CMP环境下教育数据库高性能查询优化算法的研究

随着信息技术在教育领域的高速推进和深入应用，每时每刻都有大量且种类繁多的教育数据产生。如何能够在大规模数据库中及时获取有效且准确的信息，成为数据库管理技术研究的一个重要方向。面对这种数据和访问同时增长带来的沉重负载，很多基于单处理器和单计算机平台的传统数据库系统的处理能力已经显得捉襟见肘，这使得数据库的响应速度越来越慢，查询方式越来越复杂，而且对其持续稳定运行也带来了不利影响。 本书在吸收国内外相关研究成果和实践经验的基础上，选择典型算法进行分析，对教育数据库查询过程中涉及的查询计划构建模型、查询计划执行策略以及数据操作算法三个主要方面展开研究，全面系统阐述了高性能数据库查询优化算法的相关理论，对查询优化算法的相关问题进行了论述。

陈永恒，男，1979年生，黑龙江哈尔滨人，吉林大学计算机应用专业博士毕业，现为岭南师范学院计算机与智能教育学院大数据与人工智能系副教授，硕士研究生导师，主讲课程有“Python语言”“自然语言处理”“深度学习”“Linux操作系统”等。主要研究方向为：教育信息化、智慧教育等。近几年来主持福建省自然科学基金1项、福建省教学改革项目1项、广东省哲社项目1项、市厅级项目5项、校级项目多项，发表论文30余篇。曾先后获得岭南师范学院暑期社会实践优秀指导老师、优秀实习指导教师等荣誉称号。 尹春艳，女，1976年生，黑龙江哈尔滨人，哈尔滨师范学院硕士毕业，现为岭南师范学院商学院实验员，主讲课程有“数据库原理”“模式识别”“大数据技术”等。主要研究方向为：教育信息化、智慧教育、舆情分析等。近几年来主持市厅级项目6项、校级项目多项，发表论文10余篇。

第一章绪论1 第一节研究背景与问题提出/1 第二节多核体系架构及比较/2 一、多核体系架构/2 二、多核硬件体系结构与超线程技术的对比/3 三、多核与单核平台上多线程技术对比/4 第三节主要研究内容及现状/5 一、多核体系架构的发展/5 二、基于多核的数据库查询优化算法的研究/6 第四节本书主要内容/8 第二章查询计划的动态规划枚举构建算法11 第一节引言/11 第二节自底向上枚举优化算法的研究/13 一、自底向上动态规划枚举算法/13 二、连接子集对优化构建算法的研究/15 三、连接子集对构架算法合理性证明/20 四、基于多核的自底向上连接枚举并行算法/25 第三节自顶向下枚举优化算法研究/33 一、自顶向下动态规划枚举算法/33 二、支持非内连接的自顶向下枚举算法/36 三、基于逻辑转换优化的并行自顶向下枚举算法/40 第四节算法性能评估/44 第五节本章总结/46 第三章查询计划的非枚举构建算法48 第一节引言/48 第二节遗传算法/50 一、迭代改进算法/50 二、模拟退火算法/51 三、两阶段优化算法/51 第三节迭代动态规划算法/52 第四节基于查询图相似性的查询计划构建算法/53 一、相似查询子图集的DP算法/56 二、相似查询子图集的构建/58 三、相似子图查询计划的构建/63 第五节相似查询子图集构建算法的优化/65 一、优选相似种子对/65 二、优选相似子图集/67 三、基于相似查询子图集的IDP算法/68 第六节相似查询子图集的构建算法性能分析/70 第七节本章总结/72 第四章多核环境下查询计划的执行策略74 第一节引言/74 第二节关系数据库系统固有并行性/76 第三节查询计划并行执行算法/78 一、数据流执行策略树/78 二、并行数据流执行策略图/81 三、工作量及缓冲区计算/86 四、并行执行策略的优化/89 第四节多核环境下Hash连接并行算法/90 一、常用连接操作并行算法/92 二、基于基值分解的并行哈希连接实现框架/92 三、基于基值分解的并行哈希连接实现算法/98 四、负载均衡优化/101 第五节多线程并行算法性能分析/106 第六节本章小结/108 参考文献109 后记112