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。

面向分布式数据库的算子并行优化策略

随着网络技术的不断发展,数据规模呈现爆发式增长,使得传统的单机数据库逐步被分布式数据库所取代。分布式数据库采用节点协同工作方式解决了大规模数据存储问题,但由于增加了节点间通信开销,查询效率却不如单机数据库。分布式架构下,存储节点的数据仅用作多备份的冗余,为系统故障时提供数据恢复,并未被利用起来改善查询效率。针对上述问题,提出了一种面向分布式数据库的算子并行优化策略,通过对关键物理算子进行拆分,将拆分后的子请求均匀分配到存储层多个节点,由多个节点并行处理,从而减少查询响应时间。上述策略已经在分布式数据库CBase上进行了应用,实验表明,提出的并行优化策略可显著缩短SQL请求查询时间,并提高系统资源利用率。

Oracle和MySQL数据库在大数据环境下的分布式计算与查询优化

随着大数据技术的快速发展,数据库系统面临着前所未有的挑战,尤其是在分布式计算和查询优化方面。本文旨在探讨Oracle和MySQL数据库在大数据环境下的分布式计算与查询优化策略。介绍了分布式计算的基本概念,分析了Oracle和MySQL在分布式计算中的架构,并对其性能进行了评估。探讨了分布式计算中的同步与一致性问题。详细讨论了查询优化的基本原理,对比分析了Oracle和MySQL的查询优化器,并提出了相应的优化策略。针对大数据环境下的查询优化挑战,提出了Oracle和MySQL的查询优化技术,并探讨了分布式查询优化的实现方法。最后,总结了研究成果,对Oracle和MySQL数据库的优化提出了建议,并对未来大数据环境下数据库技术的发展趋势进行了展望。本文的研究为数据库在大数据环境下的性能提升提供了理论支持和实践指导。

基于遗传算法的分布式数据库查询优化研究

在收益半连接研究基础之上,本文提出一种新的查询执行计划代价模型,它包括关系副本选择、查询多连接次序、操作站点的选择、数据的传输及数据局部处理等因素,准确地表示了分布式数据库查询执行代价,并且给出了解决基于此代价模型查询优化问题的遗传算法,实验结果表明,该算法有较好的寻优效果,更具有实际意义.

分布式数据库中基于半连接的查询优化算法研究

首先阐述了分布式查询优化的主要目标,介绍了半连接算法和基于半连接的二分劈开缩减算法,分析了两者的特点和不足并在其基础上提出了一种新的优化算法——两次半连接对接算法。通过进行两次半连接减少了通信信息量,并且利用多结点的并行性处理提高了查询的响应时间和处理速度。通过对三种算法的比较对新算法的性能进行了分析,结果表明,该算法在某些特定的环境下确实具有较高的处理速度、节点利用率和实际可行性,适合大规模的数据库查询。

一种基于事先测试的分布式数据库优化联接查询技术

在分布式数据库系统中,查询优化是一极其重要的问题,其中联接查询的优化因其应用的广泛性而显得尤为关键.本文介绍了在分布式数据库系统中对联接查询的一般处理方法,详细论述了笔者提出的一种在分布式数据库中基于事先测试的优化联接查询技术,并进行了分析与总结.

一种分布式数据库多元连接查询优化算法及改进

论文对于分布式数据库中的多元连接查询提出了一种优化算法。该算法产生的操作序列具有全局优化特征。在远程网中，采用最小生成树算法，生成最佳的连接序对能使得总的代价达到最小。而在局域网中，采用改进的最小生成树算法，生成尽可能多的并行连接序对，最大程度地应用并行性，使得响应时间最小。

基于Oracle分布式数据库的查询优化

随着信息和网络技术的发展,分布式数据库得到了广泛的发展,其中Oracle分布式数据库在企业管理中得到了极大的应用。为了能够更好地提高企业的竞争力,对Oracle分布式数据库的查询进行优化成为必要。从介绍Oracle分布式数据库的两种基本结构出发,重点介绍了几种不同的Oracle分布式数据库的查询优化方法及其SQL语句的实现,并且通过试验对优化方法的性能进行了测试,然后通过数据的对比体现出了查询优化前后的差别,最后给出了可能影响查询优化性能的因素。

一种分布式数据库查询优化算法

Ｃｈｅｎ和Ｙｕ提出了一种新的等联接操作结果估算模型，借助于它来估算ｊｏｉｎ缩减器带来的收益．本文在此基础上分析了收益之和与ｊｏｉｎ缩减器执行次序的关系，提出了复杂度为Ｏ（ｎ２）的优化算法．该算法除考虑采用局部收益最大的ｊｏｉｎ操作做为首选操作外，还考虑了算法产生的操作序列在一定的条件下具有全局上的优化特征：任意两个相邻ｊｏｉｎ操作构成的子序列是最优的．

一种启发式异构分布式数据库的查询优化方法

目的提高异构分布式数据库的直询处理速度．方法提出了一个求异构分布式数据库查询处理中，使网上数据传输量达到最小的连接与半连接执行序列的启发式算法．该算法通过一个系列启发式规则，在搜索空间中，选择最有希望的节点作为下一个被扩展的节点，以减少搜索的节点数．结果提出了有用半连接的概念，虽然有的半连接就其本身讲是无益的，但是与一系列连接结合起来使用却是有益的，结论该方法能提高分布式数据库的查询处理速度，尤其在广域网上效果更为明显．

分布式数据库查询优化处理的研究与应用

在分布式数据库中,查询处理的主要矛盾在于由数据的分布与冗余所引起的场所间的数据传递及通信费用太高.如果能利用数据分布与冗余的这一特性,来提高数据查询算法的并发处理能力,就可以缩短查询处理的响应时间和提高处理速度.因此本文提出一种新的带碎片的分布式查询处理方法,将其应用在大型实验室管理系统中,可以提高系统的查询处理效率和缩短响应时间.

分布式数据库中数据查询优化算法研究进展

分布式数据库中,数据的分散存放和冗余给故障恢复带来了方便,同时也使得分布式查询处理变得更加复杂,因此如何快速准确的查询用户想要的数据成了分布式数据库系统中的一个重要问题。介绍了分布式数据库的特点,详细阐述了常用的查询优化算法的思想,分析了优缺点,给出了算法选择的方法。

基于遗传算法的分布式异构数据库的查询优化

对于分布式异构数据库,查询优化问题是其核心问题。本文用基于位、值结构树型编码的遗传算法对分布式异构数据 库进行查询优化,取得了很好的效果。

一种改进的分布式数据库查询优化遗传算法

针对分布式数据库多表查询速度慢的问题,提出一种改进的分布式数据库查询优化遗传算法。利用条件采样的方法,维持种群的多样性,防止算法陷入局部最优解;利用马氏链模型优化变异算子,确定变异算子当前状态下的最优取值,进行交叉和变异操作,找出最优查询执行计划。仿真结果表明,改进算法能在较短时间内找到最优的查询执行计划,加快查询速度,提高查询效率。

基于Agent的分布式数据库查询优化研究

目前分布式数据库查询优化器基于代价模型,总代价=CPU代价+I/O代价+通信代价,在远程通信网或数据传输率较低的系统中,通信代价应作为首要的优化目标来考虑;提出了一种基于Multi-Agent技术的查询模型(QMAS);同时为了保证系统组内、组间Agent之间的高效通信,采用了树型拓扑结构(TTMAS)的通信模型,系统内各Agent使用通信原语高效通信、协作,且满足Agent间的通信路由最优,从而保证了QMAS的查询效率.

分布式数据库中半连接操作的查询优化

查询优化技术是分布式数据库中的关键技术、而半连接操作是查询技术中的非常有效和重要的技术.介绍了查询优化技术实现的目标、查询执行的途径,分析了分布式数据库中半连接操作的执行代价,半连接的操作过程,比较了两种半连接操作的执行代价评估和优化结果,并给出结论.

一种新的基于A算法的分布式关系数据库查询优化

分布式查询优化是当今数据库理论的一个重要研究方向。该文首先阐明了分布式查询优化的主要目的。接着主要介绍了著名的SDD-1算法和由Fegaras提出的基于查询图的贪婪算法,分析了两者的特点和不足,提出了一些改进建议。最后,在以上算法的基础上,该文提出了基于人工智能理论的A算法和A算法。通过讨论,笔者认为对于中大规模的查询优化,A算法是个不错的选择。

基于分布式数据库系统的一种查询优化算法

分布式数据库系统由于数据的物理分布和冗余使得分布式查询处理增加了难度和复杂度,使得分布式数据库系统的查询优化较集中式数据库系统更为重要。介绍分布式数据库系统的特点和分布式查询优化及一种新的查询算法:基于语义信息的分布查询处理。

分布式数据库查询优化处理在校园一卡通系统中的应用

校园一卡通系统的开发建设将进一步提高校园的信息化管理水平,实现由面向计算机管理向面向数据管理的转变。以校园一卡通系统的建设规划为背景,根据有多个独立校区的具体情况,详细介绍了分布式数据库在校园一卡通系统中的应用,并简要介绍了分布式查询优化的目标、策略及查询优化方法。

分布式数据库数据查询的优化处理方法

本文根据局域网下分布式数据库数据分布的模型,分析了在局域网下分布式数据分布的问题,阐述了分布式数据库中数据的优化查询操作与应用环境、节点处理能力间的关系,及查询方式对查询效率的影响,进而提出了对数据的全局优化问题的基于连接的优化算法模型,可以有效地提高分布式环境下数据查询的效率。