基于蟻群算法的分布式數據庫查詢優化
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針對分布式數據庫中關系及其分片多副本、多站點存儲的特性會增加查詢搜索空間及時間復雜度，從而降低查詢執行計劃（QEP）搜索效率的問題，提出一種基于分片分配選擇器（FSS）設計準則的并行遺傳一最大最小蟻群算法（ PGA-MMAS）。首先，結合實際的企業分布式信息管理系統設計FSS，啟發式選擇較優關系副本，以減少查詢連接代價并縮小PGA-MMAS的搜索空間；然后結合遺傳算法（GA）收斂較快的優勢，對最終連接關系進行編碼和并行遺傳操作，得到一組相對較優的QEP，并將其轉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QEP；最后分別在不同關系數情況下對算法進行仿真實驗，結果表明，基于FSS的PCA-MMAS搜索最優QEP的效率高于原CA以及基于FFS的CA、MMAS和CA-MMAS；經實際工程應用驗證，所提算法搜索出的高質量QEP可以提高分布式數據庫多關系查詢效率。
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