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基于遗传算法的分布式多连接查询优化系统设计与实现

作　者: 李攀
导　师: 柳青
学　校: 云南大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 分布式数据库 多连接查询优化 遗传算法
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 63次
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内容摘要


近年来,随着分布式数据库的应用越来越广泛,分布式数据库查询优化方法的研究一度成为分布式数据库领域的研究热点。然而其中的多连接查询优化问题却一直都没有得到很好的解决,并且传统的数据库查询优化技术对于分布式的多连接查询优化问题也显得无能为力,随着分布式数据库规模的不断增大,分布式数据库的多连接查询越来越影响着分布式数据库系统的整体效率。本文首先介绍了课题研究的背景和意义,并深入研究了遗传算法和分布式多连接查询优化的理论,就其关键技术进行了探讨和改进。在此基础之上,本文结合了遗传算法的特点和分布式多连接查询优化的特殊应用方向,基于面向对象方法、XML和UML等技术,设计并实现了基于遗传算法的分布式多连接查询优化系统GABQO(Genetic Algorithm Based distributed multi-join Query Optimization)。本文所做的主要工作可概括为:(1)深入研究了遗传算法和分布式多连接查询优化的理论,就其关键技术进行了探讨和改进,并论证了分布式多连接查询优化的必要性。(2)设计了基于遗传算法的查询优化系统GABQO。GABQO系统包括三大模块:GABQO-Framework系统框架、GABQO-Lib遗传算法开发库模块和GABQO-Query分布式数据库访问模块。(3)改进了应用于分布式多连接查询优化的遗传算法。GABQO系统针对左深线性树搜索空间提出新的编码方法和交叉、变异算子,在变异算子中加入了“仅允许更优变异”的机制,加快了算法的收敛和提高查询的效率。在适应度函数中加入了“奖惩”机制,加快了优良染色体的脱颖而出和低劣染色体的淘汰。(4)在仿真实验的环境中,通过不断实验得到了一组适用于GABQO系统的最佳参数值,并用这组参数值进行分布式多连接查询进行优化,达到了预期的优化效果。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-8
第一章 绪论  8-14
  1.1 课题背景及研究意义  8-9
  1.2 国内外研究现状  9-13
    1.2.1 多连接查询优化研究现状  9-12
    1.2.2 遗传算法在多连接查询优化中的应用现状  12-13
  1.3 本文的主要贡献  13-14
第二章 遗传算法与分布式多连接查询优化技术研究  14-26
  2.1 遗传算法研究  14-19
    2.1.1 遗传算法的起源与发展现状  14-16
    2.1.2 遗传算法的定义及特点  16-17
    2.1.3 遗传算法的关键技术  17-19
  2.2 分布式多连接查询优化技术研究  19-25
    2.2.1 分布式数据库系统及多连接查询概述  20
    2.2.2 多连接查询的数学建模  20-21
    2.2.3 多连接查询的搜索空间  21-23
    2.2.4 多连接查询的代价评估  23-24
    2.2.5 多连接查询执行计划最优搜索算法  24-25
  2.3 本章小结  25-26
第三章 GABQO 系统总体设计  26-31
  3.1 GABQO 系统需求  26
  3.2 GABQO 系统结构  26-28
  3.3 GABQO 系统运行流程  28-30
  3.4 本章小结  30-31
第四章 GABQO 系统详细设计  31-51
  4.1 GABQO-Framework 系统框架设计  31-39
    4.1.1 基于连接树的染色体编码方案  32-33
    4.1.2 最佳个体保留的染色体选择策略  33-34
    4.1.3 交叉算子和变异算子  34-36
    4.1.4 基于代价模型的适应度函数  36-38
    4.1.5 确定系统控制参数和算法终止标准  38-39
  4.2 GABQO-Lib 遗传算法开发库模块设计  39-46
    4.2.1 GABQO-Lib 的三层体系结构  39-41
    4.2.2 GABQO-Lib 关键类设计  41-45
    4.2.3 GABQO-Lib 使用示例  45-46
  4.3 GABQO-Query 查询中间件模块设计  46-50
    4.3.1 GABQO-Query 查询中间件模块结构  46-47
    4.3.2 数据库驱动层设计  47-49
    4.3.3 ORM 层设计  49-50
  4.4 本章小结  50-51
第五章 仿真实验及性能分析  51-55
  5.1 实验环境  51
  5.2 GABQO 系统参数优化  51-53
  5.3 GABQO 系统性能比较  53-55
第六章 总结与展望  55-57
  6.1 主要研究工作总结  55-56
  6.2 后续研究工作展望  56-57
参考文献  57-60
在读期间已发表论文和参加科研情况  60-61
  发表论文  60
  参加项目  60-61
致谢  61

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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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