بهبود پردازش پرس وجو با استفاده از طبقه بندی اسناد در پایگاه داده بهبود پردازش پرس وجو با استفاده از طبقه بندی اسناد در پایگاه داده ذاتا XML
Publish place: 13th Annual Conference of Computer Society of Iran
Publish Year: 1386
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: Persian
View: 2,270
This Paper With 8 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ACCSI13_069
تاریخ نمایه سازی: 25 آبان 1386
Abstract:
با توجه به نقش بانکهای اطلاعاتیXML و نیز اهمیت XML به عنوان یک زبان نشانه گذاری استاندارد که می تواند انواع داده ها را در خود نگهداری نماید، نیاز به روشهایی که بتوانند اطلاعات موجود در اسنادXML را در زمان کوتاهی بدست آورند، به شدت احساس می شود. یکی از خصوصیات اسنادXML نیمه ساختیافتگی ، آنها می باشد. در این ساختار یک رکورد می تواند بعضی از فیلدها را نداشته باشد و یا فیلدهای رکوردها می توانند مثل هم نباشد. در این مقاله با استفاده از ویژگیهای نیمه ساختیافته اسنادXML و تکنیک های طبقه بندی داده ها به بهینه سازی پرس وجو می پردازیم. در روش پیشنهادی تعداد اسنادی که پرس و جو بر روی آنها اجرا می شود را کم می کنیم و در نتیجه زمان اجرای پرس وجو را کاهش می دهیم. در این میان تشخیص و ارجاع پرس وجوها به طبقه ها چالش تازه ای در زمینه مدیریت پرس وجو می باشد. در روش پیشنهادی با تبدیل درخت سندXML به درخت دودویی و با ارایه الگوریتمی، از ویژگی درختان دودویی برای طبقه بندی اسنادXML استفاده می کنیم. علت این تبدیل، تشخیص آسان وجود یا عدم وجود المانها در درختان دودویی می باشد. سپس با ارایه روشی سلسله مراتبی برای ذخیره سازی فیزیکی طبقه ها در کنار هم و استفاده از بخش هدایتگر پرس وجو، به پرس وجوی کاربر پاسخ داده می شود.
Keywords:
بهینه سازی , سند XML , ذاتا (Native XMLXML) طبقه بندی , پردازش پرس و جو , درخت دودویی , ساختار سلسله , مراتبی
Authors
مصطفی حق جو سانیجی
استادیار نرم افزار دانشگاه علم و صنعت ایران، دانشکده کامپیوتر
سامان پورسیاه ناوی
کارشناس ارشد نرم افزار از دانشگاه علم و صنعت ایران
مهدی سخایی نیا
مربی و کارشناس ارشد نرم افزار دانشگاه آزاد اسلامی واحد همدان
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :