状的研究,找出了影响海量数据库查询的瓶颈所在.并结合电信、银行等大型企业的实际硬件背景,提出了一种基于数据库文件分段的海量数据库查询优化策略,并对其进行了实现.实验结果表明,此海量数据库查询的优化方案,能明显的改进海量数据库的查询性能,具有较高的现实意义.

基于多数据库查询优化的图形工具的设计

设计了一个定义多库查询的工具,该工具的设计提供了一个新的抽象层面,该抽象层面向下可将查询映射到各种具体的数据库中,向上则隐藏了各个数据库的差异,在前端采用统一的方式显示给用户。用户可以以一种直观的方式定义查询,并且在查询执行过程中使用了查询采样优化算法,使得整个用户查询变得简单而快捷。

一种基于最优子树的数据库多连接查询优化混合算法

连接查询优化技术是并行查询和提高数据库性能的一种重要技术,连接的优化技术是NPC难题,其中GMC算法是处理数据库连接查询优化的一种经典启发式算法。基于GMC算法结合局部穷举搜索构建最优子树,扩大更多节点的操作次序最优,提出一种最优子树混合启发式算法。通过实验分析和理论证明它在同样的时间复杂度情况下能求得更好的解。

SQL Server数据库查询优化技术应用

在结构化查询语言中,SELECT是一个关键的查询操作语句。为了设计合理高效的查询脚本,应合理使用索引、嵌套子查询、WHERE条件子句。从SQL Server数据库查询优化方法的各个方面描述该技术的应用,最后能正确评价各种方法的优点及代价,从而选出最佳方案。

海量激光图像数据库的查询优化研究

传统海量激光图像数据库查询方法不能实现快速、准确的激光图像查询,为此提出基于多层分布式的海量激光图像数据库的查询优化方法,首先采用K均值迭代算法对数据库进行聚类分析,对聚类结果建立索引,然后采用多层分布式查询优化方法对聚类结果进行分层,运用Apriori算法处理不同层间的关系,防止底层出现较多候查聚类结果问题,实现海量激光图像数据库的查询优化。实验结果表明,所提方法在有效进行海量激光图像数据库的查询同时,查准率,稳定性及效率较高。

数据库查询优化和遗传算法研究

在我们所处的信息技术时代,数据库已经成为管理信息和挖掘信息的巨大潜能的基本和必需的工具。由于随着时间的推移,数据库中的数据量日益增加,因而数据库的最重要特征之一在于其维持一致和可接受水平的性能的能力。使数据库的性能保持在最佳水平的主要机制被称为数据库查询优化器(database query optimizer);如果没有设计良好的查询优化器,即使是小型的数据库也会表现出显著的性能低下。

电力监控数据库设计及优化查询技术

本文介绍了电站自动化系统TCS2000的软件体系结构,详细说明了电力监控数据库的设计以及其中所用到的动态表结构、面向主题的数据管理、多线程等查询优化措施。

数据库快速查询方法研究与应用

提出了一种优化大型数据库性能的方法.通过调整内存参数优化,设计索引的优化这两方面来对大型数据库系统进行优化,以求使数据库的性能得到优化.实验结果表明,通过本文方法优化后的数据库在运行时间,搜索速度等性能上都有了很大的提高,因此得出,本文的方法在改进数据库性能方面,有很好的效果.

提高查询效率的oracle索引优化策略探析

计算机相关技术的进步,极大地推动了数据库技术的应用与发展。存储于数据库中的目标数据在不断增加和积累,难免使得数据库的查询效率有所下降。如何通过索引优化策略提高数据库查询的效率已成为数据库管理者们的共识,本文对基于oracle数据库索引的优化策略展开深入探讨,以期通过数据库索引的优化促进数据库查询效率的提升。