半结构化数据查询的处理和优化
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

本文研究得到国家自然科学基金资助.


Querying and Optimizing Semistructured Data
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    半结构化数据的特点是数据的结构不规则或不完整,其模型都基于带根有向图,因此,查询处理过程本质上是对图的搜索过程.另外,通配路径使查询处理更加复杂化.文章详细介绍了异构数据源集成系统Versatile中采取的半结构数据OIM(model for object integration)对象的查询和优化策略,包括查询计划的生成、路径扩展和路径索引、层次索引和基于数据源知识这3种查询优化方法.文章介绍的方法同样适用于其他的半结构化数据模型.

    Abstract:

    Semistructured data has irregular or incomplete structure. In recent research on semistructured data sources and integration for heterogeneous data sources, models for semistructured data are based on direct graph with root vertex, so querying semistructured data is equivalent with searching in graph. In addition, path with wildcard characters brings more complexity in query processing. In this paper, the authors present the strategies deployed in querying and optimizing OIM (model for object integrating) data in Versatile——a system for integrating heterogeneous data sources. Algorithms for generating query plan and extending path are discussed in detail and three optimization methods, path index (Pindex), level index(Lvindex) and knowledge of data source are introduced. Also the approach can be applicable to other graph-based semistructured data easily.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

陈 滢,王能斌.半结构化数据查询的处理和优化.软件学报,1999,10(8):883-890

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:1998-06-02
  • 最后修改日期:1998-09-01
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
文章二维码
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京市海淀区中关村南四街4号,邮政编码:100190
电话:010-62562563 传真:010-62562533 Email:jos@iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号