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188宝金博页面版: 遗传模拟退火算法在数据库查询优化中的应用

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内容提示: 第3 0 卷第5期2 0 0 9 年10 月大连交通大J I ^ O T O N G学学报J O U R N A L O FD A I. IA NU N I V E R S 兀YV 0 1. 30N o . 5O c t. 2 0 0 9文章编号: 167 3- 9 59 0 ( 20 0 9 )0 5- 0 0 8 5—0 3遗传一模拟退火算法在数据库查询优化中的应用刘亚欣( 大连交通大学软件学院, 辽宁大连116 0 28 )摘要: 将遗传算法与模拟退火算法相结合, 导出了一种基于遗传一模拟退火算法的多连接查询优化算法. 该算法将查询计划的一棵语法树看作是一个染色体, 对于语法树上的连接操作后序遍历生成一个编码. 在所有编码构成的种群进行完选择、 交叉、 变异操作之后, 在其中引入模拟退火机制, 从而进一步调整优化了种群, 保持了群体的多样性, 减少了用户查询的响应时间.关键词: ...

文档格式:PDF | 页数:3 | 浏览次数:20 | 上传日期:2013-05-29 12:57:03 | 文档星级:
第3 0 卷第5期2 0 0 9 年10 月大连交通大J I ^ O T O N G学学报J O U R N A L O FD A I. IA NU N I V E R S 兀YV 0 1. 30N o . 5O c t. 2 0 0 9文章编号: 167 3- 9 59 0 ( 20 0 9 )0 5- 0 0 8 5—0 3遗传一模拟退火算法在数据库查询优化中的应用刘亚欣( 大连交通大学软件学院, 辽宁大连116 0 28 )摘要: 将遗传算法与模拟退火算法相结合, 导出了一种基于遗传一模拟退火算法的多连接查询优化算法. 该算法将查询计划的一棵语法树看作是一个染色体, 对于语法树上的连接操作后序遍历生成一个编码. 在所有编码构成的种群进行完选择、 交叉、 变异操作之后, 在其中引入模拟退火机制, 从而进一步调整优化了种群, 保持了群体的多样性, 减少了用户查询的响应时间.关键词: 查询优化; 优化算法; 遗传算法; 模拟退火算法中图分类号: T P 311. 13文献标识码: AO引言目前数据库系统应用中, 查询操作占了绝大多数, 查询优化成为数据库性能优化最为重要的手段之一. 所谓查询优化, 就是在查询执行引擎生成一个执行策略的过程中, 尽量使查询的总开销和总时间达到最。辈檠呕幕舅枷胧导氏低扯圆檠呕木咛迨迪植煌, 但一般来说, 可以归纳为四个步骤: 。( 1)将查询转换成某种内部表示, 通常是语法树;( 2)根据一定的等价变换规则把语法树换成优化( 标准)形式;( 3)选择底层的操作算法. 对于语法树中的每一个操作需要根据存取路径、 数据的存储分布、存储数据的聚簇等信息来选择具体的执行算法; ,( 4 )生成查询计划.2查询优化算法( 1)基于关系代数等价变换的优化算法基于关系代数等价变换规则的优化算法的基本思想是: 把查询问题转变为关系代数表达式, 分析得到查询语法树, 按等价变换规则优化( 与分布式数据库的等价变换规则类似, 这里不再详述)[ 13.( 2)S D D - 1算法由美国计算机公司19 7 8 年研制的S D D 一1是分布式数据库管理系统的第一个样机, 该系统采用的分布式查询方法是多关系半连接算法. S D D 一1查询优化算法大致思想是通过反复地获得有益半连接运算, 减少每个站点上用于连接运算的数据, 然后将所有站点的数据汇集到数据量最大的站点做最后装配。( 3)基于查询图的贪婪算法基于查询图的贪婪算法的主要思想是减少不同站点间连接运算的中间结果, 因为中间结果的大小近似的反应了通信代价的大。 该算法充分利用了统计信息和查询图本身所包含的语义信息.3遗传一模拟退火算法3. 1遗传一模拟退火算法的基本思想传统的遗传算法中, 高于群平均的模式在下一代中会获得较多的取样, 一旦某些模式在群中占有优势, 这种优势就会得到强化, 群会迅速收敛, 不一定会达到全局最优. 在其中引入模拟退火机制, 就可以进一步调整优化种群, 有利于保持群体的多样性, 可以使传统的遗传算法获得更好的性能. 它的主要思想如下: 在经过选择、 交叉、 变异之后, 对群体P ( t+ 1)中的个体分别进行模拟退收稿日期: 2008. 05—07作者简介: 刘亚欣( 19 7 8 一), 女, 讲师, 硕士, 主要从事数据库系统的研究E - m a il: liu 20 0 0 y x @ y a h o o . to m . e n .万方数据

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