| 目录 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1．1 论文的选题及需求背景 | 第7-8页 |
| 1．2 数据库的查询和优化 | 第8-10页 |
| 1．2．1 关系查询语言 | 第8-9页 |
| 1．2．2 查询处理流程 | 第9-10页 |
| 1．2．3 查询优化的技术 | 第10页 |
| 1．3 论文的目的和主要研究内容 | 第10-11页 |
| 1．4 论文的组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 查询优化技术综述 | 第12-19页 |
| 2．1 查询优化的必要性 | 第12-13页 |
| 2．2 关于执行引擎的基本理论 | 第13-16页 |
| 2．2．1 执行引擎概述 | 第13-14页 |
| 2．2．2 物理查询计划操作符 | 第14页 |
| 2．2．3 针对单个操作符的算法 | 第14-15页 |
| 2．2．4 表达式的计算 | 第15-16页 |
| 2．3 关于优化器的基本理论 | 第16-19页 |
| 2．3．1 优化器概述 | 第16页 |
| 2．3．2 优化器的基本原理 | 第16-19页 |
| 第三章 查询优化技术的分类比较 | 第19-23页 |
| 3．1 基于语义的查询优化 | 第19页 |
| 3．2 基于代数规则的查询优化 | 第19-21页 |
| 3．3 基于代价和统计的查询优化 | 第21-23页 |
| 第四章 基于统计的优化器模型设计 | 第23-36页 |
| 4．1 基于统计的优化器模型的提出 | 第23页 |
| 4．2 基于统计的优化器模型设计思想 | 第23-25页 |
| 4．2．1 优化的原则 | 第23-24页 |
| 4．2．2 优化器设计需要研究的内容 | 第24-25页 |
| 4．3 基于统计的优化器模型 | 第25-36页 |
| 4．3．1 模型结构 | 第25-26页 |
| 4．3．2 查询重写模块 | 第26-27页 |
| 4．3．3 代数空间 | 第27页 |
| 4．3．4 路径选择空间 | 第27-29页 |
| 4．3．5 代价评估模块 | 第29-32页 |
| 4．3．6 planner模块 | 第32-34页 |
| 4．3．7 粒度评估模块 | 第34-36页 |
| 第五章 多连接查询优化的遗传算法设计 | 第36-63页 |
| 5．1 多连接查询优化 | 第36-37页 |
| 5．1．1 多连接查询优化问题的图论描述 | 第36-37页 |
| 5．1．2 影响多连接查询优化的因素 | 第37页 |
| 5．2 组合优化问题 | 第37-42页 |
| 5．2．1 组合优化问题概述 | 第37-41页 |
| 5．2．2 多连接查询优化与TSP问题 | 第41-42页 |
| 5．3 搜索策略的算法研究 | 第42-48页 |
| 5．3．1 穷尽搜索算法 | 第43-45页 |
| 5．3．2 启发式算法 | 第45-46页 |
| 5．3．3 局部随机搜索算法 | 第46-47页 |
| 5．3．4 全局随机搜索算法 | 第47-48页 |
| 5．4 遗传算法设计 | 第48-63页 |
| 5．4．1 遗传算法简介 | 第48-50页 |
| 5．4．2 模板理论 | 第50-51页 |
| 5．4．3 算法描述 | 第51-52页 |
| 5．4．4 遗传算法实现的关键技术 | 第52-56页 |
| 5．4．5 多连接查询优化的遗传算法的设计模型 | 第56-59页 |
| 5．4．6 应用于多连接查询优化的遗传算法概要设计 | 第59-63页 |
| 第六章 基于左深树空间的遗传算法设计与实现 | 第63-71页 |
| 6．1 基于左深树空间的GA算法设计 | 第63-66页 |
| 6．1．1 编码 | 第63-64页 |
| 6．1．2 适应度函数 | 第64页 |
| 6．1．3 选择策略 | 第64-65页 |
| 6．1．4 交配算子 | 第65页 |
| 6．1．5 变异算子 | 第65-66页 |
| 6．2 算法实现流程 | 第66页 |
| 6．3 实验及结果分析 | 第66-71页 |
| 第七章 查询优化的直方图技术研究 | 第71-76页 |
| 7．1 基本概念 | 第71-73页 |
| 7．2 限定误差的变宽直方图 | 第73-74页 |
| 7．3 串行直方图 | 第74页 |
| 7．4 最优直方图构造算法 | 第74-76页 |
| 第八章 结论 | 第76-77页 |
| 8．1 研究现状 | 第76页 |
| 8．2 下一步的工作 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |