[發明專利]一種非一致性數據庫無聚集查詢方法

無效

• 申請號: 201310519053.X
• 申請日: 2013-10-29
• 公開（公告）號: CN103605669A
• 公開（公告）日: 2014-02-26
• 發明（設計）人: 不公告發明人
• 申請（專利權）人: 湖南人文科技學院
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及一種非一致性數據庫無聚集查詢方法，屬于數據庫查詢技術領域。?

背景技術

查詢重寫是采用一階查詢重寫方法對在多項式時間內可處理的查詢進行重寫，重寫的查詢也是一階的，在一階邏輯中能被翻譯成SQL。由于重寫查詢能在多項式時間內和獨立于數據的途徑下得到，因而這種方法在多項式時間內是可解的。一階查詢重寫算法有一些限制：只能采用無量詞的合取查詢和二元約束，一些在多項式時間內可處理的合取查詢也不能進行查詢重寫。基于連接圖允許存在量詞的合取查詢沒有重復的關系或者內置謂詞，基于這種合取查詢，ConQuer系統給出的SQL重寫查詢能返回所有符合給定鍵約束的數據，但沒有考慮SPJ聚集查詢。?

Hippo系統提出了一種沖突圖的解決方法，是CQA在大型數據庫上的系統，采用的方法是產生元組沖突圖放到內存中，產生一個Java程序的過程化方法去計算一致性結果。Hippo的前提是：沖突的數量對于沖突超圖是足夠的小，能存儲到主存中。問題是如果數據庫中存在大量的沖突元組，則沖突圖加載到內存中會造成額外的系統負載。此外，這種算法不能處理存在量詞和基本全稱約束的查詢。?

Infomix系統是基于邏輯編程方法的，相對查詢重寫技術來說，這種方法能處理所有的一階查詢和更多的完整性約束類型，如一階查詢、全稱約束、引用約束等。但其重點是基于穩定模型語義的可表達性和獲取正確的邏輯結果，而不是計算的有效性和可擴展性，不能產生有效的解決結果。因此這些系統的計算復雜度比SQL更高，因此不能運行在海量數據庫上。?

發明內容

本發明的目的在于克服上述技術的缺點，提供一種非一致性數據庫無聚集查詢方法，以便能夠針對非一致性數據庫更好地進行查詢。?

為了實現上述目的，本發明的技術方案如下。?

一種非一致性數據庫無聚集查詢方法，具體包括以下步驟。?

（1）首先計算樹葉及其兄弟的查詢子集。根據無連接的算法對于一致性結果的獲取方法，重寫查詢在cand_R₁中基于初始查詢加入了DISTINCT和鍵屬性，用于消除投影于鍵屬性和初始查詢中的投影屬性的重復元組。在常見表表達式中的子查詢中，剔除了在鍵值相等的情況下不滿足初始查詢的元組（投影屬性值不相同、不滿足條件或條件謂詞中的屬性為NULL）。得到樹葉及其兄弟的查詢子集。?

（2）然后再計算其父結點的查詢子集。對于父結點來說，每個子結點的連接屬性可能是一致的，也可能是不一致的，在算法中用Fk_i表示，但Fk_i對于不同的結點，可能有不同的連接屬性。（a）類似的，重寫查詢在cand_R_i中基于初始查詢加入了DISTINCT和鍵屬性，用于消除投影于鍵屬性和初始查詢中的投影屬性的重復元組。在常見表表達式中的子查詢中，剔除了在鍵值相等的情況下不滿足初始查詢的元組（投影屬性值不相同、不滿足條件或條件謂詞中的屬性為NULL）。（b）并且，R_i的外鍵必須在于R_i的子結點R_i-1及其兄弟的查詢子集中。（c）然后，在鍵值相等的情況下，剔除了R_i的外鍵為NULL或者外鍵不存在于R_i的子結點R_i-1及其兄弟的查詢子集中。其中cand_R_i_brother為該子樹的兄弟取得的查詢子集，它存在于集合{cand_R₁,…,cand_R_m－1}中。?

（3）基于步驟（1）和步驟（2），從樹葉及其兄弟結點鍵依次計算，最后得到根結點的查詢子集。在外查詢查詢中，把根結點的查詢子集對鍵屬性進行分組計算，得到如果存在不重復的鍵值，無重復鍵值的屬性表達式S即為一致性查詢結果。?

步驟（1）中所述的無連接的算法，其基本思想如下。?

（1）對于給定的初始查詢，重寫查詢在常見表表達式中基于初始查詢加入了DISTINCT和鍵屬性，用于消除投影于鍵屬性和初始查詢中的投影屬性的重復元組。?

（2）在常見表表達式中的子查詢中，采用謂詞“R1.S<>R2.S”、NSC和ISNULL(SCA)進行判斷，剔除了不滿足初始查詢的元組，主要是3種情況：（a）鍵值相等但投影屬性值不相同；（b）鍵值相等但不滿足條件謂詞（否定形式）；（c）鍵值相等但條件謂詞中的屬性為NULL。最后在外查詢中返回初始查詢的非鍵屬性值。?