王静[1]2003年在《XML路径查询处理关键技术研究》文中认为随着Internet时代的到来,网络在人们的生活中发挥着越来越重要的作用,在众多的领域中有着广阔的应用前景。作为Web所带来的新技术发展中的代表,XML成为了学术界和工业界所关注的焦点。由于XML数据具有不同于传统数据形式的特点,以及基于Web的应用环境特点,使得传统的数据库技术不能或不能有效地发挥作用,因此需要针对其特点研究新的处理方法。查询是数据处理中最重要的问题之一,对XML数据也是如此。为了解决XML路径查询处理中的关键技术问题,为大规模的XML查询应用提出切实可行的解决方案,本文结合Orient-X系统提出了路径查询的处理框架,对叁个方面的关键技术进行了研究,提出了自己的方法。本文针对结构连接操作的高效实现问题,提出了基于划分的结构连接算法。作为XML查询处理的核心操作,结构连接操作的高效实现是提高查询处理效率的关键。在XML数据区域编码的基础上,我们提出了一种基于划分的结构连接算法。与目前已有的算法不同,该算法不要求数据有序或索引的存在等前提条件。它基于任务分解的思想,根据编码的覆盖区间对元素节点进行划分,在划分所得到的对应子集合之间分别进行结构连接。我们提出了划分子集合的原则,给出了具体的结构连接算法,并在各种数据集上进行了广泛的实验。实验结果显示该算法具有良好的性能,而且在各种数据分布情况下具有稳定的表现,以及良好的可扩展性。在路径索引方面,本文提出了一种基于模式的路径索引SUPEX——Schema gUided Path indEx for XML。该索引利用了在实际应用中经常存在的XML数据的模式信息——DTD,从DTD出发构建索引结构,总结了符合DTD的XML数据可能出现的路径结构。我们对该索引的整体结构,索引的构建过程,以及索引支持的查询方式进行了详细阐述。通过结合XML数据的编码,该索引可以支持多种查询方式,包括绝对路径查询,父子关系和祖先-后代关系的基本结构关系,相对路径查询等,从而能够有效地支持路径表达式的计算。XML数据编码的引入使得查询结果可以进一步用于路径表达式的计算。在路径查询的计算方面,本文提出了以目标节点为导向的路径查询分解计算框架。基于基本操作和索引的支持,我们定义了对路径查询树的最小简单路径分解。从查询分解状态向查询计划转化的过程遵循以目标节点为导向的原则,尽量保证每一个连接的结果是在下一步将要使用的,避免中间结果的传递。针对这个查询分解计算框架,我们提出了一些扩展的操作符,包括选择性结构连接操作和扩展的索引查询操作,并给出了具体的实现方法。结合实际的查询计算需求,这些扩展的操作符可以直接在查询中应用。本文的工作是在Native XML数据管理原型系统Orient-X的基础上进行的,所提出的许多技术在系统中得到了应用。大量的实验都在原型系统的基础上进行。
冯林[2]2008年在《XML查询处理结构中的一种逻辑优化算法》文中研究指明随着XML在信息管理、电子商务、个性化出版、移动通信、网络教育、电子文档交换等诸多领域中的广泛的应用,它已经开始成为数据描述和交换的事实上的标准,越来越多的数据开始采用XML进行描述、存储、交换和表示。然而由于XML数据的半结构化特性以及XML数据所特有的路径表达的查询方式不同于现有的关系数据库查询,使得利用关系数据库系统对XML数据的管理功能受到极大限制。现在互联网上已经存在大量以文件形式存放的XML数据,这种方法虽然简单、实用,但是查询能力低,不能满足复杂条件的查询,更谈不上查询优化。因此,如何高效准确地完成对XML数据的查询还存在着许多尚未解决的问题。查询优化是数据库技术中重要的研究问题,是实现高效查询的关键性因素。查询语言首先被转换成为一种内部表达形式(通常是某种代数,如关系代数、XML代数等),根据变换规则得到等价表达式,计算不同形式的表达式的执行代价,然后选择一个代价最小的执行方案,这就是查询处理过程。对查询处理过程的研究是实现查询优化的关键,而查询处理过程中最重要的是逻辑优化阶段。因此,本文针对XML查询处理结构的逻辑优化阶段,研究了这一阶段相应的策略与算法。本文介绍了XML查询的查询处理结构,分析了逻辑优化的常规策略,重点研究了如何针对路径表达式进行优化。路径表达式是XML数据查询语言的核心部分,但是目前针对路径表达式本身进行优化的研究却相对较少。本文通过对相关定理的推理,得出了一种逻辑优化的新策略,即路径缩短优化策略,给出了算法的实现。同时用一般的外延连接算法和这种路径缩短算法进行比较,最后用相应的评测基准测试了该算法。本文研究的重点主要包括以下几个方面:(1)研究了XML的查询处理结构,特别是逻辑优化阶段路径表达式的查询与分解的方法。(2)相关定理的推理和一种新的逻辑优化算法的提出。(3)对评测标准的介绍,并且用这些标准来测试路径缩短算法,最后对测试结果进行了评价。实验的结果表明,路径缩短算法相对外延连接算法不仅提高了XML的查询效率而且具有更好的可扩展性,适用于大规模数据集的连接运算。
王鑫[3]2009年在《原生XML数据库存储与索引关键技术研究》文中提出XML已成为Web上表示和交换数据的标准格式。如何有效管理大量XML文档数据,是当前数据库领域中一个亟待解决的研究课题。传统关系数据库由于数据模型的差异而无法胜任大规模XML数据管理。原生XML数据库以XML数据模型为中心,具有为XML量身定做的存储方案、索引结构和查询引擎,能够用十分自然的方式管理XML文档,克服了传统RDBMS管理XML时存在的固有缺陷。原生XML数据库开发过程中面临的首要问题是重新设计和实现体现XML数据模型的存储方案和索引结构,为高效率XML查询处理和数据更新提供强有力的支持,这正是本文的研究工作。本文首先提出了一种新的原生XML数据存储方案XN-Store。该方案将XML节点作为记录直接存储到分页文件中,建立起原生XML存储的主索引,实现了持久化文档对象模型,从而保持了XML数据原有的树形结构。XN-Store不仅降低了XML文档的存储空间开销,而且实现了XML节点的快速导出和访问操作。作为通用的原生XML存储方案,XN-Store支持各种二级索引的创建,以提高XML查询处理的效率。实验结果表明,XN-Store是一种高性能的原生XML数据库存储方案。基于XN-Store存储方案,本文提出了一套适用于原生XML数据库的索引结构基础框架,包括XML结构索引、XML值索引和XML全文索引,能够适应XML查询处理的基本要求。XML结构索引用于加速XML查询中的结构关系约束;XML值索引和XML全文索引用于加速XML查询中的内容谓词约束。结构摘要索引是一种重要的XML结构索引。本文设计了一种新的XML结构摘要索引rs_index,其特点是将标签路径作为关键字进行逆序存储,从而使带有起始“∥”轴的路径查询转换为高效的B+树前缀匹配。在rs_index结构摘要索引的支持下,路径表达式查询的执行能够充分利用连续的“父亲-孩子”轴作为查询上下文信息,修剪掉大量不必要的搜索空间。本文提出了归约查询树生成算法,基于原生XML索引结构基础框架,化简查询树以减少查询节点的个数,进而有效地降低了结构连接操作的开销,并以统一的方式处理结构关系约束和内容谓词约束。实验表明,该算法能够将XPath路径表达式的平均求值效率提高一个数量级。本文还提出了XN-Store存储方案和各类索引结构的更新策略。动态XML树编码方案BSC利用二进制分数特性解决了节点插入问题。XN-Store的更新机制既保持了节点的文档序,又使更新操作局限于一个页面之内,保证了更新的效率。在XML数据更新的同时,各类XML索引的更新由系统自动维护。此外,针对XML更新的验证问题,本文给出了DTD在原生XML数据库中的存储格式,提出了一种新的XML更新增量验证方法。本文通过一系列实验,比较和验证XN-Store存储方案和XML索引框架的性能。实验表明,基于本文提出的存储方案和索引结构,能够实现高效率的XML查询处理和XML数据更新。
万里勇[4]2012年在《基于索引技术的XML查询优化研究》文中认为如今XML数据被广泛应用于不同领域,其数据和文档规模不断增大,数目不断增多,导致网络中出现了大量的具有复杂结构的XML数据。如何高效管理和查询结构复杂的XML数据是当前人们面对的一个普遍且关键的课题。在过去的十多年中,众多的研究人员和学者从不同的角度提出了各种查询优化的方法,其中利用编码的索引技术是实现查询优化最常用的重要手段之一。在查询优化设计中,充分考虑编码的索引技术,可以很好的实现对XML数据查询优化的需要。因此,结合编码与索引技术来对XML数据查询优化进行探讨,仍然是一个值得深入研究的课题。论文在二叉树遍历的编码基础上,引二叉树的叁叉链表存储结构对XML文档结点进行编码。设计出一种基于二叉树遍历XML文档编码模式。该编码模式利用二叉树的叁叉链表结构来存储XML文档树的结点,用自然数作为结点的编码序号。采用该编码模式作为XML文档树结点编码,选取合适关键词作为索引项,利用二叉排序算法为XML文档建立了相关索引模型。论文在传统区间编码基础上,利用倒排表和B+树作为基本的索引组织,设计出一个由DTD结构索引、XML文档索引和内容索引组成的联合结构索引模型。其中DTD索引采用倒排表作为索引基本单位,XML文档索引采用B+树来建立,内容索引则采用倒排表。在处理的查询时,只要通过一个入口即可以找到其它索引项来完成一个综合的多种查询处理要求。理论与实验结果分析表明,论文中基于二叉树遍历的编码模式,具有存储空间小和查询效率高,且支持动态数据更新操作。以此编码建立的索引具有空间开销小、查询响应速度快和查全率高的特点；以区间编码作为文档树结点编码,建立的联合结构索引模型,处理数据查询时具有较高查询效率,能够满足多文档查询的需求并且满足了对XML文档混合型优化查询(文本查询和结构查询)等需求。
李晓光[5]2006年在《XML非完全结构查询处理中若干关键技术的研究》文中指出随着Internet的发展和异构信息源集成技术以及存储技术的进步，网络中涌现出大量半结构化数据资源。XML由于其所具有的自描述性、灵活的数据结构以及丰富的数据表示能力等特点，逐渐成为数据表示、存储和交换标准之一。近年来，XML非完全结构查询处理技术作为有效管理XML文档的关键技术之一，引起越来越多研究人员的关注。 XML非完全结构查询(Non-fully Structured Query,NFS Query)是指满足用户在缺乏完整的XML文档结构信息情况下的查询需求。NFS查询是近两年出现的XML查询技术，其主要面向缺少完整的结构信息说明以及异构环境下的查询需求。在实际中，特别是在Internet和Intranet上，大部分XML文档缺少结构说明或存在异构现象，这使得NFS查询有着广泛的应用前景。本文就XML非完全结构查询处理技术中的有意义的NFS查询结果判断技术和基于内容的查询结果聚类技术进行了深入研究。 有意义的NFS查询结果判断是NFS查询处理中非常重要的一环，现有的判断方法，如XSEarch中的Interconnection Relationship和Timber中MLCA，都是从一个特定的角度来设计判断标准，缺乏一个准确和全面的定义，这使得它们只能适用于特定的XML文档。另外，现有方法无法适应于大规模XML文档，如XSEarch的索引建立时间和Timber的查询时间在大规模XML文档下远远超出用户的容忍程度。 本文提出了一种基于模式和实体概念的有意义的NFS查询结果判断模型一PE模型。PE模型从系统角度出发定义了一种用户普遍接受的判断方法，与具体的等价模式和等价查询项的判断方法无关，具有可扩展性。基于PE判断模型，提出一种具体的基于结构相似性的等价模式判断方法，并给出了一个判断规则。为了提高NFS查询的执行效率，设计了模式索引PE和增强的倒排索引I2P，提出一种高效的NFS查询算法，它们不仅可以支持高效的路径查询和关键字查询，而且可以有效地支持本文提出PE模型，并有效地利用了现有XML数据库系统中的索引资源，适用于大部分XML编码方案。实验表明，本文方法的效率和准确率要远远高于XSEarch和Timber系统，适用于大规模XML文档。 NFS查询为非精确查询，在XML文档规模较大的情况下，NFS查询往往返回大量结果。而以文档为中心的XML文档节点包含了大量的文本信息，为了方便用户快速定位所需信息，通常需要对结果按照内容进行聚类。文档聚类是实现这一目的的有效技术之一。基于概率模型的聚类方法具有高维数据适用性和簇可
刘波[6]2008年在《XML数据智能管理若干关键技术研究》文中研究说明随着海量XML数据的涌现与传递,XML已成为互联网上信息表示和数据交换的一个重要标准,继而产生了对XML数据管理的需求,如何有效地表示、查询与挖掘这些XML数据已经成为当前XML数据管理领域遇到的一个重要挑战。针对目前XML数据管理研究现状中存在的问题与不足,本文研究了XML数据模型、群体智能、模式识别、神经网络、数据挖掘与智能计算等原理与方法,在原型系统XBASE上提出了一系列基于XML键的数据清洗、查询、数据挖掘等新的智能管理方法,同时探讨了XML重构的有效途径等问题。本文围绕XML数据的查询与数据挖掘等智能管理问题展开研究,研究内容和取得的成果主要体现在以下四方面:1.XML数据管理框架—XPDM的建立现有的XML数据模型存在着四个问题影响了XML数据的有效管理,即:(1)数据的异构:给多数据源集成带来许多困难,影响了信息查询的有效性;(2)数据的非一致性:由于数据约束的不完整性,常导致数据前后不一致,影响数据查询的准确性;(3)多数据源之间数据依赖关系的不确定性:影响数据之间的归并与查询;(4)语义标准的规范:由于XML正处于发展之中,许多规范还不完善,往往导致了查询语句的繁琐与混乱。针对以上问题,本文提出了一种以XML键构建的向量空间模型为基础、利用概率理论进行操作的海量XML数据管理框架—XPDM。该框架通过对XQuery 1.0和XPath 2.0数据模型XDM进行语义规范新扩充及XML数据矢量转换,较好地解决了以上四个问题。2.数据智能清洗与查询策略为了解决XML文档中的“脏数据”问题,通过引入XML键组合及XML向量模型,利用贝叶斯学习方法与马尔可夫链概率转移策略建立XML数据清洗过程的元数据模型,利用XML树相似性判定算法,提出了一种智能清洗XML数据的新方法,通过相应规则库的预定义完成XML数据的清洗;另外为了解决XML数据清洗检测繁锁及灵活性差的问题,提出了通过合理组合XML键、融入粒子群算法、结合隐马尔可夫模型信息抽取策略构建XML数据清洗优化算法;为了提高XML数据查询的智能性与有效性,通过采用启发式方法,结合XML半结构化的特点,将粒子算法与蚁群算法融入到海量XML数据概率查询上,并进行相应改进,实现了数据查询范围的并行处理能力与收敛效率的提高。3.XML数据智能挖掘策略互联网上已聚集了海量的XML数据,为了有效地对XML数据进行挖掘,本文从以下几个方面进行研究:(1)为了提高海量XML文档集的聚类质量,分别以粒子群算法与矩阵迭代自组织算法为基础,提出了基于粒子群的XML自适应混沌聚类算法和基于向量空间模型的矩阵迭代自组织XML辅助聚类算法;(2)为了提高海量XML文档集的并行处理能力,根据混沌原理,融入蚁群聚类算法,通过定义相应混沌适应度函数衡量蚂蚁与其邻域的相似程度,提出了一种基于混沌原理与蚁群聚类模型的XML分片算法;(3)针对XML数据的流动性和无限性等特点及质量检测存在的不足,提出构建XML键的矢量矩阵作为窗口,利用矢量积小波变换多级分解与重构,再结合最小二乘支持向量机构建双滑动窗口进行XML数据自适应监测算法,满足对XML数据进行网络传递的质量管理要求。4.XML智能重构策略为了更好地优化XML的语义规范,解决随着用户需求的变化以及时间的推移、XML数据结构也会发生变化这一问题,对XML重构进行了探测性研究。在XML文档片段重构的基础上,利用XML语义约束关系及XML路径层次性,再结合向量机原理与频繁模式的特点,提出了XML频繁模式树XFP-tree算法进行XML结构重构策略,有助于进一步保证XML的质量。
杨梅[7]2007年在《XML数据的查询优化研究》文中认为Web技术的飞速发展使得Web逐渐成为人们获取、传播和交换信息的重要途径。随着信息量的急剧增长,如何表示和交换多样化的Web数据成为关键问题。继HTML(Hyper Text Markup Language)之后,XML(eXtensible Markup Language)已经逐渐成为互联网信息的主要表示和交换工具。与HTML不同,XML实现了文档数据内容与表达的分离,从而有利于信息共享和检索,但同时XML文档的非结构性为其组织、管理和检索带来了极大的困难。XML文档的特性使其区别于关系和对象等结构数据以及传统的半结构数据而成为一种独特的数据,因此如何高效地获取有用的XML数据并对XML查询进行优化处理成为新的研究课题。为了实现XML数据的查询优化,近年来人们相继提出了很多索引技术和连接算法,这些索引主要是根据边标签和元素值建立的。然而有的索引不包含所有的元素节点,因而在进行查询时许多路径仍需要检测;有的在向前或向后遍历时产生了大量的冗余数据,从而造成查询代价较大。本文对XML数据查询方面展开研究,在查询语言、数据模型、基于索引的查询优化等方面做了以下几个方面的工作;(1)就本文需要的Schema模式围绕XML查询语言做了研讨,在此基础上提出了查询算法普遍的瓶颈问题。(2)鉴于现有的数据库产品在管理XML数据上的优越性,针对XML数据在关系数据库中的存储方式,对XML数据和关系表之间的固定模型映射进行了研究,并实现了叁种不同粒度的存储模型。(3)提出了基于Schema的通用路径表达式(GPE)转化为简单路径表达式(SPE)的新方法G2S,该方法是XML查询优化的重要步骤。G2S是一种启发式的方法,它利用Schema中的XML文档的统计信息来改写GPE为SPE。(4)提出利用Schema生成关系模式,并在此基础上提出一种基于Schema的XML数据结构索引,结合Schema的数据字典提出了OB(Orthogonal B+tree)树的存储方式,可快速的确立元素间关系,减少元素访问及路径连接次数,从而缩短路径查询的响应时间,提高了查询的效率,具有一定的实际意义。
贾蓓[8]2008年在《基于结构连接的XML查询处理与研究》文中研究指明XML自从1998年由W3C提出以来,就迅速的成为Internet上用于数据表示和数据交换的标准。XML文档大量涌现,XML的有效管理受到广泛关注。由于XML数据具有不同于传统数据形式的树状结构,使得传统的数据库技术不能有效地发挥作用,因此需要针对其特点研究新的处理方法。为了解决XML路径查询处理中的关键技术问题,为较大规模的XML查询应用提出切实可行的解决方案,本文给出了XPath查询的系统框架,定义了系统可以处理的XPath的语法,实现了一个XML文档的查询处理系统。作为XML查询处理的核心操作,结构连接操作的高效实现是提高查询处理性能的关键所在。本文针对结构连接操作的高效问题,在XML数据区间编码的基础上,把基于过滤的小枝结构连接技术应用到查询系统中。把源路径以及路径包含的概念引入过滤算法,减少了PSet集合中的路径数目。对使用过滤算法与不使用过滤算法的整体小枝连接技术进行了实验比对,试验结果显示使用过滤算法的整体小枝连接具有更好的性能。现有的XML结构连接算法都是在节点编码的基础上提出的。目前,各种节点编码方式及其对应的结构连接算法很多。本文针对多种结构连接算法进行了系统的总结和比较,并分析了各种算法的不同性能。
尹晓鹏[9]2005年在《基于区域编码的XML结构连接算法研究》文中进行了进一步梳理由于XML数据具有不同于传统数据形式的特点,使得传统的数据库技术不能有效地发挥作用,因此需要针对其特点研究新的处理方法。作为XML数据处理中最重要问题之一的查询操作已经成为了当前研究的热点。为了解决XML路径查询处理中的关键技术问题,为大规模的XML查询应用提出切实可行的解决方案,本文分别对查询处理中的元素节点编码方案和结构连接算法两方面技术进行了研究。首先,针对目前大部分编码方案不能很好地支持文档更新的问题,本文提出了一种基于区域的动态编码方案DNS(Dynamic Numbering Scheme)。该方案通过以实数代替整数对文档进行编码能够利用连续数值间的区域为新插入的节点或子树编码,有力地支持了文档的更新。同时提出了DNS动态再分配算法,该算法能够根据文档的更新情况动态调整XML文档树中部分节点的编码,从而进一步提高了对文档的更新性能。其次,针对结构连接操作的高效实现问题,在区域编码的基础上,本文提出了一种改进的基于划分的结构连接算法PBJ(Partition Based Join)。该算法通过在连接过程中设立栈的机制有效地解决了已有算法中存在的数据复制问题;并利用内存缓冲数而非有效内存的大小对输入数据集合进行划分,有效地提高了算法的I/O性能;同时针对内存中结构连接的效率问题,提出了Inverse Tree的结构,通过对内存中的祖先输入集合建立该结构,可以高效地在子集合间进行结构连接,从而进一步提高了算法的执行效率。最后,本文在Native XML数据管理原型系统Orient-X基础上进行了一系列实验,实验结果表明本文的动态编码方案DNS和结构连接算法PBJ都具有良好的执行性能。
王宏志[10]2008年在《XML数据查询处理技术的研究》文中认为由于其良好的可扩展性和灵活性,XML已经成为Web上数据表示和交换的标准,在各种应用中出现大量的XML形式的数据。作为一种半结构化数据,XML数据的高效处理带来了新的挑战。XML数据管理已经成为数据管理中一个重要的研究领域。XML数据管理中一个重要问题是如何对XML数据进行高效的查询处理。本文以XML数据的高效查询处理为目标,研究了树结构XML文档、图结构XML文档、XML数据流和基于XML的信息集成系统中的查询处理,主要研究成果如下:(1)提出了一整套支持树结构XML文档上路径查询高效处理的方法。具体的,提出树结构XML文档的磁盘存储结构。该存储结构有效地结合了结构索引、基于编码的连接操作以及树的遍历操作,支持复杂路径查询的高效处理。基于这种存储结构,提出了多种查询操作的实现方法。针对带有复杂结构和值约束的路径查询,提出了代价模型和基于代价模型的查询优化策略。实验结果表明这种查询处理方法有着很高的效率和可扩展性,查询优化策略可以快速有效地生成查询计划。(2)在图结构XML文档的查询处理方面,提出了子图查询和拓扑查询的处理方法。具体的,对DAG上的可达编码进行了扩展,使之能够支持有圈的图,并且提出了有效支持子图查询的编码存储方法。基于这种存储方法,提出了子图查询处理策略。这种策略能够高效地处理形式为一般图、包含可达关系的子图查询,经过简单的扩展,可以用来处理同时包含可达关系和连接关系的子图查询。实验结果表明本文提出策略能够高效地处理子图查询。提出了一种图结构XML文档上的新型查询―拓扑查询,并且给出了拓扑查询的高效处理算法。(3)在XML数据流的查询处理方面,首次提出了XML数据流上聚集查询的问题,对其给出了精确定义并提出了高效查询处理算法,既支持复杂的XPath表达式,又适用于多种类型的XML聚集,并且可用于基于SAX的XML文档上的聚集查询处理。分析和实验结果表明本文的提出算法具有很高的效率和可扩展性。(4)在基于XML的信息集成方面,本文对结果传输、返回结果合并与数据源选择这叁个关键技术问题进行了研究。具体的,提出了两种对作为结果返回的XML数据片段进行缩减的策略。提出了基于XML的信息集成系统中XML数据片段的连接操作,用来描述多种情况下XML数据片段的连接,对这些连接操作提出了高效的实现算法。提出了用于数据源选择的索引结构,能够同时对数据源中值的信息和结构信息进行概要,从而为具有复杂结构和值约束的查询进行数据源选择。还提出了两种索引缩减策略。基于压缩和非压缩的索引结构,分别提出了有效的数据源选择方法。实验结果表明这种数据源选择方法有很好的精度和效率,索引缩减策略能够在不过多损失数据源选择性能的情况下有效地缩减索引。
参考文献：
[1]. XML路径查询处理关键技术研究[D]. 王静. 中国科学院研究生院（计算技术研究所）. 2003
[2]. XML查询处理结构中的一种逻辑优化算法[D]. 冯林. 西南大学. 2008
[3]. 原生XML数据库存储与索引关键技术研究[D]. 王鑫. 南开大学. 2009
[4]. 基于索引技术的XML查询优化研究[D]. 万里勇. 中南大学. 2012
[5]. XML非完全结构查询处理中若干关键技术的研究[D]. 李晓光. 东北大学. 2006
[6]. XML数据智能管理若干关键技术研究[D]. 刘波. 中南大学. 2008
[7]. XML数据的查询优化研究[D]. 杨梅. 湖南大学. 2007
[8]. 基于结构连接的XML查询处理与研究[D]. 贾蓓. 天津师范大学. 2008
[9]. 基于区域编码的XML结构连接算法研究[D]. 尹晓鹏. 燕山大学. 2005
[10]. XML数据查询处理技术的研究[D]. 王宏志. 哈尔滨工业大学. 2008
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