XMLデータベースにおける検索グラフによる検索最適化手法

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  • XML データベース ニ オケル ケンサク グラフ ニ ヨル ケンサク サイテキカ シュホウ
  • Retrieval Optimization Technique Using A Query Graph in XML Database

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企業内には半構造データである文書が多く存在する．これらは多くの場合，テキストデータとしてキーワード検索や全文検索などで共有・再利用がなされているのが現状である．これら，半構造データをうまく表現する言語としてXML が注目されている．XML のタグにより，ある程度の意味が与られるため，きめ細かい検索が期待できる．これらXML データを格納するための1 つの方法としてRDB への格納が考えられる．しかし，RDB がテーブル構造のデータモデルであるのに対して，XML は木構造のデータモデルであり，かつスキーマがない場合，格納・検索に無理が生じている．我々は，XML のデータモデルに適応したデータベースシステムを開発した．半構造であるがゆえの検索の冗長性が発生する．この問題に対して，本論文では検索の高速化を図るための最適化手法を提案する．これは，問合せを検索グラフに展開して，この各ノードに対して検索コスト最小化のためのルールを適用することで，最適探索パスを生成するものである．この結果，最適化による効果は問合せによっては1 000 倍以上の結果を得ることができた．

In a company,there are many documents that are semi-structured data.In order to get these documents from a computer,we usually use a keyword search or a full-text search method. Recent years,XML that can handle semi-structure data is attracting attention.Since XML document is able to have tags that are de ?ned optionally by a user,a system can retrieve more effectively.Many researches are how to store XML data into RDB.A data model of RDB is a table structure,but XML data model is a tree structure.Because of difference of data model between RDB and XML,to store XML data into RDB by force causes a fall of retrieval capability.We developed a native XML database system that ?ts for the tree structure data model.In this paper,we describe a retrieval optimization technique that can realize high-speed retrieval.By creating a query graph from a query,the system generates an optimized retrieving path by heuristics pattern matching to each graph node.Our system could retrieve XML data 10 to 1000 times as fast as the conventional systems.

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