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基于并行遗传-最大最小蚁群算法的分布式数据库查询优化
被引量：
20
1
作者
林基明
班文娇
+1 位作者
王俊义
童记超
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第3期675-680,共6页
针对分布式数据库中关系及其分片多副本、多站点存储的特性会增加查询搜索空间及时间复杂度,从而降低查询执行计划(QEP)搜索效率的问题,提出一种基于分片分配选择器(FSS)设计准则的并行遗传-最大最小蚁群算法(PGA-MMAS)。首先,结合实际...
针对分布式数据库中关系及其分片多副本、多站点存储的特性会增加查询搜索空间及时间复杂度,从而降低查询执行计划(QEP)搜索效率的问题,提出一种基于分片分配选择器(FSS)设计准则的并行遗传-最大最小蚁群算法(PGA-MMAS)。首先,结合实际的企业分布式信息管理系统设计FSS,启发式选择较优关系副本,以减少查询连接代价并缩小PGA-MMAS的搜索空间;然后结合遗传算法(GA)收敛较快的优势,对最终连接关系进行编码和并行遗传操作,得到一组相对较优的QEP,并将其转化为并行最大最小蚁群算法(MMAS)的初始信息素分布,从而使其更快速地搜索到全局最优QEP;最后分别在不同关系数情况下对算法进行仿真实验,结果表明,基于FSS的PGA-MMAS搜索最优QEP的效率高于原GA以及基于FFS的GA、MMAS和GA-MMAS;经实际工程应用验证,所提算法搜索出的高质量QEP可以提高分布式数据库多关系查询效率。
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关键词
分布式数据库
遗传算法
最大最小蚁群算法
最优查询执行计划
并行
下载PDF
职称材料
分布式数据库事务分类策略研究
被引量：
2
2
作者
童记超
林基明
+2 位作者
陈鹤
张向利
班文娇
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期213-218,共6页
针对分布式数据库系统在使用分配算法时需要预先指定事务执行站点的情况,通过分析分布式数据库查询代价模型,提出一种事务分类部署策略。利用层次聚类算法对查询事务进行分类并将同类事务部署至同一站点,在聚类过程中为查询事务构造查...
针对分布式数据库系统在使用分配算法时需要预先指定事务执行站点的情况,通过分析分布式数据库查询代价模型,提出一种事务分类部署策略。利用层次聚类算法对查询事务进行分类并将同类事务部署至同一站点,在聚类过程中为查询事务构造查询矩阵和相似度矩阵,降低查询事务执行时间。实验结果表明,在相同的分片冗余条件下,当测试表数据量大于100万条且并发人数为100人时,与集中式数据库系统相比,基于该策略的分布式数据库系统具有更短的并发查询时间和更快的系统响应速率。
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关键词
分布式数据库
层次聚类算法
查询矩阵
相似度矩阵
事务聚类
并发查询时间
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职称材料
题名
基于并行遗传-最大最小蚁群算法的分布式数据库查询优化
被引量：
20
1
作者
林基明
班文娇
王俊义
童记超
机构
桂林电子科技大学信息与通信学院
桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第3期675-680,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61261017)
广西自然科学基金资助项目(2014GXNSFAA118387)
+1 种基金
广西无线宽带通信与信号处理重点实验室资助项目(GXKL0614202)
桂林电子科技大学研究生科研创新项目(YJCXS201523)~~
文摘
针对分布式数据库中关系及其分片多副本、多站点存储的特性会增加查询搜索空间及时间复杂度,从而降低查询执行计划(QEP)搜索效率的问题,提出一种基于分片分配选择器(FSS)设计准则的并行遗传-最大最小蚁群算法(PGA-MMAS)。首先,结合实际的企业分布式信息管理系统设计FSS,启发式选择较优关系副本,以减少查询连接代价并缩小PGA-MMAS的搜索空间;然后结合遗传算法(GA)收敛较快的优势,对最终连接关系进行编码和并行遗传操作,得到一组相对较优的QEP,并将其转化为并行最大最小蚁群算法(MMAS)的初始信息素分布,从而使其更快速地搜索到全局最优QEP;最后分别在不同关系数情况下对算法进行仿真实验,结果表明,基于FSS的PGA-MMAS搜索最优QEP的效率高于原GA以及基于FFS的GA、MMAS和GA-MMAS;经实际工程应用验证,所提算法搜索出的高质量QEP可以提高分布式数据库多关系查询效率。
关键词
分布式数据库
遗传算法
最大最小蚁群算法
最优查询执行计划
并行
Keywords
distributed database
Genetic Algorithm（GA）
Max-Min Ant System（MMAS）
optimal Query Execution Plan（QEP）
parallel
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
分布式数据库事务分类策略研究
被引量：
2
2
作者
童记超
林基明
陈鹤
张向利
班文娇
机构
桂林电子科技大学教育部认知无线电与信息处理重点实验室
中国电子科技集团公司第五十四研究所
桂林电子科技大学广西高校云计算与复杂系统重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第1期213-218,共6页
基金
国家自然科学基金(6136031)
广西自然科学基金(2014GXNSFAA118387)
广西信息科学实验中心资助项目(KF1408)
文摘
针对分布式数据库系统在使用分配算法时需要预先指定事务执行站点的情况,通过分析分布式数据库查询代价模型,提出一种事务分类部署策略。利用层次聚类算法对查询事务进行分类并将同类事务部署至同一站点,在聚类过程中为查询事务构造查询矩阵和相似度矩阵,降低查询事务执行时间。实验结果表明,在相同的分片冗余条件下,当测试表数据量大于100万条且并发人数为100人时,与集中式数据库系统相比,基于该策略的分布式数据库系统具有更短的并发查询时间和更快的系统响应速率。
关键词
分布式数据库
层次聚类算法
查询矩阵
相似度矩阵
事务聚类
并发查询时间
Keywords
distributed database
hierarchical clustering algorithm
query matrix
similarity matrix
transaction clustering
concurrent query time
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于并行遗传-最大最小蚁群算法的分布式数据库查询优化
林基明
班文娇
王俊义
童记超
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016
20
下载PDF
职称材料
2
分布式数据库事务分类策略研究
童记超
林基明
陈鹤
张向利
班文娇
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2017
2
下载PDF
职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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