【摘 要】
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模糊查询在现实生活中非常普遍,在很多应用场合中,用户需要某些属性的目标值,但是不需要这些值的精确匹配。这些查询的结果就是一系列最符合所要求属性值的“Top-k”元组。网
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模糊查询在现实生活中非常普遍,在很多应用场合中,用户需要某些属性的目标值,但是不需要这些值的精确匹配。这些查询的结果就是一系列最符合所要求属性值的“Top-k”元组。网络为模糊查询提供了广阔的应用平台,大多数网络搜索引擎都在不同的程度上支持模糊查询。模糊查询中很重要的一类是对数值属性进行查询,数值查询具有模糊查询的基本特点,同时由于数值本身便于操作和比较的特点,还可以直接使用数学方法对其进行操作。对Top-k查询优化的研究大致可分为如下几类:第一种方法是在多维数据集上寻找最近邻居问题,其用到的一些索引结构和存取方法RDBMS不支持;第二种是在关系数据库系统或多媒体数据库上将Top-k查询映射为一种特殊的范围查询,其范围由数据库上的统计信息进行分析给出,查询范围的确定方法是目前研究的热点所在;还有一些针对特殊的Top-k查询(如Top-k连接查询等)处理方法的研究。由于第二种方法能够得到关系数据库系统的支持,可以获益于关系数据库系统中的多维访问方法,因此是一种前景较好的方法,其研究的热点和难点在于查询范围的确定。对于单个查询来说,可以使用静态映射策略来确定查询范围。对于一组查询来说,静态映射策略的表现不尽人意,相对而言动态映射策略可以达到更好的效果。使用动态映射策略选择查询范围时,有一系列的参数需要确定,通过对其中一些参数的修正,可以提高查询的效率。
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