14、XML数据关键字查询的快速结果枚举

XML数据关键字查询的快速结果枚举

在XML数据的关键字查询中，高效地获取查询结果是一个重要的问题。传统方法在构建匹配子树时存在时间和空间效率低下的问题，本文将介绍一种新的方法，用于快速枚举关键字查询的结果。

现有方法的不足

现有的构建MSubtrees的方法需要先扫描所有节点标签来计算合格的SLCA节点，然后再次扫描所有节点标签来构建初始子树。之后，需要将这些子树缓冲在内存中，并对每个子树的节点应用关键字包含约束，以修剪关键字集被其兄弟节点包含的节点。这种方法在时间和空间上都效率低下。

MaxMatch算法分析

MaxMatch算法返回以SLCA节点为根且满足“关键字包含”约束的MSubtree结果。该算法分三步产生所有MSubtree结果：
1. 步骤1 ：通过调用IL算法从m个倒排Dewey标签列表中找到SLCA节点集SLCASet，成本为O(md|L1| log |Lm|)，所有Dewey标签处理一次。
2. 步骤2 ：调用groupMatches函数构建组集groupSet。首先将m个列表合并为一个列表，成本为O(log m Σ|Li|)，然后顺序重新扫描所有标签并将每个标签插入到某个组中，成本为O(d Σ|Li|)。由于实际中d ≫ log |m|，此步骤成本为O(d Σ|Li|)，所有Dewey标签处理两次。
3. 步骤3 ：对于每个组g，首先构建PSubtree，然后遍历它以修剪冗余信息。此步骤的总成本为O(min{|D|, d Σ|Li|} · 2m)，其中2m是检查节点v的不同关键字集是否被其兄