应用聚簇索引的多连接查询优化方法

多连接查询优化是提高数据库性能的关键问题之一.查询优化主要针对连接等一些具有较高执行代价的操作进行研究.在分布式查询优化中,应同时考虑本地处理代价和传输代价.提出了一种应用聚簇索引来优化多连接查询的方法,旨在减小查询的代价.分析对比证明该方法具有较好的效果.

数据仓库中聚簇索引的优化方法

数据仓库用聚集函数计算决策所需要的总结数据,计算聚集函数最费时的部分是执行GROUPBY子句,一般用排序方法实现。如果对GROUPBY子句中指定列进行聚簇索引,按数据访问量确定建立聚簇索引时聚簇键顺序,可以不对数据排序,会大大加快计算聚集函数的速度。给出了聚簇索引优化的方法。

数据仓库中聚簇索引优化

数据仓库存储着用于查询和分析的集成信息,它包含大量历史数据,需重视存储空间的节约;同时,数据仓库要支持即席的、复杂的查询,这些查询需要访问大量记录,进行复杂的连接和聚合运算.为了提高查询效率,需要一些技术上的支持,考虑采用一定的空间为代价提高查询速度.文章围绕提高查询速度和节约存储空间作为查询技术评价关键性指标,对聚簇索引的优化进行了研究.

基于B*树聚簇索引的加密字符串查询方法

为了提高在数据库中查询加密字符串数据的性能,提出一种在索引特征值上创建B*树聚簇索引的查询方法.每一个待加密字符串数据对应一个索引特征值,索引特征值以数值的形式保存在索引字段中.查询时使用两阶段查询策略,首先利用索引字段对加密数据进行一次粗糙查询过滤掉不相干的记录,然后在返回的粗糙集合解密的基础上进行明文查询,得到最终结果.实验表明该方法较现有查询方法在查询性能有较大的提升.

一种用于多属性范围查询的聚簇方法

为提高多属性区域的查询效率,在物理层重新安排记录排列顺序,以减少查询访问磁盘块数。在此基础上,构造数学模型,将待查询记录按属性值映射至多维坐标空间中的点,以求解一个线性序,使空间中相距越远的点在线性序中也相距越远,并提出一种适用于多属性范围查询的聚簇方法。实验结果表明,与光谱算法及传统聚簇算法相比,该方法查询性能更优。

SQL Server索引技术

提高SQLServer性能的方法很多,其中索引是决定数据库性能的重要因素。SQLServer中有两种索引技术:聚簇索引和非聚簇索引。充分分析聚簇索引和非聚簇索引的体系结构及适用情况,建立最佳的索引,并且在创建索引时指定合适的填充因子可以提高数据库的性能。

SQL Server索引性能分析

数据库检索效率的提高是数据库设计和使用者追求的目标之一。索引的使用可以大大提高数据库的检索效率,保证数据的唯一性。聚簇索引和非聚簇索引是SQL Server 2000中索引的两种组织方式,在不改变索引模型的情况下,通过对两种索引定义和使用等的探讨,结合实践研究了提高索引使用效率的方法和基本的原则。

Microsoft SQL Server的索引结构及其优化

在分析一般常规索引结构的基础上 ,深入讨论了 Microsoft SQL Server的索引结构 ,并叙述了如何建立有效的索引 ,以优化 SQL

浅谈SQL Server中索引的使用

本文介绍了SQL Server中聚簇索引和非聚簇索引的使用,并针对索引的选择进行了探讨。

基于SQL Server数据库索引的创建与优化分析

通过建立索引来提升数据库的数据查询和处理速度是数据库最普遍使用的调优方法,如何正确有效的创建和使用索引来提高SQL Server数据库的查询效率是要解决的关键问题。文章首先介绍了索引的相关概念及分类,然后以SQL Server的样本数据库(Northwind)为例,创建和使用聚簇索引和非聚簇索引,进而对建立索引前后的数据库进行查询分析,最后得出了索引创建和使用过程中的若干结论,旨在为SQL Server数据库索引创建和优化工作方面提供一些参考。

大规模数据集的分布式索引机制研究

对大规模结构化半结构化数据集分布式存储环境下索引结构的建立进行了研究,提出了一种基于聚簇索引与分布式B+树的混合索引结构.该结构对数据集的输入,存储及查询等操作进行了定义,并分析了索引服务器与客户端的通信模型建立.由于对记录的主关键字与其他属性进行了不同处理,在各种记录检索情况下具有良好的性能.

SQL的查询速度优化方法

数据库查询是关系数据模型中关系操作的重要组成部分,而查询速度的快慢是系统是否优化的一个重要指标,也是当前网 络数据库应用中所存在的瓶颈问题之一。本文从与数据库查询相关的索引、连接、Where子句等因素入手,结合实例分析了各因素对 查询速度的影响,总结出根据表的不同情况选择聚簇索引或非聚簇索引对查询速度有明显影响;在组合索引中,使用频率高的字段应 设置为前导列;建立充分的连接、优化Where子句对SQL的查询速度也有明显的提高。

对象关系模型中关联对象的连接算法分析

基于关系数据库聚簇索引的逻辑和存储方式,提出在对象关系模型中遍历关联对象时缓存中间结果的连接算法,并给出了性能分析公式,通过计算和模拟实验证明了采用该方法查询关联对象时能减少磁盘的I/O次数和磁盘访问时间。

天玑大数据引擎及其应用

大数据计算面对的是传统IT技术无法处理的数据量超大规模、服务请求高吞吐量和数据类型异质多样的挑战。得益于国内外各大互联网公司的实际应用和开源代码贡献,Apache Hadoop软件已成为PB量级大数据处理的成熟技术和事实标准,并且围绕不同类型大数据处理需求的软件生态环境已经建立起来。文章介绍了大数据计算系统中存储、索引和压缩解压缩的硬件加速三项研究工作,即RCFile、CCIndex和SwiftFS,有效解决了大数据计算系统的存储空间问题和查询性能等问题。这些研究成果已形成关键技术并集成在天玑大数据引擎软件栈中,直接支持了淘宝和腾讯公司的多个生产性应用。

数据库中查询处理的性能优化

讨论了一种在查询数据库时提高性能的方法．该法主要包括使用索引、优化查询语句和合理使用视图．

分片数据存储在收费、治超系统后台库中的应用

由于一级普通公路收费站收费业务的扩充、数据量的激增,使得高效率数据存取成为收费站收费业务必须解决的瓶颈问题。在新收费系统后台库设计中,引入分片数据存储、水平分片的思想;在具体开发实现中,采用分月表存储机制,灵活运用MERGE子句和系统执行语句存储过程,实现了水平分片,高效率地完成了本地数据存储查询和扩展预留的远程分布式查询。

一种可扩展的线性可排序四叉树空间索引

分析了四叉树空间索引的优缺点,提出了一种可扩展的线性可排序四叉树空间索引,实现了空间索引的动态更新,同时具有高效的空间查询能力。

基于Hadoop的大数据计算技术

大数据计算面对的是传统IT技术无法处理的数据量超大规模、服务请求高吞吐量和和数据类型异质多样的挑战。得益于国内外各大互联网公司的实际应用和开源代码贡献,源于Google的Apache Hadoop软件已成为PB量级大数据处理的成熟技术和事实标准。本文介绍了大数据计算系统中存储和索引两项研究工作,RCFile和CCIndex,分别有效解决了大数据计算系统的存储空间问题和查询性能问题。