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

• 作者: 林基明 王俊义 班文娇 童记超
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 大数据
• 页码范围: 675-680
• 页数: 6页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 7049字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.03.675

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林基明	桂林电子科技大学信息与通信学院	101	581	13.0	20.0
2	王俊义	桂林电子科技大学信息与通信学院	46	193	5.0	12.0
6	童记超	桂林电子科技大学信息与通信学院	2	35	2.0	2.0
7	班文娇	桂林电子科技大学信息与通信学院	3	40	3.0	3.0