检索结果-内蒙古大学图书馆

地球信息科学学报 2017年第5期19卷 581-586页

作者：程昌秀沈石杨山力北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室北京100875 北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室北京100875 北京师范大学地理科学学部北京100875 北京师范大学地理数据与应用分析中心北京100875

在查询计划枚举空间巨大的情况下,空间启发式规则对排除一些不可行或低效的查询计划、提高系统的执行效率有重要意义。本文基于空间等价类、空间约束对的概念,提出了空间连接应建立在空间等价类或空间约束对上的启发式规则,构建了查询... 详细信息

在查询计划枚举空间巨大的情况下,空间启发式规则对排除一些不可行或低效的查询计划、提高系统的执行效率有重要意义。本文基于空间等价类、空间约束对的概念,提出了空间连接应建立在空间等价类或空间约束对上的启发式规则,构建了查询计划树中各类连接关系的放置规则以及空间等价类的连接递推规则,提出了空间索引替换表以及空间索引的若干放置规则。论文阐述了如何尽可能用低代价的空间操作,尽早过滤出较少的数据结果,降低参与后续运算的数据量,提高系统查询效率。最后,以空间查询案例为例,展示了这些规则在缩小枚举空间方面的作用。

关键词：空间查询计划枚举空间启发式规则空间约束对连接树

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面向分布式查询服务的自然语义查询交互技术研究

面向分布式查询服务的自然语义查询交互技术研究

引用

作者：梁玉龙电子科技大学

学位级别：硕士

随着分布式系统在用户和企业领域广泛应用,以数据科学、人工智能和数字化技术为代表的智能交互方法正在推动我国信息科技事业不断创新。本研究专注于分布式查询服务与自然语言交互技术,旨在实现以自然语言输入为基础的网络化多数据源联... 详细信息

随着分布式系统在用户和企业领域广泛应用,以数据科学、人工智能和数字化技术为代表的智能交互方法正在推动我国信息科技事业不断创新。本研究专注于分布式查询服务与自然语言交互技术,旨在实现以自然语言输入为基础的网络化多数据源联合查询,并解决分布式查询加速和自然语言智能交互(NL2SQL)的核心需求。通过深入探讨自然语言处理、NL2SQL、因果推断、计划枚举和表示学习的原理与特性,力求为面向分布式的查询服务与自然语言交互系统的应用提供新的方法与思路,具体如下: (1)提出了一种基于因果推断的NL2SQL方法。本研究基于因果分析理论,提出了一种基于因果推断的通用改进方法。基于对典型模型预测现象的观察,本研究发现历史信息中存在混杂现象,分析并定义了两种混杂因子,构建了蕴涵两种混杂因子的因果图。两种混杂因子分别是:1)对表列名的偏好;2)对查询结构的偏好。通过利用后门准则,打断了混杂因子的后门路径,从而揭示真实因果效应,进而构建了基于因果推断的通用改进模型。实验验证了模型相比现有模型具备对历史干扰鲁棒性的优势,通过历史干扰测试验证,平均提升7.1、9.8个百分点。 (2)提出了一种基于深度强化学习和启发式搜索的查询服务优化方法。本研究针对Graph QL分布式查询低效率及缺乏优化方法的问题,提出了一种基于深度强化学习和启发式搜索的查询优化方法。该方法基于值模型对候选动作评估的执行成本,利用自适应探索概率的K波束搜索进行计划枚举,以规划和构建查询路径。在构建的IMDB-JOB-Graph QL数据集上,实验验证了模型相比现有解析器具备较好的执行性能,通过测试不同查询模板,平均加速了963.55和1570.23毫秒。 (3)分布式自然语言查询交互系统设计与实现。基于以上研究,本文构建了一个面向分布式查询服务的自然语义查询交互系统,并详述了系统设计、架构和具体实现模块细节。系统原型涵盖了从输入自然语言问题到执行计划的整个过程,包括数据源、基于因果推断的NL2SQL以及查询优化器等模块。该系统为用户提供了灵活高效的查询服务,对于查询服务自然语言交互系统具有重要的参考意义。

关键词：自然语言转结构化查询语言因果推断查询服务优化计划枚举

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基于代价的空间查询优化方法研究

基于代价的空间查询优化方法研究

引用

作者：宋晓眉中国科学院研究生院

学位级别：博士

由于空间数据的数据量庞大，数据结构复杂，操作代价昂贵，传统关系数据库现有的优化不能完全适用于空间数据的查询，空间查询优化已成为空间应用的难点和突破点。本研究在这样的背景下，基于现有的空间查询优化方法与理论基础，在优化... 详细信息

由于空间数据的数据量庞大，数据结构复杂，操作代价昂贵，传统关系数据库现有的优化不能完全适用于空间数据的查询，空间查询优化已成为空间应用的难点和突破点。本研究在这样的背景下，基于现有的空间查询优化方法与理论基础，在优化流程的几个关键难题上提出新的基于代价的优化策略，并将在开源数据库Ingres中应用，为空间数据库管理系统的查询功能的优化做出理论方法的创新与实际应用。根据Güting1994年在VLDB上对空间数据库系统的定义，空间查询优化流程应该与传统属性数据查询优化过程是一致的。基于代价的查询优化主要包括两个关键步:计划枚举和代价计算。代价计算中又包括一个非常重要参数的计算，即选择率估计。因此，空间查询优化技术也要从计划枚举、代价计算和选择率估计这三个方面考虑。本文的研究内容就是从这三方面出发:\n (1)空间计划枚举。当前很少人研究空间计划枚举方法，直接使用传统关系型数据库的计划枚举方法，并不能很好的达到选择优秀备选计划的目的。本文采用了穷举法和动态规划法相结合的思路，根据空间数据特性，详细设计了空间计划枚举方法:树形枚举、表排列枚举和操作枚举。另外，本文设置空间等价类和空间约束对，设计空间索引的放置规则，很大程度地减小了计划枚举空间。\n (2)空间代价评估模型。当前主流的空间代价模型是基于R树索引，应用的范围有限，并且没有考虑空间数据的实际存储和查询环境，代价计算方法不是很实用。本文分析了地理空间数据结构复杂难以有效的存储和查询的原因，并系统地总结了当前空间代价评估模型。本文以Ingres的代价模型为基础，考虑“主表-扩展表”的空间数据存储模式（即二进制大对象的存储模式）设计实现了空间选择率为出发点设计空间代价模型。空间代价模型采用空间直方图方法可以估计没有R树索引参与的空间选择与空间连接的代价，方法具有很大的实用性。\n (3)空间直方图。空间直方图技术研究是当前空间数据库技术研究的热点之一，但是现有方法都存在不同的缺点，例如，不能估计精细拓扑关系选择率估计，选择率的不能推演问题等。本文设计了累计AB直方图。累计AB直方图根据数据矩形的两个端点的特性（左上点必定位于右下点的左上方）来记录数据在空间的分布。本文根据累计AB直方图的这些统计信息，设计简单的计算公式，可以精确估计各种空间关系的选择率，并且可以解决选择率推演问题。\n 上述方法都是基于开源数据库Ingres进行了验证。研究、测试与应用表明，本文设计的空间查询优化方法是有效的、合理可行的。

关键词：空间查询评估模型直方图代价计算计划枚举

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