| 标题 | 现代化商场中分布式查询的优化分析 |
| 范文 | 摘 要：随着我国科学技术的不断发展，我国已经迈入了信息时代，现代化商场的信息化也随之不断提高。在如今市场竞争激烈的背景下，商场如何才能占有一席之地，这主要取决于现代商场是否具有高效的信息查询和先进的获取技术。本文首先阐述了分布式查询的在现代化商场的重要性，详细充分扥类了分布式查询的优化，并在此基础上举例讲述了分布式查询在现代化商场的应用，以期为业内人士的研究提供重要的参考依据。 关键词：现代化商场；分布式查询；优化分析；重要性 自从改革开放以来，我国的社会经济和科学技术便得到了飞速发展，各个商场也随之不断发展，其规模日益扩大。但是在这过程中，传统的管理模式和管理手段越来越无法满足现代商场的实际需求以及发展趋势了，从而出现了商场的信息化管理。在对商场进行信息化的管理过程中，运用的最为广泛的技术手段便是信息查询技术。信息查询技术的质量和效率直接对商场的管理质量和水平产生重要的影响。 一、分布式查询概述 1.分布式数据及特点。分布式查询能够得以实现来源是分布式数据的建立，而分布式数据库则是运用物理学和逻辑学原理构建的数据系统。分布式数据库使用的方法是先通过计算机网络把地理位置分散，然后又将管理及控制进行不同层次的集中化。简单来说，分布式数据库就是把不同逻辑单位进行连接，并由这些单位组成相互联系和统一的大数据库。由此可以看出，分布式数据库实际上就可以被认为是计算机网络和数据系统两者的结合。 一个分布式数据库系统的建立必须要以相关数据为基础，并利用网络站点进行维护和管理，而从数据和站点的性质来看，分布式数据库系统就必须具备三个特点，即数据在物理上应是具有分分布性、在逻辑上则是要具有整体性、站点要有自治性。正是这个三点特性决定了分布式查询可以为需要数据查询的企业服务，也是目前分布式查询能够得到广泛运用的关键。 2.分布式查询的概念。所谓的分布式查询优化技术主要是通过用户提交上的全部查询要求，并将这些查询要求翻译成多个节点都能够识别的查询请求，同时还需要每个节点查询的结果进行总结和返回。 分布式查询优化主要包括的内容有两大类，第一类是有分布式查询处理；第二类是分布式查询优化。其中分布式查询处理主要是以整个分布式查询处理的过程和所用的策略为对象，对它们进行研究；而分布式查询优化主要是以查询策略的优化为对象，对其进行研究。换句话说就是从多种不同的查询方案中寻找到与之相适应的最佳方案。分布式查询处理是分布式数据库的重要研究的对象之一，通过分布式查询处理，可以将分布式数据库与用户紧密的联系起来。在分布式数据库中的数据由于具有冗余与分布的特点，从而使得各个站点之间的传输代价成为了查询处理的主要矛盾。同时，数据的冗余与分布特点提高了查询并发处理的可能性，从而在很大程度上降低了查询处理的响应时间，提高了处理速度。因此，分布式查询处理与集中式数据库相比，不仅添加了新的内容，而且还添加了复杂性。 3.分布式查询的层次结构。分布式查询是按一定逻辑顺序对数据进行处理，那么其处理过程也具有不同的层次结构，这些层次大体上可以分为以下四层： （1）查询分解。查询分解实际上就是一个关系代数的表达式，而这个式子则是由查询问题转变成定义全局关系上而来，该层信息的转换是主要来自全局概念的模式。 （2）数据本地化。数据本地化是将本在全局关系上的查询进行细化之后有转换到合适的片段上。该层查询的变化中要用到的信息主要由两个模式得到，一个是分片模式，另一个则是片段分配模式。 （3）全局优化。全局优化的重点是连接操作，该层输出的处理数据是片段上的代数查询，其信息来源为统计信息，如站点的统计信息和通信信息。 （4）局部优化。局部优化执行由与其相关的站点完成，通过DNMS优化，信息来源为局部模式。 二、现代商场中信息查询的重要性 随着我国科学技术的不断发展和信息时代的到来，我国各个商场的信息化也随之提高，并且开始采用信息化手段对商场进行管理。通过对目前各个商场的现状分析来看，商场的信息化主要体现在对商品的进货、销售、储存、职工、以及物流等方面进行了信息化管理。对商场采用信息化的管理手段的主要目的在于让使商场的管理者打破时间和地域空间的限制，随时随地查询各个商场的经营资料和库存资料，同时而且还可以根据查询结果为下一步决策提供参考依据。 除此之外，库存出储存还可以通过信息化管理查询商品信息和库存数量，这不仅能够满足客户的要求，而且还能够在最大程度上降低商品的库存量。与此同时，商品供应商可以通过信息化管理对商品的销售情况进行查询，以便对销售模式和销售首选作出及时的调整。而消费者可以通过信息化管理查询商品的新进情况、商品打折的价格和货位，从而在一定程度上提高了购物的水平和效率。 三、分布式查询的优化处理分析 1.分布式查询优化的目标。从整体上来说，分布式查询优化目标主要由两种不同的目标组成。第一种目标是以最小的总代价为标准的。第二种目标是以最短的信息查询响应时间为标准的，这种以最短的信息响应时间为标准的目标在分布式数据库系统中占有十分重要的位置。这主要是由于分布式数据库系统并不只是由单个计算机构成，而是由多台计算机组合而成的系统，其中的信息和数据的冗余与分布提高了查询与处理功能并行的可能性，从而在很大程度上缩减了信息数据查询处理的响应时间，并且在一定程度上提高了信息的处理速度。 在分布式查询的优化处理过程中，也会常常遇到同时使用这两种标准的情况，因此需要根据分布式数据系统的应用不同，可以将这两种标准分为主要的标准和辅助的标准。在分布式数据库系统中，分布式查询优化的内容主要包括查询策略优化和局部处理优化这两个内容，其中查询策略优化显得特别重要。在一般的情况下，分布式查询策略的好坏直接对计算机网络资源耗费的多少产生重要的影响。 2.分布式查询优化需要解决的问题。大多数的分布式数据库系统都是属于关系型的，这主要是由于存在这语义级别非常高的关系查询，从而为查询优化提供了更大的可能性。在实际过程中，分布式数据系统查询的方法有很多种，并且每种方法之间存在着很大的区别性。在一般情况下，分布式数据库的查询方法主要由远程查询、局部查询以及全部查询三种组成。 其中远程查询和局部查询只会涉及相应的某个节点上的数据，因此查询优化采用的技术就是对集中式的数据库进行查询优化。而全部查询涉及的节点上数据比较多，因此对于查询处理和优化而言，具有很大的复杂性。 为了制定一个合理的查询策略，不仅需要做出正确的判断，而且还需要通过精密的计算，从总体上来说可以分为三大类型。首先是查询分析，将全部查询细化成几个不同的子查询系统，规定每个子查询系统只能查询一个节点的数据，并且还可以由局部数据库管理系统处理。其次，对操作执行的顺序进行科学合理的选择。如果顺选择不当，将会对查询优化结果以及整个分布式数据系统造成极大的影响。选择科学合理的操作顺讯主要是对连接操作的次序进行确定，而其他的操作顺序时很容易确定的，例如在选择操作和投影操作中，应该尽量提前执行。但是，对于不同节点上关系的连接操作的顺序必须要进行充分的考虑和认真的执行。另一番，科学合理的对操作方法进行选择也是极为重要的。其主要的内容时将若干操作集合在数据库的一次存取中执行，同时选择有效的存取路径以及选择某一种算法等方面的内容。 四、分布式查询在商场中的运用 本文用例举法，分别采用不同的优化策略进行查询操作，通过查询速度的快慢说明查询优化的重要性。 例1：在某个A站点存在有一个库存表，库存表的内容包括有商品号、商品名字、成本价格、库存数量、厂家名称等。这个库存表一共有一千条左右的记录，每条记录共有一百个字节，其中包括有8个字节的商品号、20个字节的商品名字以及厂家名称等；而B站点存在有一个销售表，销售表的主要内容包括有会员号、商品号、购买数量、单价以及日期等。这个销售表一共有五千条记录，每条记录用五十个字节，其中包括有8个字节的会员号，4个字节的购买数量以及8个字节的单价等。现在需要执行的查询是在C站点找出某厂在一定的时期内销售的商品号、商品名字以及总金额。其中总金额=单价x购买数量，一共是8个字节。本文假设在A站点的库存表中有十条记录是关于该厂的，有一百名顾客在那段特定的时期内购买了该厂的商品，记录结果应该为100条记录，每条记录包括有8个字节的商品号、20个字节的商品名字以及8个字节的总金额，总计一共有36个字节，共占有3600字节的存储空间。本文设网络传输为每秒10000字节，现在分别用不同的查询策略进行操作。 第一个方法是把A站点的库存表和B站点的销售表分别从A站点和B站点传输到C站点，然后在C站点进行连接操作，传输的数据量一共为350000个字节（100000+250000），传输的时间一共为3秒。第二个法官法是把A站点的库存表转移到B站点，信息传输量在100000字节，并在B站点进行连接，随后便把3600个字节的结果信息来那个传输到C站点，传输的总量在103600字节（100000+3600），传输的时间共为十一秒。第三个方法是在A站点中对于库存表中关于某厂的记录进行商品投影，然后传输到B站点，传输的信息量为80个字节（8x10）；其次是在B站点进行半连接，并对商品号、总金额进行投影，将投影结果传输到B站点中，传输的信息量为1600字节【（8+8）x100】；再次是在A站点进行连接操作，并投影结果，然后将结果传送到C站点，传输的信息量为3600个字节【（8+20+8）x100】；最后将总的信息传输量全部加起来共为5280个字节，传输的时间共为0.7秒。 从上面的例子中，我们不难发现其中第三个方法的最佳的，与第一种方法相比，其查询速度差不多高出第一种的二十倍左右，从而在很大程度上提高了查询管理的效率。 五、结束语 随着我国科学技术的不断发展与进步，现在越来越多的商场开始使用了分布式查询优化技术，这主要由于分布式查询优化技术可以让人在不同的时间以及不同的地点，随时对地的对自己所需要的信息进行查询，这样不仅能够提高自己的工作效率，而且还能够对未来的管理以及经营提供决策的参考依据。 参考文献： [1]徐剑，周福才，杨牧洲等.面向分布式查询认证的分层Hash链表[J].计算机研究与发展，2012，49（7）：1533-1544. [2]刘小利，徐攀登，朱国宾等.结合MapReduce和HBase的遥感图像并行分布式查询[J].地理与地理信息科学，2014，30（5）：26-28，32. [3]陈晓斌，葛文，余慧明等.基于网格的空间数据分布式查询技术研究[J].测绘工程，2012，21（6）：16-21. [4]孔信群，吴睿东.分布式查询在企业信息系统异类数据库间数据交换中的应用[J].合肥工业大学学报（自然科学版），2007，30（z1）：143-146. [5]杜晓东.大数据环境下基于Hbase的分布式查询优化研究[J].计算机光盘软件与应用，2014（8）：22-24. [6]张泽西，汪芸.基于局部呼叫数据建模的相对相似用户分布式查询[J].计算机与现代化，2014（2）：147-153. [7]许俊.基于分布式查询的数据转储应用[J].四川职业技术学院学报，2012，22（3）：145-146. [8]杨金荣.基于SQL Server 2000分布式查询及更新的应用研究[J].福建电脑，2013，29（4）：63-64. 作者简介：周金凤（1991- ），女，辽宁丹东人，渤海大学管理学院2011级本科，研究方向：市场营销专业 |
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