基于关系存储的XQuery核心语句查询计划生成与优化研究的中期报告.docx

基于关系存储的XQuery核心语句查询计划生成与优化研究的中期报告
摘要：
关系存储和XQuery是两种广泛应用于各种应用程序的技术。虽然两者之间存在显着的差异，但是在某些情况下，它们可以相互补充，提供更好的解决方案。本文研究了基于关系存储的XQuery核心语句查询计划生成与优化，并介绍了这一领域相关研究的最新发展。本文还提出了一种新的查询计划生成和优化算法，该算法可以在高效处理查询时提供更好的性能。
关键词：关系存储，XQuery，查询计划，优化算法
1.引言
XQuery是一种用于查询和操作XML文档的编程语言。由于XML文档的日益普及，XQuery在各种应用程序中得到了广泛的应用。然而，XQuery的设计最初是针对XML存储的，而非关系存储。这导致了在查询关系数据库中的XML数据时，XQuery的性能和可扩展性受到了限制。
关系存储是传统数据库中广泛使用的一种数据存储方式。它提供了高效的数据管理和查询功能。为了克服XQuery在关系存储中的性能问题，研究人员开始将两者结合起来，并探索了基于关系存储的XQuery查询计划生成和优化技术。
2.相关工作
目前，已经有一些工作研究了基于关系存储的XQuery查询计划生成和优化。其中，一些研究集中在如何将XML数据映射到关系模式上，另一些则关注查询处理技术。
在XML数据映射上，研究人员尝试将XML文档转换为关系表，以便在关系数据库中进行查询。例如，Bertino等研究人员提出了一种基于关系模式的XML数据管理方法，其中将每个XML元素映射到一个关系表，并使用关系键来管理元素之间的关系。同样，研究人员还提出了其他一些XML数据映射方案，如基于树形结构的XML数据管理方法、基于哈希的XML数据管理方法等。
在查询处理技术上，研究人员将重点放在如何生成和优化查询计划上。例如，一些研究人员尝试将XQuery查询转换为关系查询，然后使用现有的关系查询优化技术生成查询计划。另一些研究人员则专注于将XQuery查询直接映射到关系存储上，并提出了一些新的优化技术，如使用基于连接图的查询重写方法、使用基于统计的查询优化方法等。
3.提出的方法
本文提出了一种新的基于关系存储的XQuery查询计划生成和优化算法。该算法包括以下三个步骤：
步骤1.将XQuery语句中的每个查询表达式转换为等价的关系查询。
步骤2.将转换后的关系查询生成连接图，并使用基于连接图的查询优化技术生成优化后的查询计划。
步骤3.将优化后的查询计划翻译为对关系存储的真实查询，然后执行该查询以获取查询结果。
4.计划和进度
目前，我们已经完成了步骤1的研究工作，并提出了一个转换器来将XQuery表达式转换为等价的关系查询。我们正在进行步骤2的研究工作，并计划在未来几个月内完成该步骤。针对步骤3，我们计划在完成步骤2后立即开始研究。
5.结论
本文对基于关系存储的XQuery查询计划生成和优化进行了研究。我们介绍了这一领域的相关工作，并提出了一种新的查询计划生成和优化算法。该算法可以在处理查询时提供更好的性能。我们计划在未来几个月内完成该算法的实现，并进行实验验证。