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。

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。

一种基于虚拟数据库的分布式查询优化算法

针对虚拟数据库系统 (简称“VDBMS”)执行分布式查询时的网络代价问题 ,提出一种基于关系运算代价估算理论及半连接技术的分布式查询优化算法SJQA (Semi joinBasedQueryAlgorithm ) .较之最大子查询法 ,该算法加入了对子查询之间执行顺序及连接方式等方面因素的考虑 ,从而能更有效地减少分布式查询的总网络代价 .实验结果表明 ,对于带有选择运算的查询 ,SJQA算法的优化效益与查询的选择因子大小成近似反比关系 ,因此它对该类查询的优化效果是十分明显的 .

查询优化在分布式数据库系统中的应用

分布式数据库系统由于数据的分布和冗余使得分布式查询处理增加了许多新的内容和复杂性,因此分布式查询处理的优化显得尤为重要。本文将以分布式的药品采购数据库系统为例,简要介绍分布式查询优化的目标、策略及基于关系代数等价变换的优化算法。

分布式数据库半连接查询优化算法的研究

在分布式数据查询处理中,连接操作是最常用的、费时的而且代价较高的一种操作,也是影响查询效率的关键因素。在处理连接操作的优化时,通常采用半连接的方法来缩减操作数,减少网络传输代价,降低通信费用。本文在研究前人的传统算法基础上,针对半连接操作提出了一种新的改进算法,在处理分布式数据库中海量信息查询和复杂查询领域里具有实用的价值。

分布式数据库中随机查询优化方法

提出了一种对分布式数据库的随机查询进行优化的新方法。该方法分两层：①用马尔可夫决策规划求解最优调度策略；②用线性规划方法求单个查询语句的最小执行时间。这种方法把随机查询优化问题转化为马尔可夫决策规划问题，能够使分布式数据库系统在运行随机查询语句时总的开销最小。

分布式数据库中多元连接查询优化的研究

论文对分布式数据库中多元连接查询操作次序的确定问题提出了优化,通过引入收益代价比的概念,提出了一基于贪心算法的选择模型。通过该模型,可以得到理想的连接次序的选取方案。