基于并行遗传-最大最小蚁群算法的分布式数据库查询优化

发布时间：2017-08-14 06:16

  本文关键词：基于并行遗传-最大最小蚁群算法的分布式数据库查询优化

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【摘要】：针对分布式数据库中关系及其分片多副本、多站点存储的特性会增加查询搜索空间及时间复杂度,从而降低查询执行计划(QEP)搜索效率的问题,提出一种基于分片分配选择器(FSS)设计准则的并行遗传-最大最小蚁群算法(PGA-MMAS)。首先,结合实际的企业分布式信息管理系统设计FSS,启发式选择较优关系副本,以减少查询连接代价并缩小PGA-MMAS的搜索空间;然后结合遗传算法(GA)收敛较快的优势,对最终连接关系进行编码和并行遗传操作,得到一组相对较优的QEP,并将其转化为并行最大最小蚁群算法(MMAS)的初始信息素分布,从而使其更快速地搜索到全局最优QEP;最后分别在不同关系数情况下对算法进行仿真实验,结果表明,基于FSS的PGA-MMAS搜索最优QEP的效率高于原GA以及基于FFS的GA、MMAS和GA-MMAS;经实际工程应用验证,所提算法搜索出的高质量QEP可以提高分布式数据库多关系查询效率。
【作者单位】： 桂林电子科技大学信息与通信学院;桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室;
【关键词】： 分布式数据库 遗传算法 最大最小蚁群算法 最优查询执行计划 并行
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61261017) 广西自然科学基金资助项目(2014GXNSFAA118387) 广西无线宽带通信与信号处理重点实验室资助项目(GXKL0614202) 桂林电子科技大学研究生科研创新项目(YJCXS201523)~~
【分类号】：TP311.13;TP18
【正文快照】： 0引言随着传统的数据库技术日趋成熟、计算机网络技术的飞速发展和应用范围的扩大,以分布式为主要特征的数据库系统的研究与开发受到人们的高度关注。而数据存储量的暴增以及查询要求的复杂化,使得如何提高分布式数据库的查询速度成为研究热点。多关系连接查询作为数据库中最，

本文编号：671165