摘要：为了使传感器网络在进行数据查询时降低能耗和提高网络生命期,引入了一种分布式查询处理机制。这种机制是先将查询分发到网络后再进行优化,这种方法更具有针对性,优化效果也更明显。分簇路由协议与分布式查询有着天然的结合点。每个簇头相当于传统数据库中的一个索引,负责查询的分析、优化和数据融合。簇头根据本区域的节点分布和数据特性可以自主地选择区域内结构而不受其他区域的影响,这样就可以把每个区域看成一个自治系统,而整个传感器网络就是多个自治系统的集合。结果表明:设计查询处理机制时考虑这些因素可以降低能耗和提高网络生命期。

摘要：XQuery作为由W3C组织提出的一种XML查询语言,正在成为当前应用于XML数据库中对XML数据操作的一个规范。为了提高对XML中文本内容的查询支持,W3C又进一步设计了支持全文检索功能的语法规范。针对最新的XQuery及全文检索语法特征,文章提出了支持全文检索功能XQuery的解析与查询执行策略,为XQuery的查询处理提供解决方案。在此基础上,针对全文检索功能的查询执行计划,提出了适用于窗口查询,距离查询,是否排序查询的优化方案,以减少查询执行的代价,提高XQuery查询的效率。

摘要：网络提供了一个无限的、变化的信息源,使得数据库由传统的静态存储变成了动态的存储,数据变成了流数据,查询变成了连续查询。为了有一个完善的系统来处理大量的数据及查询,提出了一个流查询处理方案,同时满足普通用户和高级用户(有计算机语言基础),并从几个重要的指标来阐述了如何提高查询效率,减少了系统瓶颈,并在原型系统中得到了验证。

摘要：为了使块操作符和状态操作符有效处理连续到达的数据流元组,研究了基于Punctuation的数据流连续查询处理技术.描述了分组操作符Group-by和状态操作符Join的处理规则,设计了相关的数据结构,给出了基于Punctuation的块操作符Group-by和状态操作符Join的处理过程,并对执行结果进行了分析和测试.结果表明,使用基于Punctuation的查询处理技术有助于提高块操作符和状态操作符对数据流的查询处理性能.

摘要：为了提高Skyline查询的数据安全性和响应速度,提出了标记Skyline立方体概念.标记Skyline立方体面向标记安全数据库,符合强制访问控制的读访问规则.它由所有不同标记用户的Skyline查询结果组成,通过预计算这种立方体,能迅速响应每个不同标记用户的Skyline查询.为了高效计算标记Skyline立方体,设计并实现了一个基于共享策略的算法.该算法结合Skyline特点和标记特点进行了优化.利用标记支配关系所蕴含的点集包含关系,通过迭代实现计算结果共享,避免了独立计算立方体中每个Skyline所导致的低效率.

摘要：当前,数据流上的实时处理系统大多关心平均元组延时最小化要求,而很少考虑每个元组的截止期要求.提出一种实时的自适应批任务调度策略——ATS(adaptive batch task scheduling),以支持时变突发的数据流上关键任务的严格截止期需求.ATS调度策略可以降低调度开销和过期处理开销,从而实现截止期错失率最小化和有效任务完成率最大化.提出了最优调度单位概念——批粒度,设计了闭环反馈控制机制,以在不可预测的数据流环境中自适应地动态选择最优批大小.理论分析和实验表明了ATS批调度策略的有效性和高效性.

摘要：在XML查询处理中,应用于绝大多数XML查询语言中的路径表达式在定位和查询XML数据和数据的结构关系方面具有极强的表达能力,并且由于XML数据的半结构化性,使得XML路径表达式查询的查询处理技术的研究与传统的数据库查询处理技术相比有着全新的特点和挑战.一些目前已有的查询处理技术可以用来处理路径表达式,但是查询处理中产生的大量中间结果导致了这些方法应用在大规模XML文档和复杂的路径表达式查询中时查询效率急剧下降.文中利用自动机技术设计了一个处理XML路径表达式查询的高效方法——***的基本思想是将路径表达式查询转化成一个与之完全等价的自动机,然后将其与从XML文档中抽象出来的模式路径相匹配.文中同时也给出了基于SAM方法的针对路径表达式中"//"操作符计算的有效解决方案.实验证明:SAM是一种非常有效的查询方法,在计算大数据量复杂路径表达式查询时具有非常高的效率,是一种实用的XML路径表达式查询方法.

摘要：大数据时代,众多应用领域的数据量爆炸式增长,迫切需要研究和寻找有效的大数据存储管理方法,提供实时或准实时的大数据查询分析能力.Hadoop HBase系统为大数据的存储管理提供了一种具有高可扩展性的技术方法和系统平台.然而HBase只有主键索引,不支持非主键索引,这导致HBase的数据查询效率较低,难以满足数据实时或准实时查询需求.为此,在HBase基础上提供面向非主键的快速查询能力,是目前Hadoop环境下急需研究和解决的一个重要问题.该文研究提出了一种基于分层式HBase非主键索引的查询模型和方法,该模型和方法首先建立基于HBase的持久性索引.然后,为了利用内存提升查询性能,该文进一步提出了一种索引热点数据缓存技术和一种高效的热度累积缓存替换策略,以降低对HBase索引表的磁盘访问开销.热度累积缓存替换策略克服了最近最少使用（LRU）算法的局限性,考虑数据访问的累积热度和时间局部特性,从而更准确地捕获数据访问的特征.为了使索引热点数据缓存内存层具有良好的可扩展性,HiBase设计了基于一致性哈希的分布式内存缓存,支持高效的基于非主键的单点查询和范围查询.最终,该文设计实现了完整的分层式索引和查询系统HiBase.在千万至十亿条记录规模数据集上的测试结果表明,HiBase冷查询响应时间比标准HBase快65倍（大结果集）到3000多倍（小结果集）;而引入基于查询热度累积算法的内存索引缓存方法后,热查询性能可在HiBase冷查询基础上再提升5~15倍,使得总体查询性能比标准HBase快300多倍（大结果集）到1.7万倍（小结果集）,比开源的Hindex系统快5~20倍.

摘要：XML作为半结构化数据模型的代表,其文档较大,存储动态有序树时需要较多空间成为其明显的缺点,对XML文档进行二进制的编码压缩可以有效地减少存储空间.提出了一种不仅可以对有序树进行空间高效存储,又可以实现有序树的动态化操作的封装包结构.此结构通过将有序树的二进制编码段分段处理的方法,减少了修改量.并通过三重定位的方法快速选定要修改的封装包.针对有序树动态化后出现的节点意义丢失的问题,提出了对树进行辅助描述的高效节点序号表,通过节点序号表可以记录每个节点的内容及意义,进而补充了二进制编码只能表示树结构的缺点.并通过建立有效的序号修改表对其进行快速高效的更新.通过设计对动态树的各种常用操作,并计算出各种操作的空间及时间复杂度,表明了通过此结构可以实现动态有序树的空间高效存储.

摘要：近似查询是图数据库资源管理的操作之一.已有工作主要基于距离来度量查询语句与图的近似值,忽略了两者之间的语义近似性.对于语义图的近似查询,忽略图与查询的语义近似将难以有效完成查询.针对该问题,本文在考虑语义近似的基础上为RDF(Resource Description Framework,资源描述框架)图的近似查询提出基于语义距离的度量方法.同时,为提高查询效率,本文提出语义结构剪枝策略.最后,我们构造查询框架以实现查询的响应过程,并在该框架下设计实验以评价本文方法.实验表明,本文方法可高效执行RDF近似查询并有效返回top-k结果集.