关于数据库方面论文范文数据库,与一种改进的数据库查询优化算法相关毕业论文模板

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摘 要：数据库查询优化技术对提高数据库的查询效率,增强数据库性能有重要作用.针对大型数据库中多表连接查询效率低的问题,提出了一种基于粒子群算法的改进查询优化算法.针对多表连接查询的特征,对粒子采用树形编码的方式,并提出了一种计算数据库查询执行代价的模型.实验表明,使用粒子群算法优化后的查询策略比原始查询策略的查询执行代价低,有效提高了系统的查询效率.

关 键 词：查询优化；粒子群算法；执行代价估计；树形编码

中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044（2014）25-5806-04

AnImprovedDatabaseQueryOptimizationAlgorithm

SHENHua

（SouthChinaInstituteofSoftwareEngineering,GuangzhouUniversity,Guangzhou510990,China）

Abstract：Databasequeryoptimizationtechniquesplaysanimportantroleinthequeryefficiencyofthedatabaseandenhancementofdatabaseperformance.AimingattheproblemofLowefficiencyinalargedatabaseofmulti-tablejoinquery,thisthesisproposesanimprovedqueryoptimizationalgorithmbasedonparticleswarmoptimizationalgorithm.Accordingtothecharacteristicsofthemulti-tablejoinquery,usingtreecodingmethodtotheparticle,andputforwardthecalculationofdatabasequeryexecutioncostmodel.Experimentsshowthatuseofparticleswarmalgorithmoptimizedquerystrategyhaslowercostthantheoriginalquerystrategy,theimprovedmodeleffectivelyimprovethequeryefficiencyofthesystem.

大学生怎么写数据库论文
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Keywords：queryoptimization；particleswarmoptimization；executioncostestimation；treeencoding

1概述

数据库查询优化技术致力于研究如何高效、迅速的从大型数据库中检索出需要的信息.大型数据库中数据分别被存在不同的表中,查询时经常需要进行多表连接查询,当表的数量很多的时候查询的代价会呈指数增长[1].因此研究如何降低多表连接查询时的执行代价,是提高系统性能及查询效率的关键.

目前对查询优化技术的改进主要有两个方向：第一,使用确定算法改进,如：动态规划[2]、贪心算法[3]等.第二,使用随机算法,该算法是在解空间内通过随机方法求得近似最优解,如：遗传算法[4-5]、粒子群算法[6]等.当数据库表文件较少时,使用确定性算法是较好的选择,而针对大型数据库,表文件非常多时,随机算法效率更高更有优势.

为提高多表连接查询的效率,该文使用粒子群算法对数据库的查询策略进行优化.使用树形编码的方法对多连接查询问题进行编码,种群中一个粒子表示一种表的连接顺序,设计了多表查询的执行代价模型作为适应度函数,然后进行迭代计算得到优化后的解.实验表明优化后的查询执行代价有显著下降.

2查询优化技术概述

查询优化（QueryOptimization）是指在数据库执行查询操作&