优化XML数据物化模式：生成与查询效率提升策略

邢冬丽的论文《XML数据物化模式的生成与优化技术》深入探讨了XML数据在现代信息技术中的重要性和应用挑战。XML作为一种通用的数据标记语言，因其强大的数据描述能力和广泛的适用性，在Web发布、信息集成、数字图书馆等多个领域中占据核心地位。随着越来越多的系统采用XML格式存储数据，对XML数据的高效管理和查询成为数据库研究的热点问题。 论文首先针对XML数据查询的独特特性，提出了新的XML数据查询特征描述方法，这一方法旨在准确捕捉查询的结构和内容需求，以便更有效地支持查询操作。接着，作者设计了一种查询代价计算方法，这有助于评估不同查询集合的成本，为优化查询性能提供依据。 针对现有的两种主要XML数据管理系统——纯XML数据库（如Tamino和Lore）和基于关系数据库的存储策略，论文着重讨论了各自的优缺点。纯XML数据库利用XML的树形结构，通过结构化连接技术实现查询，适用于模式不固定的数据，但可能牺牲了缓冲区的利用效率。另一方面，关系数据库的存储方式虽依赖于相对固定的XML模式，但能借助成熟的数据库技术，提高查询性能。 论文的核心创新在于提出了一种快速生成物化方案的方法，该方法旨在解决纯XML数据库在利用缓冲区方面的不足，通过优化存储策略，能够在保持查询效率的同时，更好地适应实际应用，特别是在那些需要频繁查询和缓存数据的场景，如缓冲区管理等。 总结来说，这篇论文对XML数据物化模式的生成与优化进行了深入研究，旨在提升XML数据在关系数据库中的存储效率和查询性能，为XML数据的高效管理提供了理论支持和技术手段，对于XML数据处理和数据库设计领域具有重要的理论价值和实践意义。