7、数据库技术与数据挖掘：提升效率与性能的关键策略

数据库技术与数据挖掘：提升效率与性能的关键策略

1. 数据库分区技术的发展与挑战

数据库分区技术在提升数据库性能方面起着至关重要的作用。它主要分为垂直分区、水平分区和混合分区三种类型。垂直分区将数据库表的属性（列）进行分组，把经常一起访问的属性存储在同一网络节点或相邻节点，从而减少响应时间和传输成本。例如，用户通常只需要特定的元组（记录），而不是所有属性的数据，因此水平分区根据谓词或对工作负载的统计分析对数据库记录进行分组。混合分区则结合了垂直和水平聚类，是处理包含大量无关信息记录的良好选择。

然而，现有的分区技术存在一些局限性。大多数技术依赖元数据的统计分析，但缺乏数据之间的内容相似性，这对于存储大量文本数据（如新闻文章、会议论文和图书馆资料）的在线新闻机构或关系型数据库来说是一个重要的缺失。

1.1 垂直分区的方法与问题

垂直分区的方法包括基于亲和性、图、遗传算法和事务的方法。基于亲和性的方法通过构建属性使用矩阵（AUM）和亲和属性矩阵（AAM）来进行聚类，但这些方法缺乏目标函数，且只能测量两个属性之间的相似性。事务方法提出了最优二进制分区算法（OBP），但大量事务会影响查询的执行时间。遗传算法虽然可以生成更多的属性分区，但时间消耗较大。

此外，一些动态垂直分区方法如 DYVEP 会自动监控查询频率，但没有考虑分布式数据库内的通信成本。而 AutoClust 则利用查询优化器来测量基于估计成本的性能，弥补了 DYVEP 的不足。

1.2 水平分区的策略与挑战

水平（记录）聚类主要有谓词和基于亲和性的两种方法。谓词方法通过挖掘不同应用中可均匀访问的术语并将其分组，但需要完整的术语集才能进行记