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《长沙理工大学》 2010年
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分布式数据库有关连接查询优化算法的研究

牛园园  
【摘要】: 分布式数据库系统中,由于数据具有分布性和冗余性等特点,使得数据的网络传输代价很高,查询处理的难度和复杂度增大。因此,高效的连接查询优化算法成为目前分布式数据库中的一个研究热点问题。 通过学习研究分布式连接查询处理的已有方法,针对传统优化标准相对单一,灵活度不够,处理方案忽视了对常用查询语句的利用等问题,本文建立了一个新的查询处理模型并设置相应的数据字典。该模型新增了一个优化标准选择功能,用户可根据实际需求选择预先设定的优化标准。通过将利用率高的查询结果记录在数据查询表中的方法来提高常用语句的利用率,减少查询时可能进行的大规模数据的传送。 针对分布式数据库查询的层次结构、功能、代价估算等问题,重点研究了半连接优化算法和代数签名技术。提出了一种采用代数签名的半连接查询优化算法。该算法查询速度快,且不需要对接收站点上的数据进行解码和其它计算,执行过程简单。通过实验分析表明,采用代数签名的半连接查询优化算法能显著减少站点间的数据传输量,有效降低网络通信代价,提高优化效益。 针对遗传算法中的早熟收敛问题,结合生物免疫系统的特点,将改进的免疫遗传算法应用到数据库的多连接查询优化问题当中,提出了基于免疫遗传算法的数据库多连接查询优化。该算法用抗体间的矢量距来度量抗体的亲和度及浓度,定义准确,计算简单。采用精英保留和轮盘赌相结合的策略,确保算法能加速收敛到全局最优。同时运用免疫机制,充分保证种群的多样性,避免了运算后期由于种群趋于单一性,出现早熟而陷入局部最优解的问题。最后对该算法进行仿真实验,结果表明,改进的算法在处理数据库多连接查询问题时,其寻优能力和收敛速度上均优于基本遗传算法和基本免疫遗传算法。
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