基于蟻群算法的分布式數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化
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針對分布式數(shù)據(jù)庫中關(guān)系及其分片多副本、多站點存儲的特性會增加查詢搜索空間及時間復(fù)雜度，從而降低查詢執(zhí)行計劃（QEP）搜索效率的問題，提出一種基于分片分配選擇器（FSS）設(shè)計準則的并行遺傳一最大最小蟻群算法（ PGA-MMAS）。首先，結(jié)合實際的企業(yè)分布式信息管理系統(tǒng)設(shè)計FSS，啟發(fā)式選擇較優(yōu)關(guān)系副本，以減少查詢連接代價并縮小PGA-MMAS的搜索空間；然后結(jié)合遺傳算法（GA）收斂較快的優(yōu)勢，對最終連接關(guān)系進行編碼和并行遺傳操作，得到一組相對較優(yōu)的QEP，并將其轉(zhuǎn)化為并行最大最小蟻群算法（MMAS）的初始信息素分布，從而使其更快速地搜索到全局最優(yōu)QEP；最后分別在不同關(guān)系數(shù)情況下對算法進行仿真實驗，結(jié)果表明，基于FSS的PCA-MMAS搜索最優(yōu)QEP的效率高于原CA以及基于FFS的CA、MMAS和CA-MMAS；經(jīng)實際工程應(yīng)用驗證，所提算法搜索出的高質(zhì)量QEP可以提高分布式數(shù)據(jù)庫多關(guān)系查詢效率。
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