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时间:2020-03-27
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1、分类号:——UDC密级;——编号:——基于查询图的分布式数据库查询优化算法的研究与应用Theresearchandapplicationofoptimizationalgorithmbasedonthegraphofthedistributeddatabasequery长春理工大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的硕士学位论文.《基于壹询圈的分布式数据库查询优化算法的研究与应用》是本人在指导教师的指导下.独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外.本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果,对
2、本文的研究做出重要贡献的个人和集体.均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者签名::盘:;!逸——年一月一日长春理工大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完垒了解“长春理工大学硕士、博士学位论文版权使用规定”,同意长春理工大学保留并向中国科学信息研究所、中国优秀博硕士学位论文全文数据库和CNKI系列数据库及其它国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版,允许论文被查闭和咎阅。本人授权长春理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索.也可采用影印、缩印或扫描等复制手段
3、保存和汇编学位论文。作者签名导师箍名:拯崖丝——年一月一日摘要分布式数据库是集中数据库和计算机网络相结合的产物.其中经过很长的时问来发展。由于分布式数据库的特性,使它成为比集中式越来越多人使用的焦点。这个特性就是它的网络特性,随着网络通信的发展,让分布式数据库更加具有优势和高效。数据库系统的好坏取决于它的查询操作的响应时间的快慢.特别是在分布式数据库系统当中,响应时间的快慢不但由计算机处理数据的能力来决定.而且还得由当前网络的速度来决定。因此.分布式数据库系统和一般的集中式数据库在代价分析时,刁:但需要计算计算机处理数据的代价和输
4、^输出设备的代价.还要计算网络通信代价。本论文首先介绍了分布式数据库系统的定义.然后简要描述了分布式数据库系统的结构。接着介绍了优化连接的各种算法.并且对SDD1算法.CHAIN算法和Kruskal作了比较详细的介绍。最后本文在研究的多种查询优化的认知上,发现了这几种算法都没有很好地利用到分布式数据库的地域特性,根据分布式的地域特性.~个可咀在专业这些算法上,加入并行运算。所以我设计了一个基于查询图的贪婪算;击,这个算法是将查询图分割成多个查询块,然后并行地对查询块进行处理优化。经过蹑终的实验设计,然后对实验数据的分析.希望能证明
5、出这个基予查询图的贪婪算法可以减少总代价,相对于其他旧算法能有所突破。关键字=分布式数据库,查询优化,BH^J~算法.Kruskal算法,基于查询图的贪婪算法AbstractDistributeddatabaseisactuallyacentralizeddatableandacombinationofcomputernetnorkproducts,whichafteraverylongperiodofdevelopmentAndthecharacteristicsofthedistributeddatabase.makingit
6、moreandmoreintomoreusethanacentralizedfocusThisfeamreisitsnetworkfjmresthisfeaturealongwiththedevelopmentofnetworkcommunication,sothat卸advantageofdistributaddatabasesandmoleefficientThequalityofthedatabasesystem。squeryoperationdependsonitsspeedofrespoltsetime.especial
7、lyindistributeddatabasesystemsarenotonlythespeedofresponsetimedataprocessingcapabilitybythecomputertodetermine,andhavetocalculatethecurrentnetworkspeedTherefore.distributeddatabasesystemsandgeneralcentralizeddatabase,costanalysis,notonlyneedtocalculatethecostofcompute
8、rprocessingandinput-outputdatasetwiththeprice.butalsocomputingnetworkcommunicationcostThispaperfirstintroducesthedefinitiono
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