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支持XML查询代价估计的概要信息树的设计与实现
XML查询代价估计涉及到对XML文档进行查询操作时，所需的资源和时间成本的估计。对于大规模的XML文档和复杂的查询操作，准确估计查询代价非常重要，因为不同的查询结果和查询方式可能会导致不同的查询代价。
因此，为了提高XML查询代价估计的准确性和效率，本文提出了一种概要信息树的设计与实现方法。本文首先介绍XML查询的概念和查询代价的估计方法，然后详细阐述概要信息树的设计和构建方法，最后对该方法进行了实验验证和性能评估。
一、XML查询和查询代价估计
XML是一种标记语言，用于表示和描述复杂的文档和数据结构。XML文档通常包含一个或多个元素（如节点）和它们之间的嵌套关系。查询XML文档通常使用XPath查询语言，该语言支持基于节点、属性、关系和值的查询方式。对于复杂查询，XPath查询语言也支持递归查询和分组查询等高级查询方式。
XML查询代价估计是指对查询操作所需的资源和时间成本进行估计。通常使用代价模型来估计查询代价，代价模型可将查询代价分为计算和I/O成本。计算成本是指查询所需的计算时间和CPU资源，I/O成本是指查询所需的磁盘I/O和网络传输成本。对于大规模的XML文档，I/O成本可能会占到查询代价的大部分，因此对I/O代价的准确估计非常重要。
二、概要信息树的设计和构建
概要信息树是一种用于估计XML查询代价的数据结构，它能够提高查询效率和准确性。概要信息树的构建方法基于XML文档的结构和查询模式，并且它只需要预处理一次，之后就可以重复使用。下面，我们将详细介绍概要信息树的设计和构建方法。
（1）结构和标记
概要信息树基于XML文档的结构和标记来构建。它将XML文档分成一系列的节点，每个节点是一个XML元素或属性。每个节点都包含一个标记（tag）和一个路径（path），其中标记是节点的名称，路径是节点从根节点到该节点的路径。例如，节点<book>位于路径/bookstore/book，其中/bookstore是根节点。
（2）路径索引
为了实现快速查询代价估计，概要信息树需要为每个节点建立一个路径索引。路径索引通常存储在哈希表中，它将每个节点的路径映射到节点本身。路径索引可以加速节点查找和路径匹配。
（3）概要统计信息
除了路径索引，概要信息树还需要存储一些节点的概要统计信息，例如节点数、平均深度、出现频率和I/O代价等。这些统计信息可以加速代价估计和选择查询计划。通常，可以在概要信息树的构建过程中统计这些信息。
（4）概要信息树的构建方法
概要信息树的构建方法通常分为两个步骤。首先，需要对XML文档进行解析和分割，将其分成一个或多个节点和路径。然后，构建路径索引和统计信息，以构建概要信息树。具体步骤如下：
1.解析文档，将XML文档转换为内存树结构。
2.按节点路径进行分割，获得所有节点和它们的路径。
3.为每个节点建立路径索引。
4.根据节点的路径和出现频率计算每个节点在概要信息树中的权重。
5.构建概要信息树，其中每个节点代表一组具有相似属性和路径的节点。
6.为每个节点计算平均深度和I/O代价等统计信息。
三、实验验证和性能评估
为了验证概要信息树的有效性和效率，我们进行了一系列相关实验和性能评估。实验结果表明，概要信息树可以显著提高XML查询的执行效率和准确性，同时降低查询代价。
四、总结
本文介绍了一种用于XML查询代价估计的概要信息树设计和实现方法。该方法基于XML文档结构和标记，能够提高查询效率和准确性，并且与常用的查询优化技术和代价模型兼容。我们的实验结果表明，概要信息树可以显著提高XML查询的执行效率和准确性，同时降低查询代价，具有较好的应用前景。