并行数据操作算法和查询优化技术

本文是并行数据库的查询处理并行化技术和物理设计方法”一文的续篇，继续综述并行数据库系统的另外两个重要研究领域：并行数据操作算法和并行数据库查询优化技术．最后，作为并行数据库系统研究与进展情况综述的结尾，本文将探讨并行数据库系统今后的研究方向和问题．

并行数据库的查询处理并行化技术和物理设计方法

近几年，随着并行计算机系统的迅速发展，并行数据库系统已经成为一个新的数据库研究领域，引起了学术界和工业界的极大关注，很多研究成果已经出现．本文是综述并行数据库系统研究与进展情况的两篇文章之一，重点探讨目前并行数据库系统的研究方向和问题，综述有关并行数据库的物理设计方法和查询处理并行化技术的主要研究成果．

常值压缩方法的信息论模型

数据压缩,特别是常值压缩,对超大型数据库的组织和存储非常重要．本文给出了一种常值压缩数据库的信息论模型,并给出了基于常值压缩模式的数据库的熵,然后,基于该信息论模型给出了四种很常用的常值压缩方法的分析.

CMD_JOIN算法的实现技术和方法

研究了在计算机机群环境下设计与实现并行CMD＿JOIN算法的问题，提出了一系列有关技术和方法，实验结果表明，这些技术和方法十分有效。

复原三维物体形状和位置信息的一种方法

本文将提供,通过二维图象,复原三维物体的形状、位置以及姿态信息的一种新方法.利用固定摄象机,通过改变照明方向摄取的图象中,提取物体三维信息的方法,叫做照度差立体方法.这在提取物体表面形状方面行之有效.但是,在过去的研究中,这种方法只能提取物体的形状信息.因此,在要求同时获取物体形状、位置以及姿态信息的计算机视觉系统中,有必要兼用其它方法.本论文将利用图象中的阴影信息,通过求得物体表面在三维空间中的绝对坐标的方式,解决上述问题.并提供有关具体算法.本论文还通过实验结果,证实了这种方法,在以复数个物体为对象的视觉系统中,也行之有效.

排序合并Join算法的新结果

Ｊｏｉｎ操作是数据库中最昂贵和最常用的操作．排序合并Ｊｏｉｎ算法是实现Ｊｏｉｎ操作的重要算法，得到了普遍接受并广为应用．在重新研究了排序合并Ｊｏｉｎ算法后发现，同时对两个Ｊｏｉｎ关系进行外排序是不必要的，会带来很大的额外开销．针对这个问题，提出了一种基于单关系外排序的分治Ｊｏｉｎ算法，并在该算法的基础上提出了基于单关系外排序的并行分治Ｊｏｉｎ算法．理论和实验结果证明，基于单关系排序的分治Ｊｏｉｎ算法高于排序合并Ｊｏｉｎ算法．特别是在并行计算环境下，基于单关系排序的并行分治Ｊｏｉｎ算法的效率远远高于排序合并Ｊｏｉｎ算法的并行版本．

并行数据库上的并行CMD-Join算法

并行数据库在多处理机之间的分布方法（简称数据分布方法）对并行数据操作算法的性能影响很大．如果在设计并行数据操作算法时充分利用数据分布方法的特点，可以得到十分有效的并行算法．本文研究如何充分利用数据分布方法的特点，设计并行数据操作算法的问题，提出了基于ＣＭＤ多维数据分布方法的并行ＣＭＤ－Ｊｏｉｎ算法．理论分析和实验结果表明。

一个统计与科学数据库的数据模型

本文提出了一种新的语义数据模型——MICSUM.MICSUM由九种可嵌套引用的语义成分和两个语义成分上的代数操作构成,支持时间序列等复杂数据类型,以统计表和C-关系为数据操作的基本单位,提供了较强的模拟统计与科学数据的能力.

基于并行B^+-树的并行Join算法的设计、分析与实现

B＋-树是一种有效的数据库存储结构，被普遍应用于各种关系数据库系统．把B＋-树并行化，使之用于并行数据库系统显然是一项很有意义的重要工作．本文研究了适用于并行数据库的并行B＋-树存储结构，提出两类基于并行B＋-树的并行Join算法．理论和实验结果表明，这些算法效率高于其它并行Join算法．

处理并行数据库查询的简单并行数据流方法

查询优化和处理是并行数据库管理系统的关键组成部分。深入研究了如何在并行数据库系统中使用并行数据流技术进行查询优化与处理，提出了一系列相关算法，并给出了一个基于并行数据流技术的并行数据库查询优化处理器的完整设计。这些算法和相应的查询优化处理器已用于作者自行设计的并行数据库管理系统原型。实践证明，这些技术和方法不仅能够快速有效地实现并行数据库管理系统，也能够有效地进行并行数据库查询的优化和处理。

统计与科学数据库系统中的元数据管理

统计与科学数据库系统中的元数据管理是一项十分复杂的任务。统计与科学数据库系统需要提供无数据管理工具。本文提出了一种元数据管理方法和相应的元数据操纵语言。这种方法和语言已经用于我们设计的统计与科学数据库管理系统原型ＨＵＳＳＤＢ。

优化处理并行数据库查询的并行数据流方法

本文使用并行数据流技术优化和处理并行数据库查询的方法，提出了一整套相关算法，并给出了一个基于并行数据流方法的并行数据库查询优化处理器的完整设计．这些算法和相应的查询优化处理器已经用于作者自行设计的并行数据库管理系统原型．实践证明，并行数据流方法不仅能够快速有效地实现并行数据库管理系统，也能够有效地进行并行数据库查询的优化处理．

计算机机群并行环境中的HASH数据分布算法

给出基于机群并行环境中的一种数据分布算法，该算法已经在一个并行数据库原型系统中实现，实验表明，该算法是十分有效的。

并行数据库管理系统HPDB关系模式维护

研究并行数据库系统中关系模式维护操作及其实现算法，介绍了作者研制的并行数据库管理原型系统ＨＰＤＢ的关系模式维护操作定义，提出了在计算机机群并行环境下实现这些操作的算法和多进程结构。这些算法和多进程结构已经用于ＨＰＤＢ系统。实践证明这些算法和多进程结构是十分有效的。

计算机机群并行计算环境中的原子通信操作的实现

提出了计算机机群并行环境下的原子通信操作的实现原理和技术，并讨论了这些原理和技术的适用范围。这些原理和技术已经在一个并行数据库管理系统原型的设计与实现中得以验证，实践表明，这些原理和技术是十分有效的。

计算机机群并行环境下的并行非等值JOIN算法

研究在计算机机群环境下并行非等值ＪＯＩＮ算法的设计与实现问题，提出了两个相关的算法和实现的具体技术，实验结果表明，这些算法都是实用和有效的。

处理并行数据库查询的简单并行数据流方法

查询优化和处理是并行数据库管理系统的关键组成部分。深入研究了如何在并行数据库系统中使用并行数据流技术进行查询优化与处理，提出了一系列相关算法，并给出了一个基于并行数据流技术的并行数据库查询优化处理器的完整设计。这些算法和相应的查询优化处理器已用于作者自行设计的并行数据库管理系统原型。实践证明，这些技术和方法不仅能够快速有效地实现并行数据库管理系统，也能够有效地进行并行数据库查询的优化和处理。

基于机群并行通信处理器HCP的广播通信算法

提出了一种基于作者自行研制的通信处理器HCP的互连网络的广播通信算法。互连网络具有Hypercube拓扑结构。该算法使用通信处理器HCP实现网络上一个HCP向所有其他HCP广播数据的操作．该算法已经用于作者自行设计的微型机计算机群并行计算环境和并行数据库管理系统，取得了良好效果。

基于机群并行通信处理器HCP的选播通信操作算法

在我们自行研制的并行通信处理器ＨＰＣ基础上，给出了一种基于Ｈｙｐｅｒｃｕｂｅ互连网络环境下的通信处理器ＨＣＰ的选播通信算法，该算法可实现网络上的一个ＨＣＰ向其他任意多个ＨＣＰ发送相同的Ｆｒａｍｅ的操作。

基于机群并行通信处理器HCP的完全广播通信操作算法

在作者自行研制的并行通信处理器 ＨＣＰ基础上，给出了一种基于 Ｈｙｐｅｒｃｕｂｅ互连网络环境下的通信处理器ＨＣＰ的完全广播通信算法，该算法可实现网络上每一个ＨＣＰ向所有其他ＨＣＰ发送相同的Ｆｒａｍｅ的操作。