空间查询优化

由于空间数据的复杂性,空间查询需要建立自己的代价模型。该文首先介绍了建立四叉树直方图来对空间查询的选择性进行估计,然后在此基础上对DM-SDB的查询代价进行估计,并使用该代价模型对DM-SDB的多连接查询进行优化。

基于R-Tree的空间查询代价模型研究

本文对基于 R- Tree的空间查询代价模型进行了探讨 ,分析了 Y.Theodoridis等提出的矩形密度模型〔2 ,3〕,利用其结果提出了代价估计的概率模型 。

空间查询优化

空间查询优化是空间应用的突破点 .由于现有的关系优化不能适应空间数据的查询 ,因此空间系统必须具有自己的代价模型和优化器 .为此 ,给出了一个空间查询优化的系统方案 FQPro,并在对空间查询优化的几个阶段做了一般性探讨后 ,将重点放在代价模型、谓词代价计算和优化方案的代价计算上 ,尤其对基于 R-树的代价模型给予了详细介绍 .另外 ,参照关系优化器 ,FQPro还定义了一套谓词代价公式和谓词选择性公式 ,并在此基础上定义了查询方案代价计算公式和算法 .文章最后指出 。

空间查询代价模型

空间数据固有的复杂性使空间数据查询效率成为了空间信息处理和应用的关键与瓶颈,以查询代价估算为基础的查询优化技术是提高查询效率的一种重要方法。本文分析比较了几种主要的查询代价估算模型,指出了它们的使用范围与存在的问题,最后展望了空间查询代价模型研究的发展趋势。