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1传统信息查询优化技术 1.1基于浓密树的查询优化算法 基于浓密树的MJ查询优化算法在同步执行计划的目标之下,可以实现以下三种查询优化算法,分别为GP算法,GR算法和GPP算法。以上三种算法有四个弊端:一是丢弃了同步执行阶段之间的流水线并行性;二是增加了读写中间结果的I/0开销;三是较早完成JOIN任务的处理结点,必须空闲等待,降低了处理结点的利用率;四是不能实现高效率的查询计划。 1.2SQL语句的优化方法 优化器对where子句的优化有3种方法:优化参数;连接条件“;或”运算条件。它也存在着两个方面的缺陷:一是使用了例如float对应,char和varchar对应不兼容;其二是,由于某种原因无法实现的表达式编译,优化器就只能使用它的平均密度来估计命中的记录数,这样就导致了计算的不准确。 1.3访问瓶颈问题 互联网通信中的访问瓶颈问题,一直是运营商致力于解决的难点,传统意义的访问瓶颈可以运用以下三个方法来解决: (1)CPDF图生成算法;(2)顺序执行图的构造算法;(3)结点划分算法。但是这三种算法都在一定程度上存在不可避免的弊端,已经不是和现在的计算了,随着目前新算法的不断进步,人们开始逐渐推崇LPT算法。 人们一直致力于构造一些好的性能,保证多项式时间近似算法。采用其中最自然也是最有名LPT算法,它的计算原理是 1.3.1把元素按单调递减顺序排列,设P1,P2,P3......}Pn,构成序列L。 1.3.2将L中的当前元素放人当前和最小的子集中,然后从L中去掉它。 这种新的计算方法,在你不了以往计算方法的不足基础上,还有自己的创新和独到之处,计算出的结果更准确,更有利用价值和参考价值。 2通信费用问题 在实践中,通信费用问题的算法可以有很多,其中最直观的算法是“贪婪算法”,它是依照一种最优度量法,即每步都取局部最优值,最后求得解的过程。但是这种算法也有自身的缺陷就是它的解并不一定是最优解,有时甚至与最优解相去甚远,误差超过可以忍受的范围。 解决工程问题,必须综合考虑精度和复杂性。 在兼顾两方面因素的前提下,本文采用一种近似算法,其算法思想主要是: 2.1问题的解由向量(xlnx2“,..X)表示,取部分向量(Xl>x2r..Xk)表示k部分解,k<n,此时,存在以下两种情况:(1)存在某个j>k,此时应该依次比较最后一个下载信息块之后的量,直到找到一个放得下的信息块为止。若还有剩余容量,则做循环,直到所有的任何信息块均比较完;(2)对于所有j>k。表明已不能放任何一个信息块,否则会超过M,则j>k时,xi=Oo 2.2取部分向量((Xl>Xz,一,xk,xk+1)表示部分解,转以上步骤,设通信费用算法的最优解为Z+,上述算法的解为Z。该算法的性能与h的取值有关,所得出的结果是最优解。通过引人近似算法解法,成功地解决了通信费用问题。它具有精度高,容易用程序实现等优点。 3结束语 目前的信息冗乱状况急需要进行规划和处理,因此运用科学的计算方法,对互联网中的大量信息进行运算和分类,可以减轻服务器的负荷量,提高工作效率,降低费用支出,在理论价值、经济价值和现实意义。文本在基本的算法的分析基础上,提出了系统的可行方法,提高了互联网的通信质量。