XML索引与查询的若干关键技术研究

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随着Internet的快速发展,XML已成为Web数据表示和交换的新标准,越来越多的信息处理系统采用XML文档作为信息存储、交换和发布的载体。与此同时,XML文档结构和用户查询需求也变得越来越复杂,包含大量引用边的图结构XML文档,以及仅包含部分路径信息和关键词的XML IR(Information Retrieval)查询变得越来越普遍,这给XML索引与查询技术提出了严峻的挑战。目前XML索引技术的研究主要集中在3个方面:一是面向XML有向树的节点记录类索引;二是面向XML有向图的结构摘要类索引(即XML结构索引);三是XML数据与全文数据的联合索引。与节点记录类索引相比,后两类索引的研究相对薄弱,索引的整体性能还比较低,离实际应用还存在较大的距离。针对XML结构索引目前存在的主要问题:索引创建时间较长、空间开销较大、查询效率较低以及分支路径查询研究较为薄弱,本文提出了三种高效的结构索引;针对XML数据与全文数据的联合索引目前存在的主要问题:缺少XML数据与全文数据的统一索引模型以及配套的高效协同查询机制,本文提出了一种高效的基于统一索引模型的XML联合索引。本文的研究内容和创新工作主要有以下4点:(1)支持简单路径查询的半动态XML结构索引研究本文在互关联后继树(IRST)的基础上,引入一种新型的相似性约束条件——k阶相似关系,以及结构索引的相似性归并思想,提出了一种基于互关联后继树且支持简单路径查询的高效半动态结构索引——IRST(k)-index,并给出相关算法和理论证明。该索引以互关联后继树为实现方式,以k阶相似关系为相似性约束条件,能高效地查询简单路径表达式。经实验验证,与国际上同类索引相比,该索引的创建速度更快、查询效率更高、空间开销更小。(2)支持分支路径查询的半动态XML结构索引研究本文在IRST(k)-index的基础上,引入一种新型的相似性约束条件——k-l阶相似关系,以及前向、后向相似度的概念,提出了一种基于互关联后继树且支持分支路径查询的高效半动态结构索引——IRST(k,l)-index,并给出相关算法和理论证明。该索引以互关联后继树为实现方式,以k-l阶相似关系为相似性约束条件,能高效地查询分支路径表达式。经实验验证,与国际上同类索引相比,该索引的创建速度更快、查询效率更高、空间开销更小。(3)支持分支路径查询的全动态XML结构索引研究本文在M(k)-index的基础上,引入k-l阶互模拟关系以及前向、后向相似度的概念,提出了一种支持分支路径查询的高效全动态结构索引——MBF(k,l)-index,并给出相关算法和理论证明。该索引以k-l阶互模拟关系为相似性约束条件,不仅能高效地查询分支路径表达式,还能利用频繁查询路径的查询结果来监督和指导索引优化的全过程,从而有效地避免了无关索引和数据节点的过度分裂。经实验验证,与国际上同类索引相比,该索引的查询效率更高、空间开销更小。(4)XML数据与全文数据的联合索引技术研究本文在互关联后继树的基础上,提出了一种XML树型结构与全文数据的统一索引模型——基于后继模式树的互关联区间后继树,建立了一套XML文档的树型结构与文本节点的联合索引机制——XML联合索引,并给出该索引的倒向创建算法和协同查询算法。经实验验证,与国际上同类索引相比,该索引的膨胀比更小、查询效率更高。
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