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一种基于频繁子树的数据库索引方法

华中科技大学学报（自然科学版） 2008年第3期36卷 103-106页

作者：王涛湖北经济学院计算机科学与技术学院湖北武汉430205

为解决带标号的有根无序树的数据库的索引问题,提出一种新的索引方法,首先挖掘频繁子树,并从中挑选出有判别力的子树作为索引属性,然后将索引属性集合中的子树转换成序列,并将索引组织成前缀树的形式.给出了在此类索引树中进行搜索的算... 详细信息

为解决带标号的有根无序树的数据库的索引问题,提出一种新的索引方法,首先挖掘频繁子树,并从中挑选出有判别力的子树作为索引属性,然后将索引属性集合中的子树转换成序列,并将索引组织成前缀树的形式.给出了在此类索引树中进行搜索的算法,并用Apriori剪枝和最大的有判别力的子树来减小搜索空间.实验结果表明:与其他基于路径的索引方法相比,这种基于频繁子树的数据库索引在索引大小和查询代价两方面都有较好的优越性.

关键词：数据挖掘频繁子树数据库索引子树搜索索引树

kμ-Tree:一种空间有效的嵌入式闪存数据库索引

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小型微型计算机系统 2010年第6期31卷 1097-1101页

作者：黄志峰杨良怀龚卫华陈立军浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江杭州310014 北京大学信息科学与技术学院北京100871

μ-Tree是直接建立在闪存之上的索引,它克服了传统B+树应用于闪存时引起的"游走树"现象,避免更新一页累及多页的现象.但μ-Tree也存在缺点:占用空间比传统B+树多.为克服μ-Tree存在的缺点,本文提出一套机制改进μ-Tree:k分法模型.在此... 详细信息

μ-Tree是直接建立在闪存之上的索引,它克服了传统B+树应用于闪存时引起的"游走树"现象,避免更新一页累及多页的现象.但μ-Tree也存在缺点:占用空间比传统B+树多.为克服μ-Tree存在的缺点,本文提出一套机制改进μ-Tree:k分法模型.在此模型中,我们分析了在给定扇出度F时,k值与总记录数n的关系,以及给定记录数n时,不同大小的索引记录项对k的影响;给出了确定k值的基本方法.实验结果表明,k比例划分可以有效地节省索引所占空间,空间节省最大达50%左右,平均可达39%.所提方法在空间资源受限的环境下具有良好的空间特性.

关键词：数据库索引闪存数据库 μ-tree 嵌入式数据库

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国内外数据库索引编制研究的进展与趋势

图书馆杂志 2016年第3期35卷 60-67页

作者：张心源邱均平武汉大学信息管理学院武汉大学中国科学评价研究中心

大数据环境下数据库的结构、管理对象呈现出多样化、异构化等特点,数据库处理对象的变化使数据检索面临新挑战,索引是实现数据库高效检索的有效工具,数据库索引性能提升对于应对数据库处理对象复杂化具有重要意义。运用文献计量学和内... 详细信息

大数据环境下数据库的结构、管理对象呈现出多样化、异构化等特点,数据库处理对象的变化使数据检索面临新挑战,索引是实现数据库高效检索的有效工具,数据库索引性能提升对于应对数据库处理对象复杂化具有重要意义。运用文献计量学和内容分析法,对国内外数据库索引编制相关研究总结、归纳,将国内外数据库索引发展历程划分为四个阶段,并分析各阶段产生的背景,从理论、技术等角度分析各阶段代表性研究。根据大数据环境特点和数据库索引发展历程,归纳出数据库索引编制研究的趋势是索引编制对象多样化、索引内容深入化、索引技术智能化、索引呈现可视化等。

关键词：数据库索引数据库检索索引编制

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基于多维链表的数据库索引技术研究与实现

计算机工程与应用 2004年第22期40卷 180-181,193页

作者：李晓东陈忱佛山科学技术学院计算机系广东佛山528000

目前数据库索引方法比较多,包括B+-树、AVL树和SB-树等,但都不能很好地解决数据库的多键值查询问题。通过对多维链表的研究,提出一种全新的、基于多维链表的、可以同时在多个属性上建立高效数据库索引的方法,并对这种索引方法的主要问... 详细信息

目前数据库索引方法比较多,包括B+-树、AVL树和SB-树等,但都不能很好地解决数据库的多键值查询问题。通过对多维链表的研究,提出一种全新的、基于多维链表的、可以同时在多个属性上建立高效数据库索引的方法,并对这种索引方法的主要问题进行了比较详细的讨论。

关键词：多维链表数据库索引数据库系统

DIALOG的独特的检索功能之三、之四——DIALINDEX(数据库索引)与RANK(最相关数据排序)

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图书馆建设 2000年第2期 62-63,42页

作者：王妮妮清华大学图书馆 100084

本文介绍了 DIAL OG系统的独特检索功能—— DIAL INDEX(数据库索引 )与 RANK(最相关数据排序 )。详细介绍了它们的特点、功能及其使用方法。

关键词： DIALOG系统数据库索引 RANK 检索功能

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基于深度学习的数据库索引系统的设计与实现

基于深度学习的数据库索引系统的设计与实现

作者：王昭阳哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

索引可以被视为将键映射到排序数组中记录位置的模型。随着数据量急剧增加,传统索引结构在面对海量数据的查询面临着严峻的挑战。本文使用深度学习模型替换现有的索引结构,称之为学习型索引。相较于B+tree等传统结构,深度学习技术在拟... 详细信息

索引可以被视为将键映射到排序数组中记录位置的模型。随着数据量急剧增加,传统索引结构在面对海量数据的查询面临着严峻的挑战。本文使用深度学习模型替换现有的索引结构,称之为学习型索引。相较于B+tree等传统结构,深度学习技术在拟合数据分布,提高并行度方面有突出的优势。学习型索引在搜索时间上比B+tree效率更高,在内存占用上则占用更小的空间。但是,仅限于静态工作负载。针对学习型索引在动态工作负载上的可用性,本文提出了一种新型的存储结构和HHI索引模型。首先,研究了基于动态工作负载的存储结构。介绍了一种为动态工作负载设计的存储结构,该结构能够有效地支持学习型索引的更新操作,从而在时间和空间上都提供更好的性能。该结构是一个动态的数据结构,同时为插入和删除提供支持。之后介绍了对数据进行分区、生成存储结构的算法。先介绍了存储结构的具体定义。之后提出了基线的分区算法BPA(Baseline Partition Algorithm),获得最佳分区策略。针对BPA算法的缺点,本文提出了快速分区算法QPA(Quick Partition Algorithm)。QPA算法根据步长向前搜索生成初始分区策略,再根据分区数量要求进行分区调整。实验结果表明QPA算法可以更加高效的生成分区策略。其次,在基于深度学习的索引结构研究中,本文实现了一种使用深度学习的索引结构层次混合索引HHI(Hierarchical Hybrid Index)。HHI将学习型索引和基于动态工作负载的存储结构结合起来,实现了相比与传统索引更高的查询性能和更小的内存占用。解决了在包含插入、更新和删除的工作负载下学习型索引出现的问题。并实现了伴随数据的插入和删除,索引内部结构的动态变化。实验结果表明HHI的较大规模数据下其时空间性能均优于B+tree。最后,本文以基于动态工作负载的存储结构和基于深度学习的索引结构为核心,实现了基于深度学习的数据库索引系统。

关键词：机器学习数据库索引学习型索引

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基于强化学习的数据库索引选择方法研究

基于强化学习的数据库索引选择方法研究

作者：吴哲一重庆邮电大学

学位级别：硕士

数据库系统已经在行业中成熟而稳定地运行,而大数据时代为数据库系统提出了更高的要求。数据量增大要求数据库系统能够具备更快的查询速度、更高的系统吞吐量。数据的类型模式不断增多,使得工作负载具有快速而又多样化的特点,要求数据... 详细信息

数据库系统已经在行业中成熟而稳定地运行,而大数据时代为数据库系统提出了更高的要求。数据量增大要求数据库系统能够具备更快的查询速度、更高的系统吞吐量。数据的类型模式不断增多,使得工作负载具有快速而又多样化的特点,要求数据库系统能够具备快速、准确地响应工作负载动态变化的能力。随着数据规模的不断增大,数据库性能的调优对研究人员、企业和数据库管理员也变得越来越重要。索引选择是数据库性能调优中的重要问题之一,在系统中设置适当的索引可以加快数据的访问过程,使用不合适的索引不仅浪费资源,而且还会对系统造成不必要的磁盘开销与索引维护代价。虽然目前对基于强化学习的索引选择方法已取得一定研究进展,但是相关工作并未将索引交互考虑在内,所以会出现随着索引数量的增加,数据库的查询性能没有显著提升,甚至出现下降的问题。且大部分基于强化学习的索引选择方法只能够进行单列索引的选择,就会错过类似于覆盖索引等可以大幅度提升数据库查询性能的多列索引。为此,本文对基于强化学习的索引选择方法进行研究,主要工作如下:1.针对索引交互对索引选择带来的影响,本文将索引选择问题定义为一个马尔可夫决策过程,通过定义深度强化学习过程中环境状态、智能体的动作空间以及奖励函数,将智能体进行索引选择后的数据库状态和初始状态以及上一次选择后数据库状态下的查询成本分别进行比较,充分考虑了索引之间可能的交互,能够选择最优索引组合。实验结果证明,该方法相较于当前的经典索引选择方法选择出的索引组合能更大程度地提升数据库的查询性能。2.本文研究了深度强化学习中性能优异的DDQN算法,将本文提出的动态探索策略作为DDQN的探索策略,平衡了探索与利用的关系,使得智能体能学习到最优策略;针对优先级经验回放使得训练样本集中在一个较小的子集中,可能导致网络模型发生过拟合,陷入局部最优,为解决此问题,设计了一种基于均匀采样的优先级回放方法,将均匀采样和优先级选择结合,增加了训练样本的多样性。3.针对只能选择单列索引的问题,本文通过启发式规则生成候选索引,能够实现单列索引和多列索引的同时选择。首先,分析了工作负载的特征,提出了五条启发式规则,限制候选索引的数量,同时减小了深度强化学习中的状态空间和动作空间维度,加快了索引选择智能体的训练过程。其次,本文提出一种基于启发式规则和深度强化学习的索引选择方法。最后,通过对比实验进行验证,结果表明本文提出的方法与已有方法相比,选择出的索引组合能更显著地提升数据库的查询性能。

关键词：索引选择深度强化学习数据库索引关系型数据库

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基于数据挖掘的数据库索引优化方法研究

基于数据挖掘的数据库索引优化方法研究

作者：吕盛泽浙江理工大学

学位级别：硕士

随着各行业信息技术的不断发展,数据的存储量呈井喷式增长,企业中存放数据的数据库每日需处理的数据量不断增加,而用户对响应时间的要求也越来越高。面对不断提高的数据量,针对不同信息系统底层数据库结构进行整体优化的需求迫在眉睫。... 详细信息

随着各行业信息技术的不断发展,数据的存储量呈井喷式增长,企业中存放数据的数据库每日需处理的数据量不断增加,而用户对响应时间的要求也越来越高。面对不断提高的数据量,针对不同信息系统底层数据库结构进行整体优化的需求迫在眉睫。在此背景下,本文以DZY信息系统的用户操作数据库日志为基础,利用关联分析方法对数据库日志进行数据挖掘,获取用户操作中存在的具体规则;提供企业系统数据库性能优化决策支持,来提高整体数据库性能。本文具体工作内容如下:本文分析目前数据库发展情况、数据库性能优化现状与数据库日志的研究情况,并结合DZY信息系统的实际情况与业务特点,最终通过关联分析方法对数据库日志进行数据挖掘,并采用可拓学的评价方法对挖掘结果进行评价,得到最优的索引方式来对数据库性能进行优化。本文首先根据MySQL数据库的执行计划、CBO成本计算方式、不同查询算法的结构等对数据库查询算法成本进行核算。分析比较不同查询算法之间的优劣势,根据DZY信息系统的用户实际操作情况最终选择B+树查询算法来对用户查询进行优化,并介绍B+树查询算法的适用场景与不适用场景。针对DZY信息系统数据库日志,建立数据库操作日志数据挖掘模型。将格式化后的数据库日志采用Apriori算法进行关联分析,来获取数据库日志中存在的关联规则。对关联分析得到的关联规则采用可拓学的评价方式来进行评价,其中关联规则的物元模型通过CBO成本核算得到的查询算法计算公式建立,最终比较不同关联规则的优度获取最优的结果,来对DZY信息系统数据库进行性能优化。通过仿真实验比较不建立索引与建立索引用户查询所需时间与插入相同数据量所需时间,验证实验结果的科学性。最后为实现对数据库操作日志数据挖掘的高效分析,将数据库操作日志数据挖掘模型进行可视化设计,实现数据库索引维护系统。该系统实现了数据整合、数据仓储、数据分析、数据展示,使得用户能够更便利地分析数据库操作日志,更简易地维护数据库索引,提供数据库性能优化决策支持。

关键词：数据库索引数据库性能优化数据挖掘 Apriori算法可拓学

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数据库索引技术的应用

电脑知识与技术（过刊） 2010年第36期16卷 10212-10214页

作者：邓体俊中山火炬职业技术学院

在维护MIS软件的过程中,经常要做的一项工作就是优化数据库操作,而要做这些优化,往往会通过优化查询语句和增减表索引数量来取得性能上的提升,而且,对于正在使用的软件,如果出现运行速度骤然变慢的现象,也会在第一时间查询表索引的实际... 详细信息

在维护MIS软件的过程中,经常要做的一项工作就是优化数据库操作,而要做这些优化,往往会通过优化查询语句和增减表索引数量来取得性能上的提升,而且,对于正在使用的软件,如果出现运行速度骤然变慢的现象,也会在第一时间查询表索引的实际工作状态,因为经验表明,这时候索引出问题的可能性可以说是"八九不离十"。

关键词：数据库索引技术应用