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| 編輯推薦： |
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第一，本书涉及内容较为全面，同类书通常只针对个别数据库优化技术展开论述，本书则分析了多种技术，更具代表性与指导意义。第二，本书与时代发展结合密切，涉及的信息技术涵盖了当下前沿性的技术，一些同类书阐述的内容则停留于一些陈旧的信息技术的层面，没有跟上时代的步伐。
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| 內容簡介： |
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随着信息技术在教育领域的高速推进和深入应用，每时每刻都有大量且种类繁多的教育数据产生。如何能够在大规模数据库中及时获取有效且准确的信息，成为数据库管理技术研究的一个重要方向。面对这种数据和访问同时增长带来的沉重负载，很多基于单处理器和单计算机平台的传统数据库系统的处理能力已经显得捉襟见肘，这使得数据库的响应速度越来越慢，查询方式越来越复杂，而且对其持续稳定运行也带来了不利影响。本书在吸收国内外相关研究成果和实践经验的基础上，选择典型算法进行分析，对教育数据库查询过程中涉及的查询计划构建模型、查询计划执行策略以及数据操作算法三个主要方面展开研究，全面系统阐述了高性能数据库查询优化算法的相关理论，对查询优化算法的相关问题进行了论述。
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| 關於作者： |
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陈永恒，男，1979年生，黑龙江哈尔滨人，吉林大学计算机应用专业博士毕业，现为岭南师范学院计算机与智能教育学院大数据与人工智能系副教授，硕士研究生导师，主讲课程有“Python语言”“自然语言处理”“深度学习”“Linux操作系统”等。主要研究方向为：教育信息化、智慧教育等。近几年来主持福建省自然科学基金1项、福建省教学改革项目1项、广东省哲社项目1项、市厅级项目5项、校级项目多项，发表论文30余篇。曾先后获得岭南师范学院暑期社会实践优秀指导老师、优秀实习指导教师等荣誉称号。尹春艳，女，1976年生，黑龙江哈尔滨人，哈尔滨师范学院硕士毕业，现为岭南师范学院商学院实验员，主讲课程有“数据库原理”“模式识别”“大数据技术”等。主要研究方向为：教育信息化、智慧教育、舆情分析等。近几年来主持市厅级项目6项、校级项目多项，发表论文10余篇。
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| 目錄：
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第一章绪论1
第一节研究背景与问题提出/1
第二节多核体系架构及比较/2
一、多核体系架构/2
二、多核硬件体系结构与超线程技术的对比/3
三、多核与单核平台上多线程技术对比/4
第三节主要研究内容及现状/5
一、多核体系架构的发展/5
二、基于多核的数据库查询优化算法的研究/6
第四节本书主要内容/8
第二章查询计划的动态规划枚举构建算法11
第一节引言/11
第二节自底向上枚举优化算法的研究/13
一、自底向上动态规划枚举算法/13
二、连接子集对优化构建算法的研究/15
三、连接子集对构架算法合理性证明/20
四、基于多核的自底向上连接枚举并行算法/25
第三节自顶向下枚举优化算法研究/33
一、自顶向下动态规划枚举算法/33
二、支持非内连接的自顶向下枚举算法/36
三、基于逻辑转换优化的并行自顶向下枚举算法/40
第四节算法性能评估/44
第五节本章总结/46
第三章查询计划的非枚举构建算法48
第一节引言/48
第二节遗传算法/50
一、迭代改进算法/50
二、模拟退火算法/51
三、两阶段优化算法/51
第三节迭代动态规划算法/52
第四节基于查询图相似性的查询计划构建算法/53
一、相似查询子图集的DP算法/56
二、相似查询子图集的构建/58
三、相似子图查询计划的构建/63
第五节相似查询子图集构建算法的优化/65
一、优选相似种子对/65
二、优选相似子图集/67
三、基于相似查询子图集的IDP算法/68
第六节相似查询子图集的构建算法性能分析/70
第七节本章总结/72
第四章多核环境下查询计划的执行策略74
第一节引言/74
第二节关系数据库系统固有并行性/76
第三节查询计划并行执行算法/78
一、数据流执行策略树/78
二、并行数据流执行策略图/81
三、工作量及缓冲区计算/86
四、并行执行策略的优化/89
第四节多核环境下Hash连接并行算法/90
一、常用连接操作并行算法/92
二、基于基值分解的并行哈希连接实现框架/92
三、基于基值分解的并行哈希连接实现算法/98
四、负载均衡优化/101
第五节多线程并行算法性能分析/106
第六节本章小结/108
参考文献109
后记112
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| 內容試閱：
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我国教育改革和发展正面临着前所未有的机遇和挑战。《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010—2020年)》明确指出：信息技术对教育发展具有革命性影响，必须予以高度重视，要加快教育信息化进程，强化信息技术应用，提高教师应用信息技术水平，更新教学观念，改进教学方法，提高教学效果。《教育信息化十年发展规划(2011—2020年)》也提出：以教育信息化带动教育现代化，是我国教育事业发展的战略选择。教育信息化是教育理念和教育模式的一场深刻变革，是促进教育公平、提高教育质量的有效手段，是创造泛在学习环境、构建学习型社会的必由之路，是当今世界越来越多的国家提高教育水平的战略性选择。加快教育信息化进程，必将对推进教育现代化，建设教育强国和人力教育资源强国产生重要影响，也必将为教育技术学科提供新的发展机遇。2012年，以在线教育为契机，全球范围开展了一场教育革命。2013年1月，《福布斯》杂志专门以“教育革命”为标题聚焦观察。随着研究的深入，人们普遍认为目前的教育革命不仅仅是在线教育，而是云计算、物联网和大数据所带来的教育革命的显现，而这场革命早在1970年就被阿尔文·托夫勒在其畅销书《未来的冲击》第十八章“未来的教育”中进行过准确预测，并在那个时候提出了“教育的革命”的说法。托夫勒预测未来的教育要面对服务、面对创新，因此在家上学、教育空间设计、面向未来的学校界限的消失将成为趋势。托夫勒预测未来教育的时代，计算机科学技术刚刚起步，云计算、物联网和大数据还没有应用的苗头，只能用惊人的直觉和天才的灵感对未来教育进行展望。四十多年后的今天，学习型社会、虚拟学习社区、大规模在线开放课程(MOOC)、网络学习空间、教育O2O模式等教育理念的不断涌现，在家上学与在线教育、城乡教育公平运动与社会化网络、云计算和大数据为基础的教育资源共享、教育模式与教育空间设计的重视、学生个性化和创造性培养与支持，这些都强有力地证明未来教育已经到来了。云计算与在线教育，可以将更多、更优质、更廉价的教育资源连接到社区和家庭的每个角落，更好地实现全社会教育的公平；基于物联网和大数据的更真实、更智慧的教育环境以及教育空间的设计，将行业、学校和海量知识完整真实地连接给每个学生，以更好地实现终身学习和构建学习型社会。教育环境的设计、教育实验场景的布置、教育时空的变化、学习场景的变革、教育管理数据的采集和决策，这些过去靠拍脑袋或者理念、灵感加经验的东西，在云计算、物联网和大数据的背景下，变成一种数据支撑的行为科学。岭南师范学院教育技术学科团队一直从事信息技术在教育教学中的创新应用研究，并在专业发展、学科建设、科学研究和人才培养等方面取得可喜成绩。2010年12月，教育技术学科作为教育学下的二级学科被正式列入岭南师范学院的重点建设学科。2011年，教育技术学科在原来教育技术系的基础上，通过吸引其他专业的优秀教师转型研究教育技术等方式，组建了教育技术学科大团队，成立了教育技术研究所，凝练出教育知识工程、数字化学习和教育资源开发与应用等三个学科方向。2012年，教育技术学科获得中央财政和广东省财政厅的专项经费资助，开始筹建学校教育创新重点平台——未来教育空间站。2013年5月建成未来教育空间站，9月正式投入使用。2014年12月批准成立广东省高等学校数字化学习工程技术开发中心。学科平台和技术开发中心建设带动了教育技术学科的迅猛发展，这是地方性普通高校教育技术学科发展的成功典型案例。“未来教育空间站研究丛书”的出版，是岭南师范学院教育技术学科团队在国家、省部级课题资助下从事信息技术支撑的未来教育研究的智慧结晶，探索教育信息化的新理论、新方法和教学应用实践。本丛书以“信息技术与教育的深度融合”为主线，从理论基础与方法、信息技术与开发、教学应用与实践等多个层面，探讨“互联网 ”背景下教育技术发展的新思路和新路径，形成系列化的未来教育前瞻性研究成果。本丛书从教育学原理、技术哲学等角度，研究教育信息技术的原理、本质与发展价值，研究教育中的信息技术创新与应用；从教育信息化项目整体规划角度，研究未来教育空间站的设计与教学应用；从当前教育的热点应用问题，研究“互联网 教育”的理论体系框架，研究云计算和大数据的教育应用；从智慧教育的角度，研究智能化课堂学习环境的构建与应用，研究未来教师信息化教学智慧的培养。信息技术与教育正在从“学科整合”向“全面融合”转变，深刻影响着教育理念、教学过程、教学模式和教学方法的改革，推动着教育体系的深层变革。岭南师范学院教育技术学科团队的创新性研究成果，对我国正在开展的教育信息化理论、方法和应用实践创新研究，具有非常重要的借鉴价值和指导意义。岭南师范学院教育技术学科带头人教授2015年8月1日
“三通两平台”建设和应用深化，产生了大量数据，我们称为教育大数据。教育大数据包括学习过程之中师生方面的行为记录、学生学习结果的综合评定数据以及师生学习行为构成的学习关系型网络等。随着数据量的增大，传统数据库系统的处理能力已满足不了现在需求，如何能够准确有效地获取复杂的信息，提高数据库查询处理能力，成为当下急需解决的问题。片上多核处理器提升了片上计算能力和存储空间，提高了片上通信的速度和带宽，为高性能并行计算的应用提供了基础设施，其成本和功耗也为其普及提供了条件，片上多核处理器已成为未来较长一段时间内的发展趋势。多核处理器的这场硬件的革命自然也带动了软件的革命，大量的软件设计人员将多核处理器作为并行化程序设计的实现平台，多核平台与并行计算理论相结合，以多线程并行的方式提升应用程序的性能。
随着信息技术在教育领域的高速推进和深入应用，每时每刻都有大量且种类繁多的教育数据产生。如何能够在大规模数据库中及时获取有效且准确的信息，成为数据库管理技术研究的一个重要方向。鉴于此，笔者在参阅大量相关文献和经验总结的基础上，撰写了《CMP环境下教育数据库高性能查询优化算法的研究》一书。基于多核平台，研究利用并行计算技术，实现教育数据的高性能查询，是本书的研究目标。本书从传统的问题入手，选择典型算法进行分析，对教育数据库查询过程中涉及的查询计划构建模型、查询计划执行策略以及数据操作算法三个主要方面展开研究。
本书共由四个章节组成。第一章主要对高性能数据库查询优化算法的研究背景、研究现状和研究意义等做了系统阐述，以便读者对高性能数据库查询优化的应用研究有一个基本认识。第二章对查询计划的构建进行了优化，提出了基于逻辑转换优化的自底向上连接枚举并行算法和基于逻辑转换优化的自顶向下连接枚举并行算法。通过连接子集对优化构建算法实现高效的连接子集对构建，并对其合理性进行了证明。依托构建的有效连接子集对集合，对基于多核的自底向上连接枚举并行算法进行了研究，避免了线程执行的连接子集与其他线程运行的连接子集之间的依赖关系，实现了最优查询计划的并行构建。通过构建谓词扩展相称表，提出了可以支持多种连接的基于逻辑转换优化的自顶向下连接枚举并行算法。第三章对查询计划的构建进行了优化，提出基于查询子图相似性优化的查询计划构建算法。为了缓解搜索空间对于动态规划枚举算法的限制，通过基于查询子图相似性优化的查询计划构建算法，减少了构建的局部最优查询计划的数量，避免大量逻辑表达式的构建，一定程度上减少搜索空间。第四章首先提出基于多核硬件体系结构的查询计划并行执行框架，并给出了该框架相关的执行算法，然后以连接算法为重点，提出基于基值多路分解的并行哈希连接算法。针对如何实现查询计划的多线程执行，获得最大的资源利用率，本书依据查询计划的执行粒度，提出了两个层次的新型优化方法，即最优查询计划的执行策略和操作算法的执行策略。这些执行策略在一定程度上避免了查询计划在执行过程中Cache访问缺失以及Cache访问冲突的发生，提高了查询计划的执行性能。
本书在吸收国内外相关研究成果和实践经验的基础上，阐述了高性能数据库查询优化算法的相关理论，全面系统地对查询优化算法的相关问题进行了论述。在本书的撰写过程中，笔者参考、借鉴了国内外相关文献资料，也得到了亲朋的支持，特此致以衷心的感谢。但由于时间紧迫和笔者水平有限，书中难免存在不足，希望同行和广大读者批评指正。
著者
2023年1月
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