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面向对象数据库的并行查询处理与事务管理

面向对象数据库(OODB)弥补了关系数据库的缺陷,为许多高级数据库应用领域提供有力支持。但是,OODB中关联查询的处理速度较慢,这严重影响了OODB的性能,阻碍了OODB的发展和推广应用。OODB的许多固有的并行性以及并行处理技术的日益成熟使查询处理的并行化成为提高OODB性能的有效途径。通过研究分析OODB及其查询的本质特点,本文基于无共享结构提出了查询处理的分阶段执行策略、基于对象类的混合式数据放置策略、基于合格标记的数据操作并行执行算法、基于semi-join的并行查询处理算法以及相应的并行查询优化策略。理论分析和模拟测试结果都表明它们优于传统的方法,抓住了OODB及其查询的本质特点,具有一定的实用性和有效性。循环查询是一种既特殊又常见的查询,本文针对OODB及其循环查询的特点,依据“分而治之”的原则提出了一种实用有效的循环查询处理策略,它适用于多种循环查询,对查询的目标类数目没有限制,它具有多项式时间开销。以此为基础,进  (本文共184页) 本文目录 | 阅读全文>>

《科技创新导报》2008年08期
科技创新导报

数据流系统中的查询处理机制

近年来,一种数据密集型的应用得到了广泛的关注。在这种应用中,数据不再来自于存储在永久介质上的数据库,而是以大量的、连续的、快速的、随时...  (本文共2页) 阅读全文>>

东北大学
东北大学

大规模图数据查询处理关键技术研究

随着互联网和数据库技术的不断发展,作为一种通用的数据结构,图数据已在越来越多的应用中广泛存在,例如生物信息网络、社交网络、知识图谱等。图数据上的查询处理(如最短路径查询、可达查询、关键字查询等)是数据库领域最基础的问题之一。尤其随着现如今大数据时代的到来,如何在大规模图数据上进行高效的查询处理显得日益重要。虽然研究者近年来在图数据的查询处理技术上已经取得了长足的进展,但随着数据发展日趋多样性,在实际应用中,图数据混合了多种复杂的信息,如不确定信息、时空信息等。因此,为迎合用户在实际生活中的需求,图数据上的查询处理需要针对特定环境下进行更加合理高效建模,并设计相应的高效计算处理技巧。而另一方面,由于图数据本身所具有的复杂拓扑结构的性质,图上的查询处理大多计算复杂度非常高,因而为大数据环境下的高效计算带来了巨大的挑战。为此,本文从用户在不同实际应用场景下的需求入手进行分析,进行合理的建模,并提出了有针对性的高效查询处理算法。(1)大...  (本文共155页) 本文目录 | 阅读全文>>

武汉大学
武汉大学

分布式信息网数据库系统的查询处理

伴随着互联网时代的来临,数据以惊人的速度增长,目前全球数据通信量已经到达ZB级。大数据时代呈现出三大特征,分别为数据量大、种类多、实时性,这对现有的数据库系统提出了挑战。针对大数据,传统的集中式存储方式由于可靠性低、扩展性差等缺点不再适用,分布式存储并行处理成为首选。针对种类多,主流的关系型数据库对结构化数据可以高效地管理,但是却不能表示半结构化、非结构化数据的语义信息。信息网模型(INM,Information Networking Model)是一种新型的语义数据模型。它可以基于语义自然地表示现实世界中的实体对象和他们的各种语义关联。分布并行信息网系统(DPINM,distributed parallel information networking model database management system)是信息网系统的分布并行扩展。该系统继承了信息网系统的优点,同时采用无共享分布式系统架构,用于语义大数据存储。那...  (本文共64页) 本文目录 | 阅读全文>>

湖南大学
湖南大学

WSN多维复杂查询处理分析与验证

无线传感器网络是一种全新的信息获取和处理技术,广泛地应用于军事民事等各个领域。微小的传感器节点上密布了多种感知元件,能够源源不断的产生多维属性数据。一方面,随着应用的深入,用户的查询要求更加复杂和多样,传统的简单查询已经无法满足用户的需求,多维复杂查询可以更好的支持数据分析和用户决策。另一方面,硬件的进步使得传感器节点的计算能力、通讯能力和存储能力都在不断的增强,节点可以做更复杂的处理,为多维复杂查询提供了基础和前提。由于无线传感器网络资源受限的特征和多维查询本身的复杂语义,使得在传感器网络中多维复杂查询的研究颇具挑战。本文着眼于传感器网络多维数据的查询处理,总结了多维复杂查询的研究现状,选取了基于用户偏好的多维Top-k查询和K-支配Skyline查询两类多维复杂查询作为研究内容,研究这两种查询在无线传感器网络中的能量有效的查询处理算法。在大规模的无线传感器应用中存在有许多用户,不同用户对于各个属性的偏好存在差异,因此每个用户...  (本文共69页) 本文目录 | 阅读全文>>

国防科学技术大学
国防科学技术大学

Top-k查询处理优化技术研究

搜索引擎的出现,使用户能够在当今海量网页中准确定位并实时查看所需信息,其重要性日益凸显。目前大型搜索引擎拥有的网页数据已达PB级别并每日处理成千上万的查询请求,使得系统在查询处理过程中耗费大量时间和硬件资源。因此,近年来针对查询处理优化的相关研究得到了工业界和学术界的重点关注。Topk查询是搜索引擎领域广泛应用的技术之一,该算法从海量数据中返回最符合用户需求的前k个结果,在执行时能避免对大部分无关文档的打分处理。Top-k查询虽然极大提升了系统性能,但在索引结构、文档过滤策略和文档估分方式等方面仍存在问题。因此,本文将着重于搜索引擎的top-k查询处理技术的优化研究,具体内容描述如下:(1)在自索引结构的基础上,对多层自索引结构进行了分析与设计。此结构以定长元组为单位,使用迭代的方法提取数据段同步点形成上层自索引,实现了倒排索引的随机访问,能够有效支持当前两个经典的top-k查询处理算法MaxScore和WAND算法。实验证明,...  (本文共62页) 本文目录 | 阅读全文>>