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关系数据库中基于区域聚类的多区域查询优化
  • ISSN号:0254-0037
  • 期刊名称:《北京工业大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京工业大学计算机学院,北京100022, [2]河北大学数学与计算机学院,河北保定071002, [3]河套大学数学系,内蒙古巴彦淖尔015000
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60496322,60496327);河北省教育委员会基金资助项目(2004305,2006310);河北省人事厅基金资助项目.
中文摘要:

针对关系数据库及其应用中多个区域查询的并发处理,提出了一种区域聚类的方法。其基本思路是将多个查询中相近的区域分成若干组,每组构成较大的区域,从较大的区域中检索元组。这种方法避免了多个区域中相同部分的多次访问,减少了数据库I/O操作的次数。对于低维和高维数据,此方法与一一查询的朴素方法相比,其性能都有明显提高。

英文摘要:

In relational databases and their applications, it is one of important issues to evaluate multiple range queries concurrently. For this issue, the authors propose a new method, which is called Region Clustering Method. The basic idea of this method is region clustering that groups the search regions of individual range queries into larger regions and retrieves the tuples from larger regions. This method avoids having the same region accessed multiple times and reduces the number of random I/O accesses to the underlying databases. Meanwhile, it does not suffer much feared "dimensionality curse" as this method remains effective for highdimensional data. Extensive experiments are carried out to measure the performance of this new strategy and the results indicate that it is significantly better than the naive method of evaluating these queries one by one for both low-dimensional and high-dimensional data.

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期刊信息
  • 《北京工业大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:北京市教委
  • 主办单位:北京工业大学
  • 主编:卢振洋
  • 地址:北京市朝阳区平乐园100号
  • 邮编:100124
  • 邮箱:xuebao@bjut.edu.cn
  • 电话:010-67392535
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-0037
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2286/T
  • 邮发代号:2-86
  • 获奖情况:
  • 中国高等学校自然科学学报优秀学报二等奖,北京市优秀期刊,华北5省市优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
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