%0 Journal Article
%T 基于并行遗传最大最小蚁群算法的分布式数据库查询优化
%A 王俊义
%A 班文娇
%A 童记超
%J 计算机应用
%D 2016
%R 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.03.675
%X 摘要 针对分布式数据库中关系及其分片多副本、多站点存储的特性会增加查询搜索空间及时间复杂度,从而降低查询执行计划(QEP)搜索效率的问题,提出一种基于分片分配选择器(FSS)设计准则的并行遗传-最大最小蚁群算法(PGA-MMAS)。首先,结合实际的企业分布式信息管理系统设计FSS,启发式选择较优关系副本,以减少查询连接代价并缩小PGA-MMAS的搜索空间;然后结合遗传算法(GA)收敛较快的优势,对最终连接关系进行编码和并行遗传操作,得到一组相对较优的QEP,并将其转化为并行最大最小蚁群算法(MMAS)的初始信息素分布,从而使其更快速地搜索到全局最优QEP;最后分别在不同关系数情况下对算法进行仿真实验,结果表明,基于FSS的PGA-MMAS搜索最优QEP的效率高于原GA以及基于FFS的GA、MMAS和GA-MMAS;经实际工程应用验证,所提算法搜索出的高质量QEP可以提高分布式数据库多关系查询效率
%K 分布式数据库
%K 遗传算法
%K 最大最小蚁群算法
%K 最优查询执行计划
%K 并行
%U http://www.joca.cn/CN/abstract/abstract19098.shtml