9.1 关系数据库系统的查询处理 9.2 关系数据库系统的查询优化 9.3 代数优化 9.4 物理优化 9.5 小 结

提出了一种基于小波和动态时间弯曲(DTW)距离的时间序列索引和相似匹配方法.该方法采用小波变换进行数据降维,利用R*-tree建立多维索引结构.给出了查询序列的DTW距离边界和其在小波空间的查询超矩形的计算方法,从而将原始空间的基于DTW距离的相似匹配转换为小波空间基于欧氏距离的相似匹配.证明了此匹配方法不会产生漏报,给出了基于DTW距离的范围查询算法和近邻查询算法.实验结果表明该方法具有较高匹配精度和其较低的计算代价

7.1空间数据查询概述 7.2属性查询 7.3图形查询 7.4空间关系查询 7.5距离量算与方位量算 7.6线状物体的量算 7.7面状物体的量算

实验一 数据库的定义、建立和维护 实验二 数据库的简单查询和连接查询 实验三 数据库的组合查询和统计查询 实验四 数据库的视图和触发器的定义、使用（选做） 实验五 数据完整性和安全性（选做） 实验六 存储过程（选做） 附录： 1、实验教学大纲 2、SQL Server 2000 的安装过程

3.1 SQL的基本概念与特点 3.2 SQL Server 2012简介 3.3 数据库的创建和使用 3.4 数据表的创建和使用 3.5 单关系（表）的数据查询 3.6 多关系（表）的连接查询 3.7 子查询 3.8 其他类型查询 3.9 数据表中数据的操纵

研究背景 传统查询优化器的问题 论文的解决方案 对查询优化器的改进 随机sampling 置信度阈值 分析 总结

3.4.1 单表查询 3.4.2 连接查询 3.4.3 嵌套查询 3.4.4 集合查询 3.4.5 Select语句的一般形式

9.1 关系数据库系统的查询处理 9.2 关系数据库系统的查询优化 9.3 代数优化 9.4 物理优化 9.5 小结

3.3.1 概述 3.3.2 单表查询 3.3.3 连接查询 3.3.4 嵌套查询 3.3.5 集合查询 3.3.6 小结

9.1查询处理的过程 9.2关系代数表达式的转换重点) 9.3查询代价的度量 9.4实现关系运算的算法代价 9.5表达式的求值方法 9.6查询优化(重点)