作者:
原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
研究粒子群算法在数据库查询优化中的应用问题.为了解决大型数据库信息检索困难、查询效率低的问题,提出了一种基于粒子群算法优化数据库查询技术方案.算法提出了一种数据库查询执行计划代价模型,主要包括了查询多链接次序以及副本的选择问题,准确定义了数据库查询执行代价,采用提出的粒子群算法来优化并求解该执行代价问题,从而使得分组数目更少、数据定位更精确.实例验证结果表明,通过属性表现和违规行为任何教师都可以被准确定位,减少了分组,为数据库查询提供了优化.
推荐文章
基于粒子群算法的数据库查询优化
查询优化
粒子群算法
查询策略
基于改进和声搜索群算法的数据库查询优化
数据库
数学模型
查询优化
和声搜索算法
改进粒子群优化算法的数据库查询优化方法
数据库管理系统
查询速度
最优方案
全局最优解
查询精度
自适应逃逸动量粒子群算法的数据库多连接查询优化
数据库查询
粒子群算法
动量算法
遗传算法
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于粒子群算法的数据库查询优化
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 查询优化 粒子群算法 数据库查询优化 分组查询
年,卷(期) 2012,(3) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 947-949
页数 分类号 TP311
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2012.03.041
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 林桂亚 9 30 2.0 5.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (15)
共引文献  (25)
参考文献  (6)
节点文献
引证文献  (16)
同被引文献  (50)
二级引证文献  (49)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(4)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(2)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2006(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2007(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2008(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2009(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2012(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2013(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2014(6)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(3)
2015(9)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(7)
2016(8)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(5)
2017(16)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(12)
2018(7)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(7)
2019(16)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(15)
2020(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
查询优化
粒子群算法
数据库查询优化
分组查询
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
论文1v1指导