15、快速枚举XML数据关键字查询结果及多源星型分支查询评估方法

快速枚举XML数据关键字查询结果及多源星型分支查询评估方法

在当今数据驱动的时代，XML数据的查询处理变得至关重要。无论是在生物科学领域查询多源生物数据，还是在其他领域处理复杂的XML文档，高效的查询算法都能显著提升工作效率。本文将介绍两种不同但都极具创新性的XML查询处理方法，一种是针对关键字查询的TMSubtree结果高效构建算法，另一种是多源星型分支查询的快速评估技术。

关键字查询的TMSubtree结果高效构建算法

在处理XML数据的关键字查询时，TMSubtree因其自解释性和紧凑性而备受关注。然而，现有的子树结果计算方法往往需要多次重新扫描所有Dewey标签，效率较低。为此，研究人员提出了一种基于流水线的算法，旨在加速TMSubtree结果的计算。

算法原理

该算法采用流水线方式执行，在任何时候只需维护最多d个子树，每个子树都小于最大的TMSubtree。根据定理1，每个匹配的子树结果最多包含max{2m!, (d - m + 2)m!}个节点。因此，该方法的空间复杂度为O(d · max{2m!, (d - m + 2)m!})。在实际应用中，d和m的值通常很小，所以缓冲子树的大小也非常小。

为了输出TMSubtree结果中节点的名称，现有方法要么预先存储所有路径信息，这会占用大量存储空间；要么使用扩展的Dewey标签，根据预定义规则计算每个节点的名称，这会增加额外的计算成本。而该算法维护了每个路径ID和路径信息之间的哈希映射，索引条目的总数是XML树的数据指南索引中的节点数，在实际应用中这个数量非常小。通过在每个Dewey标签的最后一个组件后维护一个路径ID，算法可以在常数时间内获取路径上每个节点的名称。

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