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面向分析处理的关键字查询性能优化技术研究
作 者: 李静
导 师: 王新军
学 校: 山东大学
专 业: 计算机软件与理论
关键词: OLAP 关键字查询 预处理 查询效率 空间向量模型
分类号: TP311.13
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 27次
引 用: 0次
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内容摘要
随着Web搜索日益被人们接受和使用,关键字查询成为了查询文档和网页的最简单、最流行的信息检索技术。由于应用需求的推动,关系数据库上的关键字查询(KSORD)成为近年的热点研究领域。普通用户只需要使用简单的关键字查询就可以访问关系数据库,而不用知道或理解数据库模式,也不用懂得书写SQL查询及学习和使用关系数据库的定制查询界面。本文所研究的面向分析处理的关键字查询(KDAP)就是KSORD的一个研究方向,它把OLAP分析与关键字查询相结合,通过一步步的导航发现用户感兴趣的事实和数据,最后以报表的形式展现给用户。虽然面向分析处理的数据库关键字查询已展开研究,也出现了一些原型系统,但是其查询效率还没有引起人们的关注。当查询关键字个数比较多或数据库模式比较复杂时,KDAP系统的查询效率就会变得很低。本文从基于模式图的KSORD出发,研究了KDAP系统的查询过程,主要分为两个阶段:候选了空间的生成和候选面的构造。候选子空间基于模式图进行即时查询,当关键字个数较多或数据库模式复杂时,候选了空间的即时生成就会耗费大量的时间,从来严重影响系统的查询效率。另一方面,候选面构造的过程中,系统要对每一维的属性和属性实例计算聚合值,再进行排序,如果维中属性过多或者事实表庞大,候选面的生成效率会大大降低。因此,本文针对KDAP系统,首先研究了其查询体系结构及查询模型,然后分析了查询过程中存在的效率问题,从而进行了性能优化技术的研究,并提出了两种优化KDAP查询效率的方法。本文的主要工作和创新点在于:1、提出一种基于数据库模式图的候选子空间预处理方法。该方法通过预处理数据库模式图,并把处理之后的候选子空间模式存储在数据库中,避免了系统在查询时临时生成候选子空间,大大减少了KDAP系统生成候选了空间所需的时间,从而提高了KDAP系统的查询效率。2、提出了一种候选面生成的优化处理方法。该方法首先对候选了空间进行处理生成划分集合,将得到的划分集合看作是一个文档集,集合中的每一个实例面看作是一个超级文档,然后利用空间向量模型计算查询与文档之间的相似性,选择那些最有希望的实例面进行聚合计算。该方法减少了需要进行聚合计算的实例面个数,达到了提高KDAP系统查询效率的目的。
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全文目录
摘要 8-10 ABSTRACT 10-12 第1章 绪论 12-19 1.1 数据库与信息检索 12-13 1.2 基于关系数据库的关键字查询简介 13-17 1.2.1 研究现状 13-15 1.2.2 相关研究分类 15-17 1.3 本文所做的工作 17-18 1.4 论文的组织结构 18-19 第2章 面向分析处理的关键字查询 19-30 2.1 KDAP研究意义 19-20 2.2 KDAP研究现状 20-21 2.3 KDAP体系结构 21-23 2.4 KDAP查询模型 23-29 2.4.1 数据模型 23-26 2.4.2 关键字查询 26-27 2.4.3 查询结果及排序 27-28 2.4.4 查询算法 28-29 2.5 KDAP性能分析 29-30 第3章 候选子空间的预处理方法 30-40 3.1 引言 30-32 3.1.1 问题分析 30 3.1.2 相关工作 30-32 3.2 基本概念 32 3.3 预处理方法 32-37 3.3.1 体系结构 32-34 3.3.2 候选子空间的预处理算法 34-36 3.3.3 选择候选子空间 36-37 3.4 实验评估 37-39 3.5 本章小结 39-40 第4章 候选面优化方法 40-48 4.1 引言 40-42 4.1.1 问题分析 40-41 4.1.2 相关工作 41-42 4.2 基于DIFP的候选面优化 42-45 4.2.1 基本概念 42 4.2.2 DIFP算法 42-44 4.2.3 生成候选面 44-45 4.3 实验评估 45-47 4.4 本章小结 47-48 第5章 总结与展望 48-50 5.1 总结 48-49 5.2 未来的工作 49-50 参考文献 50-54 致谢 54-55 攻读学位期间发表的学术论文目录 55-56 攻读学位期间参与科研项目情况 56-57 学位论文评阅及答辩情况表 57
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 程序设计 > 数据库理论与系统
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