多源异构数据融合与高性能图数据库查询引擎设计

随着信息时代的快速发展,多源异构数据的整合和利用变得日益重要。文中着眼于解决多源异构数据融合与高性能图数据库查询引擎设计的问题,提出了一种创新的方法。首先,探讨了数据融合的重要性以及在整合过程中面临的挑战,特别是在异构数据类型、格式和来源多样的情况下。接着,介绍了高性能图数据库的基本原理,并根据数据融合的需求设计了一种高效的查询引擎。文中设计了一个多层次的数据融合模型,并提出了相应的查询优化算法,以应对数据融合过程的复杂性和多样性。

基于遗传算法的计算机信息管理数据库系统

探讨了基于遗传算法的计算机信息管理数据库系统优化方法,详细介绍了遗传算法的工作原理和应用领域,设计了基于遗传算法的数据库优化方法,并通过实验和性能测试验证了其有效性。

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.

异构分布式数据库系统集成的研究与实现

介绍了异构分布式数据库系统集成的现状、主要的技术问题 ;并介绍了异构分布式数据库系统———UPHDDB的分析。

并行数据库查询优化技术的最新进展

传统的查询树及基于多重加权树的查询优化方法,研究得比较成熟,语义查询优化方法将一个查询变换成一个或数个语义等价的查询,基于Agent的并行数据库查询优化采用Multi-Agent技术自动查找与给定查询有关的完整性约束条件,使得多个关系间连接操作的效率得到很大地提高。并行数据库的查询优化领域的3个重要方向为基于机群系统的并行数据库查询优化研究,将MAS技术及专家系统引入本领域,将模拟退火算法及神经网络算法引入本领域。

数据库查询优化技术的历史、现状与未来

传统的查询树优化方法,即基于左线性树、右线性树、浓密树、操作森林的并行数据库查询优化方法,各有优劣,对其的研究比较深入、成熟;基于多重加权树的查询优化方法,研究了其并行查询计划模型、并行查询计划的复杂性模型和查询优化算法;语义查询优化方法将一个查询变换成一个或数个语义等价的查询,进而寻找并执行这些等价查询中具有较好实现策略的一个;基于Agent的并行数据库查询优化采用Multi-Agent技术自动查找与给定查询有关的完整性约束条件,使得多个关系间连接操作的效率得到很大的提高;基于遗传算法的并行优化算法,深入研究了基于机群并行数据库中关系存储的选择、多连接查询优化和查询处理等关键技术。

分布式查询优化算法与应用实践

依据笔者开发大型分布数据库的应用实践,首先介绍半连接、选择因子、收益分析等基础概念,其次介绍分布式查询处理过程,主要阐述以半连接为核心的SDD-1查询优化算法,最后以实例说明该算法的实现并比较实际收益情况.

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。

基于并行遗传-最大最小蚁群算法的分布式数据库查询优化

针对分布式数据库中关系及其分片多副本、多站点存储的特性会增加查询搜索空间及时间复杂度,从而降低查询执行计划(QEP)搜索效率的问题,提出一种基于分片分配选择器(FSS)设计准则的并行遗传-最大最小蚁群算法(PGA-MMAS)。首先,结合实际的企业分布式信息管理系统设计FSS,启发式选择较优关系副本,以减少查询连接代价并缩小PGA-MMAS的搜索空间;然后结合遗传算法(GA)收敛较快的优势,对最终连接关系进行编码和并行遗传操作,得到一组相对较优的QEP,并将其转化为并行最大最小蚁群算法(MMAS)的初始信息素分布,从而使其更快速地搜索到全局最优QEP;最后分别在不同关系数情况下对算法进行仿真实验,结果表明,基于FSS的PGA-MMAS搜索最优QEP的效率高于原GA以及基于FFS的GA、MMAS和GA-MMAS;经实际工程应用验证,所提算法搜索出的高质量QEP可以提高分布式数据库多关系查询效率。

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。

数据查询优化算法综述

综合提出了评价查询优化算法的4个标准,并基于这4个标准作了比较分析,便于更容易、更快捷地找到适用特定问题的优化方法。

基于遗传算法的数据库多连接查询优化策略

结合多连接查询的特点,提出了一种基于遗传算法的查询优化策略.在查询左深树策略空间上构造了遗传算法的一个原型,设计出查询优化问题的染色体编码方法,并基于该编码方法给出了选择策略及交叉、变异算子.

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。

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。

大型数据库需求信息实时查询优化仿真

对大型数据库需求信息进行实时查询,可提高大型数据库需求信息的检索效率。进行需求信息查询时,应将各条具体的查询记录与其存储的执行目标函数问题转变为求解适应度函数问题,对优化目标问题求解全局最优解完成查询优化,但是传统方法通过对大型实时数据库的数据字典的访问进行更新完成查询,但是不能将各条具体的查询记录与其存储的执行目标函数问题转变为求解适应度函,也无法对函数进行寻优,存在需求信息检索困难、查询效率低的问题。提出一种基于遗传算法的大型数据库需求信息实时查询优化方法。上述方法先利用数据库目录管理器实时采集各种代价信息,并生成数据库查询处理树,找出最优的查询执行计划,获取单次查询计划的通讯代价和局部操作代价,并进行加权处理,计算出数据库查询执行的总代价,得到大型实时数据库查询代价目标函数,在此基础上结合自适应遗传理论,将各条具体的查询记录与存储的位置视为一个染色体,并将求解执行代价目标函数问题转变为求解适应度函数问题,不断依据问题域中的适应度值进行选择、交叉、变异等遗传操作,最后在查询阶段利用不同的进化适应计划,对优化目标问题求解全局最优解。仿真结果表明,所提方法性能稳定,具备较高的数据查全率和排序准确性。

高斯扰动粒子群算法的数据库查询优化

针对量子粒子群算法存在的不足,将变异算子引入其中,提出一种高斯变异量子粒子群算法(GM-QPSO),并将其应用于数据库查询优化中.首先建立数据库查询优化数学模型,然后采用量子粒子代表一个可行的数据库查询方案,然后通过量子粒子之间的信息交流,找到数据库查询最优解,最后在Matlab 2012上进行了仿真实验.仿真结果表明,GM-QPSO克服了量子粒子群算法存在的不足,不仅提高了数据库查询速度,而且获得了更加理想的查询优化方案.

分布式数据库查询优化研究

对分布式数据库查询和分配方法进行了研究,提出了一种基于遗传算法的数据分配方法,具体通过改进初始化群体获取适应度比例,再综合最优值保留机制实现交叉因子与变异因子间自调节使用过程,通过使用优化后的遗传算法使数据分配的计算效率及准确性得以有效提升。仿真实验结果表明所提出的基于改进后遗传算法的分配方法计算结果同最佳结果更为吻合。

分布式查询策略的选择及应用

本文介绍分布式数据库中查询处理的问题,查询优化的目标,并且通过实例分析查询策略的选择的重要性。

基于云-遗传的分布式数据库查询优化方法

结合云模型和遗传算法的优点,提出了基于进化云的分布式数据库查询优化方法。仿真实验表明,该方法有效地提高了分布式数据库的查询优化效率。