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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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説明
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.
収録刊行物
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- 情報処理学会論文誌データベース(TOD)
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情報処理学会論文誌データベース(TOD) 43 (SIG12(TOD16)), 1-15, 2002-12-15
東京 : 情報処理学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1050564287845346432
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- NII論文ID
- 110002711549
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- NII書誌ID
- AA11464847
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- ISSN
- 18827799
- 03875806
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- NDL書誌ID
- 6423263
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- 本文言語コード
- ja
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- 資料種別
- article
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- データソース種別
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- IRDB
- NDL
- CiNii Articles