不确定数据库中基于x-tuple的高效Top-k查询处理算法

摘要

Top-k查询由于其广泛的应用而倍受欢迎.不确定数据库中通常考虑的两条生成规则是:独立和互斥,一个x-tuple是由一些互斥的元组组成的,构成一个x-tuple的各个元组称为该x-tuple的可选元组.U-kRanks查询考虑x-tuple中每个可选元组排在前k的概率,并返回最可能排在前k的k个元组.已有的Top-k语义都没有将x-tuple作为一个整体,因此,定义了一种新的Top-k查询语义,不确定x-kRanks查询 (U-x-kRanks),该Top-k语义返回最可能排在前k的k个x-tuple而非元组.新语义考虑x-tuple中的每个可选元组位于前k的概率,并将之汇集,得到整个x-tuple位于前k的概率.提出了一种基于动态规划的有效算法处理U-x-kRanks 查询,在最小的搜索空间内完成查询处理过程.不同数据集合上的综合实验显示,所提出的算法是高效的.