导读:本文包含了查询优化器论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:大数据,绿色数据库,能耗感知,能耗有效性
查询优化器论文文献综述
李树[1]（2019）在《基于SSD的数据库系统绿色查询优化器的研究》一文中研究指出自进入大数据时代以来,信息技术领域的数据已呈指数型爆炸性增长。数据中心作为数据存储的重要载体,其规模和数量逐年成倍增长,使得数据中心的能耗问题日益突出,并引发了一系列严峻的成本与环境问题。数据库是数据中心的主要资源消耗部件之一,因此研究节能环保的绿色数据库系统已成为政府、企业及学术界的共识。目前,固态硬盘(SSD,solid-state drive)凭借性能高、耗电少的特性,成为绿色数据库的研究热点。然而现有基于SSD设备数据库的研究大都以提高性能为目标,缺少对能耗的关注及处理。因此,无论是出于降低数据中心运营成本的考虑,还是响应节能环保、可持续发展的时代主题,基于SSD设备数据库系统的节能研究都有着显着应用价值和社会意义。针对现有基于SSD设备的数据库系统缺少对能耗的感知及优化的问题,本文提出了一种绿色查询优化器设计。首先基于对数据库主要系统资源(CPU、SSD)消耗模式的分析基础上构建了资源开销单位统一的能耗感知模型。然后针对现有仅优化性能的查询优化器忽略节能的查询计划的缺点,提出了一种功耗——性能权衡模型,旨在兼顾性能的条件下,以尽可能降低系统功耗的方式实现数据库的节能。其中,能耗感知模型主要将CPU和SSD的资源消耗解析为功耗开销和时间开销,再基于SSD设备的基本I/O操作类型构建出功耗开销模型与时间开销模型,并利用多元线性回归完成模型的求解。而作为绿色优化器另一重要设计部分的功耗——性能权衡模型主要包含自适应响应时间阈值算法和功耗——性能权衡算法。自适应响应时间阈值算法利用幂函数的性质,使得响应时间阈值自适应于查询计划执行时间,从而获得理想有效的性能区间。功耗——性能权衡算法以能耗感知模型为基础,通过利用查询计划的功耗和性能之间的权衡,帮助优化器选取满足性能需求并具有低能耗的查询计划。最后,本文主要基于TPC-H测试基准对上述模型进行了详细的实验验证,论证了提出的绿色查询优化器的有效性。实验结果表明:我们的能耗感知模型在数据库系统独占系统资源时的平均误差为5.15%,最高绝对误差为9.8%,功耗——性能权衡模型可实现21.83%的功耗降低以及16.77%的能耗节省,且系统平均能效提高了15.73%,可有效降低数据库系统的能耗。(本文来源于《新疆大学》期刊2019-06-30）
王燕玲,李广伦[2]（2016）在《远程关系代数查询优化器设计及实现》一文中研究指出针对数据库从业人员难以掌握查询语句编写以及难以理解查询优化的问题,根据启发式规则建立基于启发式优化的词法文件和语法文件,并实现远程关系代数查询优化器.该关系代数查询优化器具有关系代数表达式与SQL语句之间互相转换和基于启发式的关系代数表达式优化的功能,从而帮助数据库从业人员更好地理解关系代数和查询优化过程.此工具已在数据库从业人员培训中应用,效果良好.(本文来源于《新疆大学学报(自然科学版)》期刊2016年01期）
刘维学[3]（2013）在《SQL Server查询优化器原理与优化实例分析》一文中研究指出查询是数据库的核心操作,随着数据库技术的发展以及数据量急剧增加,对查询性能的要求越来越高,查询优化成为数据库管理系统亟待解决的重要问题。文中针对应用最广泛的SQL Server数据库的查询优化器进行研究。通过图形研究查询优化器的工作原理,并深入分析提交SQL语句、解析、代数化、查询优化、编译、执行、结果等查询优化器的工作步骤;进行实例分析,运用图形表示了逻辑树和经过优化后得到的查询执行计划。结果表明,SQL语句是查询优化的基础,实际应用时需要写出符合查询优化器规则的SQL语句。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2013年11期）
林键,刘仁义,刘南,张丰[4]（2012）在《基于查询优化器的分布式空间查询优化方法》一文中研究指出为了实现分布式空间数据库之间的互操作,需要对分布式查询进行优化处理,这种查询处理指的是在任何一个数据处理语句中它访问的是各个节点的数据而不是仅仅对发起查询的节点。提出了一种查询优化器的体系结构,针对上述查询最优化做了详细的讨论,着重讨论包含空间选择和连接的复杂空间查询。建立了典型的空间数据库的案例程序,通过分析表明,带有过滤和修正的查询优化器在时间与空间上的效率优势比较明显,获得了具有参考价值的结果。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2012年22期）
孙振兴,向阳,刘增宝[5]（2011）在《PostgreSQL查询优化器分析研究》一文中研究指出作为开源数据库的代表,PostgreSQL的应用范围越来越广泛。文中的目的是研究PostgreSQL查询优化器的工作原理,介绍了PostgreSQL查询优化器的工作流程,分析了PostgreSQL查询优化器的工作原理,深入剖析了PostgreSQL查询优化器实现的具体细节和采用的两种优化算法。结合图论中查找最小生成树的算法提出了改进策略,并简要论证了可行性。研究发现,PostgreSQL查询优化器可以处理任意复杂的请求,并能尽快地给出比较合理的执行路径。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2011年08期）
王兰春[6]（2011）在《基于统计的关系数据库查询优化器模型分析与研究》一文中研究指出如果没有良好的查询优化器,即使是小型的数据库也会表现出非常明显的性能低下。由于实际优化器的内部结构所涉及的功能和过程异常复杂,通常的商业数据库的查询优化器至少需要50人/年的开发量。主要分析研究关系数据库中的查询优化技术,提出基于统计的、适应于关系数据库的查询优化器设计模型。(本文来源于《现代计算机(专业版)》期刊2011年11期）
饶路[7]（2010）在《交互式查询优化器若干关键技术的研究与实现》一文中研究指出数据库技术是计算机科学领域中应用最广的技术之一。作为数据库的重要组成部分,查询优化器对数据库系统的性能有着举足轻重的影响。目前,查询优化器主要采用的优化方法有规则优化和代价优化两种。然而,由于这两种优化方法均有着各自的局限性,导致在实际应用中优化器有可能会生成性能糟糕的执行计划,从而阻碍数据库系统的有效运行。为了解决上述问题,交互式技术被引入了数据库中,交互式查询优化器应运而生。交互式技术包含了信息反馈工具和Hint命令两部分。在交互式环境下,一旦优化器产生了错误决策,DBA就可以通过信息反馈了解执行计划的具体生成过程,然后通过Hint命令进行相应的优化干预,对优化器的错误进行及时补救,最终有效改进数据库系统的性能。综上所述,本文对交互式技术在关系数据库优化器上的应用进行了研究。对于信息反馈工具,本文着重阐述了该工具叁个组成模块的功能结构,并给出了详细的设计方案。而对于Hint命令,本文则针对当前国外主流商业数据库中由于多表查询的庞大执行计划空间所导致的多表Hint控制不精确问题,提出了一种基于关系代数连接运算的多表Hint控制模型,建立了多表Hint与优化器表连接执行计划之间的一一映射关系,在不改变优化器现有理论架构的基础上实现了多表Hint对执行计划各个部分的精确控制。此外,基于上述模型,本文还提出了一种冲突判断规则,不仅能够快速准确地判断出各种多表Hint在最大表参数集合不相同情况下的语义冲突,而且确保了控制模型具备良好的扩展性。最后,本文以国产数据库神舟Oscar为平台实现了上述各项关键技术,并通过具体实验对本文所述各种方法的正确性和有效性进行了验证。(本文来源于《北京信息控制研究所》期刊2010-05-01）
刘晓娇[8]（2009）在《一个查询优化器的查询优化方法与实现技术研究》一文中研究指出随着嵌入式设备的大量普及、移动计算的迅猛发展、实时处理技术的广泛应用,新的应用需求对传统数据库技术提出了挑战,应用于嵌入式环境的实时移动数据库管理系统已经成为数据库领域的研究热点。而查询优化器是影响数据库管理系统性能的关键因素,其设计要充分考虑应用环境的变化。嵌入式实时移动环境导致嵌入式移动实时数据库管理系统的查询处理呈现出新特点。嵌入式环境的应用背景、无线移动网络的网络条件、实时特性使得传统的代价模型不再适用于嵌入式移动实时数据库管理系统。改进的代价模型除了要考虑影响传统数据库查询代价的因素外,还要考虑广播等待代价、网络断接时延和数据截止期等因素。基于改进的代价模型的查询执行计划生成算法可以实现最终查询执行计划的生成。嵌入式移动实时数据库管理系统(EMRTDBMS)的查询优化器将查询初始计划转换成在实际数据上执行的最有效的操作序列。它以一个查询的语法树作为输入,经过预处理、逻辑优化、物理优化,输出最终的查询执行计划。在查询执行计划生成的过程中,采用了基于启发式规则和代价模型相结合的优化方法。针对内存受限,采用了改进的嵌套循环连接算法。对于多连接查询,利用贪婪算法进行连接顺序的选择。实验结果在一定程度上反映了各代价模型参数对事务夭折率的影响程度。(本文来源于《华中科技大学》期刊2009-05-01）
李阳[9]（2007）在《基于自适应统计信息管理的查询优化器的研究与实现》一文中研究指出数据库技术是计算机科学技术中发展最快的领域之一,也是应用最广的技术之一,已经成为计算机信息系统和应用系统的核心技术和重要基础。作为一种系统软件,数据库管理系统系统的性能直接影响了应用系统的性能。自适应技术在数据库管理系统上的应用是近几年的研究热点,国外数据库厂商都推出了各自的自适应数据库产品,但是国内在这方面的研究还比较少。自适应查询优化器是自适应技术在数据库管理系统上应用的重要方面,本文主要对基于自适应统计信息管理的查询优化器进行了研究,设计实现了具有自适应功能的查询优化器:能够根据查询优化的需要和数据库对象的数据变化自适应地管理数据库对象的统计信息;能够根据数据库管理系统运行环境自适应地调整系统统计信息;能够根据查询语句特点自适应地调整查询优化策略;能够根据对象统计信息状态和优化深度级别自适应地调整选择率估计方法。本文首先分析了对自适应查询优化器进行研究的重要意义,深入研究了统计信息、自适应统计信息管理和自适应查询优化器的国内外研究现状和常用技术。然后设计了基于自适应统计信息管理的查询优化器的总体结构,并分别介绍了各个组成部分的功能和设计思想。本文将自适应统计信息管理分为自动统计信息管理和多维统计信息管理两个部分进行讨论。首先研究了自动统计信息管理的设计和实现。详细分析了自动统计信息管理系统的总体结构和模块组成,分析了各个模块的设计思想和工作原理,并对统计信息的计算、存储方法,以及使用统计信息计算选择率的方法进行了深入的讨论。然后本文深入研究了多维统计信息的实现和应用。通过对小波技术和现有的基于小波的直方图方法的分析,提出了一种新的通过对多维直方图进行小波分解的基于小波的多维直方图方法,改进了现有方法的不足。并开发了使用这种方法构造和存储多维直方图的方法和使用这种多维直方图进行多维选择率计算的方法。作为一个系统,本文研究了自适应查询优化器的详细结构设计和工作原理。除了讨论自适应统计信息管理在自适应查询优化器的应用之外,还对自适应查询优化器的其他方面进行了阐述,包括自适应统计信息选择、自适应系统统计信息调整、优化深度分析和深度优化等。本文研究内容的有效性经过严格的实验验证得到了证明。最后总结了本文的主要研究内容和创新性,并指出了目前存在的不足和下一步的研究工作展望。(本文来源于《北京信息控制研究所》期刊2007-03-01）
徐丽萍,金雄兵[10]（2007）在《一个并行查询优化器的设计与实现》一文中研究指出并行查询优化器的目标是缩减庞大的计划搜索空间,获得优化的查询规划。为此,并行实时数据库PRTD-BASE查询优化器针对无共享结构(SN),充分考虑通信开销,采用两阶段优化方法,依据代价估计模型先对查询树进行基于代价估计的顺序优化,然后利用启发式规则对顺序优化的查询计划进行并行化,充分利用了多处理机的并行性,获得了较快的查询响应时间。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2007年02期）
查询优化器论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对数据库从业人员难以掌握查询语句编写以及难以理解查询优化的问题,根据启发式规则建立基于启发式优化的词法文件和语法文件,并实现远程关系代数查询优化器.该关系代数查询优化器具有关系代数表达式与SQL语句之间互相转换和基于启发式的关系代数表达式优化的功能,从而帮助数据库从业人员更好地理解关系代数和查询优化过程.此工具已在数据库从业人员培训中应用,效果良好.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
查询优化器论文参考文献
[1].李树.基于SSD的数据库系统绿色查询优化器的研究[D].新疆大学.2019
[2].王燕玲,李广伦.远程关系代数查询优化器设计及实现[J].新疆大学学报(自然科学版).2016
[3].刘维学.SQLServer查询优化器原理与优化实例分析[J].计算机技术与发展.2013
[4].林键,刘仁义,刘南,张丰.基于查询优化器的分布式空间查询优化方法[J].计算机工程与应用.2012
[5].孙振兴,向阳,刘增宝.PostgreSQL查询优化器分析研究[J].计算机技术与发展.2011
[6].王兰春.基于统计的关系数据库查询优化器模型分析与研究[J].现代计算机(专业版).2011
[7].饶路.交互式查询优化器若干关键技术的研究与实现[D].北京信息控制研究所.2010
[8].刘晓娇.一个查询优化器的查询优化方法与实现技术研究[D].华中科技大学.2009
[9].李阳.基于自适应统计信息管理的查询优化器的研究与实现[D].北京信息控制研究所.2007
[10].徐丽萍,金雄兵.一个并行查询优化器的设计与实现[J].计算机工程与科学.2007