DM4的TopN查询优化设计

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关键词 T p N 查询 关 系数 据 库 管理 系统 o 分 层 抽 样
文 章 编 号 10 — 3 1 (06)7 0 3 — 2 文 献标 识 码 A 0 2 8 3 - 2 0 0 — 13 0 中图分类号 , 3 1 I 1 ’ P
T e Dein o h o e y Op i z t n i 4 h s ft e T p N Qu r t ai n DM g mi o
mai n r t e a d man , e r b e o u c l n i g te b s a s r o a q e y r t e h n f d n l a s e s i r er v l o i s t p o lm f q ik y f dn h e t n we s t u r ,a h r t a n i g a l n w r ,s o i h i i o n ra i g i ot n e An a p a h f e ce t s rn s c “ o N” q e e i o ma i n o a iI e r n e f i c e sn mp r c . p r c o f in l a we g u h T p a o i yn i u r s s p t t sn l a g i t i g
从 而 有效 处 理 T p N查 询 的 目பைடு நூலகம் 。 o
最便宜的 1 0家酒 店 ” 。 种 查 询 在 多媒 体 数 据 库 、 息检 索 、 等 这 信 决 策 支 持 等 系 统 中 是 很 常 见 的 。 随 着 关 系 数 据 库 管 理 系 统
( D M ) 来 越 多 地 运 用 到 这 些 领 域 中 .o R B S越 T p N查 询 问 题 变
_
摘 要 随 着 关 系数 据 库 系统 越 来 越 多地 运 用 到 多媒 体 系统 、 策 支持 系统 、 息检 索 系统 中 . 何 快 速 得 到 一 个 查 询 决 信 如
的最 佳 结 果 而 不是 全 部 结 果 这 个 问题 变得 越 来越 重要 。回答 这 类 T p N 查 询 的一 种 快速 有 效 的 方法 是 利 用数 据 库 系统 o
sr t e a l g w y s r mp e t e i e h rn e o n a , n i p l d i DM4 Ex e me t h w h t u t i d s mp i a i o af i n p td o d cd t e a g b u d r a d s y a p i n e . p r ns i s o t a o r d s n i b s d e iin . e i S r u ta f ce t g o n
2 D M4的 T p N查询 设 计方 案 o
在传 统 数 据 库 系 统 中 , 询 得 到 的结 果 是 一 个 与 查 询 条 件 查
q e i h xsig s t t s n te rlt n lDBMST e dfc l fti a p a h s h w t c o s sc r g . u r w t te e i n t i i o h eai a y h t asc o .h i ut o hs p r c i o o h o e u h a eA i f y o n
维普资讯
荔 与 带
出信 带 息
D M4的 T p N查询优化设计 o
左 琼
菹一
( 中科 技 大 学计 算机 学 院 , 汉 4 07 ) 华 武 304
E— i: in z o a o .o c mal q o g u @y h oc m.n
1 引 言
T p N 查询 , 寻 找 与给 定 查 询 条 件 最 匹 配 的 前 J 条 有 序 o 即 7 \ , 记 录 的 问题 。如 :查 找 与 当前 图像 最相 似 的 5幅 图像 ” “ 出 “ 。找
样 的方 法 来 估 算 此 查 询 范 围 ,以 达 到 减 少 计 算 和 排 序 的 次 数 ,
原 有 的 统 计信 息 , T p N 查 询 映射 为一 个 范 围查 询 。 它存 在 的 难点 在 于如 何 选择 这 个 范 围 闽值 。 章 提 出通 过 分 层 将 o 但 文
抽 样 的 方 法确 定范 围阚 值 , 并把 它应 用 到 D 4 系统 中 , 践证 明该 方法 是 行 之有 效 的 。 M 实
Z oQin u og
( ahn n es y o cec n eh o g , h n 4 0 7 ) Hu zo g U i ri fS i e a d T c nl y Wu a 3 0 4 v t n o
Ab t a t s c :As r lt n l a a a e s se l r n r p l d i l me i y tm , e i o — u p r a d i f r r ea i a d t b s y tms a e mo e a d mo e a p i n mu t d a s s o e i e d cs n s p o t n n l i 0
Ke wo d :T p N q e , eai a D t ae Ma a e e t ytm( D MS , r t e a pig y r s o u r R l o l a b s n g m n s y tn a S e R B )s af d sm l t i i n
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