基于聚类的非一致性数据库聚集查询重写

在聚类和非一致性数据库无聚集查询基础上提出聚集查询重写方法.通过聚集值范围限定了最值和期望值,给出无连接和有连接的聚集查询重写策略.聚集重写查询通过分析聚类中可能元组和分组属性来过滤聚类,计算初始分组属性的最值和期望值.实验使用TPC-H决策支持基准进行性能研究,分析了聚类基数和数据库尺寸等因素的影响.结果显示尽管重写查询显著地比初始查询的执行时间长,但还是可以接受的,表明方法是有效的.

基于聚集查询重写的近似计算及其应用

研究了聚集查询重写的特征,根据数据仓库环境下聚集查询需要快速计算结果的特点,给出了一个基于聚集查询重写的快速近似计算模型。并在人口统计信息系统中应用该计算模型实现快速查询计算,该近似快速计算模型可以应用于具有统计特征的数据环境,获得快速的查询计算结果。

非一致性数据库的多关系聚集查询重写

基于非一致性关系数据库的选择连接查询技术,提出了基于非一致性数据库多个关系上的聚集查询重写方法。该聚集查询重写方法先通过查询出多关系上的一致性结果,然后进行分组聚集,返回聚集表达范围边界值。实验采用TPC-H决策支持基准进行性能研究,结果表明重写查询比初始查询的执行时间要长,但还是可以接受的,因此该方法是有效的。

基于数据流的近似查询计算及其应用研究

通过分析基于实化聚集视图的查询重写方法,将相关的查询计算理论与数据流的查询相结合,针对数据流的特征,给出了一种具有广泛应用前景的基于数据流的近似查询计算方案。