分布式数据库系统查询优化策略

文章在充分讨论查询优化和策略的基础上,着重讨论了一种分布式数据库系统查询优化策略是如何影响查询的。     

UMQL多媒体查询的处理和优化(英文)

通过将UMQL查询的各类条件式映射为UMQA的对应代数算子,给出从UMQL多媒体查询到UMQA查询计划的等价转换算法,为任意UMQL查询生成等价的内部UMQA查询计划.然后,为了有效改善UMQA查询计划的执行代价,研究了等价UMQA代数变换规则和一般性优化策略,给出UMQA内部计划的优化算法.该算法基于等价规则变化UMQA查询计划,并使优化后的查询计划尽可能符合优化策略.最后,讨论了UMQA查询计划的逻辑执行方法,即UMQA代数算子的逻辑执行方法,以便从多媒体数据库中获取用户感兴趣的目标数据.这些算法均在一个UMQL原型系统中实现,且应用效果表明这些查询处理技术均切实可行.     

一种分布式数据库系统查询优化的一般方法

在分布式数据库系统中,由于数据的分布和冗余,查询处理变得更为复杂。在分析比较分布式数据库系统和集中式数据库系统查询优化的不同特点的基础上,归纳出分布式数据库系统的查询优化目标,以及影响分布式查询优化的一些策略和技术,并提出了一种分布式查询优化的一般方法。     

数据库的语义查询优化方法研究

语义查询是一种完全不同于传统的基于查询树的查询技术,实现语义查询优化的关键是寻找与给定查询有关的完整性约束条件;谓词逻辑中的归结原理,能对未知结果求解,即能求出问题的答案来;采用归结原理,设计一个查找Agent来完成完整性约束条件的自动查找,从而实现了数据库的语义查询优化。     

混合智能算法求解多连接查询优化问题

由于数据库多连接查询优化问题类似于经典TSP问题,因此文章采用TSP模型进行多连接查询优化,利用遗传算法进行搜索得到初步较优解空间,并用蚂蚁信息素初始化,然后进行蚁群算法搜索得到整个空间的最优解.通过仿真实验从时间复杂性和解质量两个方面进行对比分析,验证本混合智能算法在数据库多连接查询优化中具有更好的优化效果.     

分布式数据库查询优化策略研究

对于一个给定的查询,通常会有多种可能的策略,查询优化就是能从这许多策略中找出最有效查询计划的一种处理过程.一个好的查询策略往往比一个坏的查询策略在执行效率(基于执行时间)上高出几个数量级.本文简要说明了分布式数据库的概念和特点,重点讨论了在分布式数据库下的数据库查询优化策略.     

仓储管理系统的数据库查询优化策略研 究简

本文针对以MySQL建立的企业仓储管理系统数据库样例,以提高数据库查询语句执行效率为目的,进行了典型查询优化策略研究,并对查询操作进行多角度的优化尝试,对优化前后的查询执行效果进行了测试,希望通过对各项关键技术进行整合,设计和实现一个基于MySQL的通用数据库查询优化的模型框架．     

学生成绩管理系统数据查询优化方法研究

随着数据库数据量不断增大,数据查询效率问题日益凸显,严重影响管理信息系统的用户体验。以学生成绩管理系统为例,从物理层、数据库层和应用层3个方面分析了影响数据查询效率的主要因素,有针对性地提出了相应的数据查询优化方法。实际应用结果表明,综合采取多种优化策略后,数据查询效率得到了显著提高。     

基于Oracle 10g的比较执行查询成本研究

Oracle数据库使用一个称为优化器的子系统,生成访问表中存储数据的最有效路径。优化器为每个查询生成的访问数据的最有效路径称为执行计划。Oraclel0g自动收集表和索引中数据的统计信息,从而生成最优执行计划,这称为基于成本的优化。比较优化器生成的执行计划可以判断一个SQL语句和另一个语句的相对成本,从而使语句优化。比较了研究执行查询的成本。     

分布式数据库系统的查询优化策略

简要地介绍了分布式数据库系统的概念和特点,并在分析比较分布式数据库系统和集中式数据库系统查询优化目标不同特点的基础上,归纳出分布式数据库系统的查询优化目标和代价分析,进而提出查询优化的策略,并在举例中重点讨论了操作执行顺序的不同对查询性能的影响。     

论基于语义的分布式查询优化

本文在了解分布式数据库概念及分布式查询优化方法的基础上,主要讨论了如何利用语义信息对分布查询进行优化,以期达到提高查询效率,缩短响应时间的目的。     

Internet多数据源数据库操作的探索

Internet是一个超大型的分布式系统,其中的各个节点正日益成为数据库系统。从分布在Intertnet上的各数据源中找出数据成为一种迫切要求,这使得数据查询有别于传统方法。主要介绍了一种新的查询概念——合并查询,并给出了查询方案和相应的优化算法。这种查询方式使对于不同数据源之间查询数据有了新的变化,提高了数据查询执行效率。     

基于混合遗传算法的关系型数据库多连接查询优化

该文分析了关系型数据库的查询优化问题，针对多连接查询提出将遗传算法和爬山法结合，从而构造了关系型数据库多连接查询优化问题的混合遗传算法，并进行了实验计算。结果表明，用混合遗传算法解决多连接查询优化问题，可以发挥遗传算法和爬山法的不同优势，从而得到较满意的查询优化性能。     

基于RDF链接遍历查询方案的优化(英文)

针对采用现有的RDF链接遍历查询执行方案只能回答部分类型SPARQL查询的问题,结合具体的SPARQL查询,讨论了元组模式执行顺序对查询结果及查询代价的影响,分析了互联数据Web的2个问题:缺乏反向链接性与不支持偶然发现的解.然后,提出了3个启发式的逻辑查询计划优化原则:FBGP原则、元组模式链原则和种子URIs原则.这3个原则有助于减少中间解和增加可回答的查询类型数目.并通过实验证明了其有效性和可行性.实验结果表明,优化后的方案能够以较小的代价得到更多的查询结果,从而有助于用户更好地发挥互联数据Web的潜能.     

分布式数据库查询优化分析及实例

查询优化是分布式数据库研究的关键技术,在介绍了分布式查询优化的准则的基础上,分析了分布式数据库中查询代价的估算方法、数据在传输中的通信代价以及效益估测,并给出了分布式查询处理的层次结构。最后用分布式数据库的实例分析了查询优化的策略比较。     

查询优化及SQL查询语句的优化方法

查询是数据库应用系统中使用最频繁的操作,查询语句的优劣直接影响数据库应用系统的性能.本文在分析查询优化策略的基础上,重点介绍了几种SQL查询语句的优化方法.     

Rushmore技术在FoxPro中的应用

Ｒｕｓｈｍｏｒｅ是ＦｏｘＰｒｏ数据库中进行数据查询的基础,它自动利用索引来达到查询优化的目的,对ＳＱＬ语句和大量非ＳＱＬ语句都有效。本文介绍了Ｒｕｓｈｍｏｒｅ技术的特点和利用Ｒｕｓｈｍｏｒｅ技术优化查询的方法,以及应用Ｒｕｓｈｍｏｒｅ技术的局限性。     

SQL查询语句的优化

目前数据库面临的主要问题是SQL查询语句的优化,通过使用索引、提供冗余搜索参数、避免相关子查询等方法,可以有效的提高系统性能。     

视图化图书智能查询系统设计与实现

设计并实现了一个视图化图书智能查询系统,项目采用HTML、CSS和ASP.NET作为开发工具,系统智能搜索引擎具有输入提示和模糊查询功能,可按照书本名称、作者、出版社进行分类检索,并以视图化分页形式呈现查询结果。此外,系统也在查询效率和图书显示样式方面进行了优化和改进。     

一种基于最优子树的数据库多连接查询优化混合算法

连接查询优化技术是并行查询和提高数据库性能的一种重要技术,连接的优化技术是NPC难题,其中GMC算法是处理数据库连接查询优化的一种经典启发式算法。基于GMC算法结合局部穷举搜索构建最优子树,扩大更多节点的操作次序最优,提出一种最优子树混合启发式算法。通过实验分析和理论证明它在同样的时间复杂度情况下能求得更好的解。