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由于传统的数据分类查询方法查询失效所承担的额外操作代价不同,无法有效实现优化分类查询,提出一种基于变异遗传散布的云计算环境下海量数据优化分类查询方法,对于含有云计算环境下海量数据的数据库,给出遗传迭代查询散布及数据间的查询响应函数,获取云计算环境下海量数据灰度散布值,融入遗传执行算子数据,获取遗传变异散布分类查询系数,在充分宽的尺度和平移区域中获取最大类别之间的匹配值,得到数据查询响应函数,将其转换成变异遗传散布控制量,从而实现云计算环境下海量数据的优化分类查询。仿真实验结果表明,所提方法具有很高的精度。 相似文献
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在一些大型的数据库中,数据的种类和数量形成海量,一些复杂的强冗余数据给需要查询的关联数据带来了干扰,一旦干扰过大,会造成关联属性弱化,挖掘耗时,严重影响数据库查询的准确性和高效性.为了解决此问题,提出一种基于弱关联数据修补技术的数据库优化查询算法,在数据查询过程中,利用关联查询过程中实时数据对之前的数据进行关联修补;然后利用可修复的关联特征建立最有可能的数据关联,从而进一步地完成对海量数据弱关联环境下的数据库优化查询.实验表明,该方法能够较好地完成弱数据的关联,提高了查询的效率. 相似文献
3.
提出了一种基于多样约束模型的数据库优化查询方法。将数据库中数据进行分类处理,按照数据特征将数据库中信息分为多个不同的类别,为数据库优化查询提供准确的数据基础。建立多样约束模型,判断符合查询条件的数据类别,根据不同的数据类别进行数据查询,从而实现数据库优化查询。实验结果表明,利用这种算法进行数据库查询优化,能够有效提高数据库信息查询的效率。 相似文献
4.
在一些大型的数据库中,数据的种类和数量形成海量,一些复杂的强冗余数据给需要查询的关联数据带来了干扰,一旦干扰过大,会对正常的查询行为带来干扰,使得查询较为耗时,准确性也不高.为了解决此问题,提出一种由多层搜索树推广而来的用于多维检索的树的结构形式,设计一种查询分辨器的功能,对数据进行多层树结构划分,运用层层过滤技术,排除干扰,从进一步地完成对海量数据弱关联环境下的数据库优化查询.实验表明,该方法能够较好的完成弱数据的关联,提高了查询的效率. 相似文献
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提出一种基于数据倾斜关联度的数据高效算法,首次给出数据倾斜度的概念,利用数据类间特征进行数据倾斜程度的判断,对相似数据进行类间聚类,将数据库中数据特征进行信息相似度计算,计算概念总出现次数时应累加其所有子概念的出现次数。在查询的过程中,充分考虑同一数据属性的多样性,对数据特征加入模型的数量进行约束,减少不必要的繁琐数据特征。判断符合查询条件的数据类别,根据不同的数据类别进行数据查询,实现数据结构的优化。实验结果表明,利用这种算法进行数据库查询优化,能够有效提高海量数据库信息查询的效率。 相似文献
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云计算数据预取算法设计是实现云平台环境下通信链路优化和任务调度均衡分配的基础技术。在传统的云计算据查询模式下,当由于缓存空间不足而导致新的缓存数据无法进入缓存时,导致数据预取拥堵,性能不好。提出一种基于Monte Carlo熵权决策的云计算数据预取算法,构建云计算数据查询模板模型,进行Hybrid缓存置换数据预取前置处理,采用Monte Carlo熵权决策方法,把云计算预取信号从缓存域变换到波束域,构建置换函数,实现了对算法的改进。仿真实验研究得出,该算法通过熵权特征提取,进行云计算数据预取决策,提高了云计算数据预取性能,大数据访问延迟率降低,云计算数据存取和调度效率提高,保真率较好。 相似文献
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变异遗传散布控制执行算子的数据库分类查询 总被引：1，自引：0，他引：1
为提高数据查询的寻优能力和查询准确度,对数据库查询进行优化改进。提出一种新型的变异遗传散布控制执行算子数据库分类查询算法。设计遗传散布执行算子,实现对遗传算法数据库查询中的迭代控制,通过定义数据库查询散布值,通过对数据文本的最佳特征提取,通过散布分类查询系数的控制遗传迭代循环,对遗传算法的变异处理,实现最优数据信息相关匹配,可以很好地指导数据查询结果,实现数据库查询的准确性和有效性。仿真实验表明,新算法可以提高半连接下分布式数据库查询的效率,特征呈现高聚敛性匹配,数据查询特征相关匹配度达到97.3%,比传统算法提高了25.6%,寻优时间较传统算法大幅缩短。算法有效提高了数据库查询准确率和效率,具有较强的应用价值。 相似文献
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尽管ERP（Enterprise Resource Plan）项目已经广泛应用于各行各业,然而,在海量数据处理困难和云计算迅速发展的背景下,优化网络虚拟机成为云计算研究中的热点问题。论文首先分析了SR-IOV网络规范,针对网络虚拟机CPU执行效率较低、系统I/O设备性能较低的问题,提出了新的SR-IOV系统框架,利用物理功能和虚拟功能安全通信的优势,从而实现了提高CPU执行效率和虚拟机性能的双重任务。 相似文献