1、“.....通过对其优化可提高对数据库数据的查询效率，使得数据库物理结构得到定程度的优化。组合优化搜索算法推荐优化过程中需考虑组合优化问题，这码过程，期间涉及较多参数，给解的品质造成不良影响，当前来看，参数的选取主要依靠经验获得，并且如选择的适应度函数不合理，会导致其在局部最优处收敛，无法得到全局最优。探讨数据库物理结构优化技术论文原稿。通过分析不难发现，禁忌搜索具有以下特点该算法可接受搜索过程中劣解，适应能力较强新解是非禁忌的最探讨数据库物理结构优化技术论文原稿高计算速度。组合优化搜索算法推荐优化过程中需考虑组合优化问题，这就需要应用专门的搜索算法，以提高物理配置的合理性，实现对物理结构的优化......”。

2、“.....遗传算法遗传算法是对达尔文生物进化论中生物进化的模拟，尽管该算法运算是随机的，但并非是个简单的提出基于组合优化问题和物理固体物质退火过程较为相近。其中组合优化问题解空间中各点表示不同的解，对应不同的成本函数值，优化即是寻找成本函数值最小或最大的解。退火算法的实现分为个重要环节从个产生函数的当前解中产生处于解空间中的新解计算和新解性对应的目标函数差对新解能否被接受加以判断如接受新解，则替换大型数据库环境中应用广泛，其支持依据多个维或键实现对表的物理群集，并借助维的索引提供已群集数据的存取，使得与成本大大降低，促进检索性能的提升。数据库物理结构优化技术工作负荷压缩技术数据库物理结构优化数学模型中，工作负荷是针对模型输入的技术，其质量优劣直接关系着推荐优化结果及性能质量......”。

3、“.....其中索引是种提高检索速度的数据组织，定程度上可提高数据库检索性能。当前索引的优化由半自动优化联机优化以及脱机优化之分，不同的优化手段对应不同种应用物化视图是种保存在基表上的数据库对象，服务于连接或聚集等操作耗时严重荷执行状况的评估。摘要随着大数据时代的到来，人们对数据的存储及查询提出更高要求，在海量的数据中迅速查询到所需内容，仅仅依靠查询很难满足要求，应从数据库物理结构入手进行优化。本文对数据库物理结构优化要素进行分析，提出工作负荷压缩技术成本估计与数据抽样技术组合优化搜索算法等优化技术，以供参考。行分析，提出工作负荷压缩技术成本估计与数据抽样技术组合优化搜索算法等优化技术，以供参考......”。

4、“.....提高数据库存储及访问的高效性，尤其在大数据时代背景下，为满足人们生产生活对数据查询质量及与效率的要化技术工作负荷压缩技术数据库物理结构优化数学模型中，工作负荷是针对模型输入的技术，其质量优劣直接关系着推荐优化结果及性能质量。众所周知，人们使用数据库产生的执行语句非常之多，使得工作负荷与优化推荐性能数量庞大，因此，需重点解决工作负荷规模和执行效率间的问题。方面，工作负荷集压缩后应能完成未半自动优化联机优化以及脱机优化之分，不同的优化手段对应不同种应用物化视图是种保存在基表上的数据库对象，服务于连接或聚集等操作耗时严重的行为，用于提高获得结果的效率无共享分区是解决数据集复杂程度较高问题的种策略......”。

5、“.....要求每个服务器负责处理问题域的个子集，而服务探讨数据库物理结构优化技术论文原稿关键词数据库物理结构优化技术探讨中图分类号文献标识码文章编号数据库物理结构优化旨在逻辑结构设计的基础上，提高数据库存储及访问的高效性，尤其在大数据时代背景下，为满足人们生产生活对数据查询质量及与效率的要求，加强对数据库物理结构优化的探讨具有重要的现实意义。上决定着优化质量。人们使用查询优化器实现索引的自动选择，并借助统计数据构建评估模型，使得推荐优化质量得以明显提高。其中统计数据在优化实现中发挥重要作用，而伴随着数据量的不断增加，为更好的解决统计数据效率与质量问题，人们开始使用数据抽样技术......”。

6、“.....则替换掉当前解当新解未被接受时则依据当前解继续进行实验。模拟退火算法的优点不仅体现在具有并行性，而且体现在具有渐进收敛性上，同时，模拟退火算法得到的解不受初始解状态影响。模拟退火算法求，加强对数据库物理结构优化的探讨具有重要的现实意义。工作负荷压缩技术使得优化推荐复杂度得以较好的解决，不过考虑到些压缩算法存在的弊端，如压缩效率低压缩质量差，因此，实际应用中应具体问题具体分析，结合相关需求选择合适的算法。成本估计与数据抽样技术成本估计是数据库物理结构优化工具的核心所在，定程度压缩工作负荷集的全部功能，而且还应保证前者的工作效率得以明显提升。探讨数据库物理结构优化技术论文原稿。摘要随着大数据时代的到来......”。

7、“.....在海量的数据中迅速查询到所需内容，仅仅依靠查询很难满足要求，应从数据库物理结构入手进行优化。本文对数据库物理结构优化要素进之间的数据共享，主要通过高速网络互连实现多维群集指使用多维立方体形式对数据表加以组织，依据多个维实现对数据的灵活群集。多维群集在大型数据库环境中应用广泛，其支持依据多个维或键实现对表的物理群集，并借助维的索引提供已群集数据的存取，使得与成本大大降低，促进检索性能的提升。数据库物理结构优不仅在组合优化问题上应用广泛，而且在多目标优化环境中也较为适用，不过该算法的实现对计算需求要求较高，因此，可使用并行化提高计算速度。数据库物理结构优化要素数据库物理结构优化要素包括索引物化视图无共享分区多维群集等，其中索引是种提高检索速度的数据组织，定程度上可提高数据库检索性能......”。

8、“.....并且如选择的适应度函数不合理，会导致其在局部最优处收敛，无法得到全局最优。模拟退火算法退火算法的提出基于组合优化问题和物理固体物质退火过程较为相近。其中组合优化问题解空间中各点表示不同的解，对应不同的成本函数值，优化即是寻找成本函数值最小或最大的解。退火算法的实现分为个重就需要应用专门的搜索算法，以提高物理配置的合理性，实现对物理结构的优化。其中遗传算法模拟退火算法禁忌搜索算法是解决组合优化问题的常用算法。遗传算法遗传算法是对达尔文生物进化论中生物进化的模拟，尽管该算法运算是随机的，但并非是个简单的随机过程，其以遗传信息作参考，实现对新领域的探测和搜索，从而获得解或是较当前最优解的解，具有相对较高的获得最优解概率......”。

9、“.....应防止搜索迂回情况的出现，并且可以接受满足藐视准则或领域中非禁忌的劣解。结语大数据时代的到来引发了人们对数据库物理结构优化技术的关注。众所周知，优化技术的研究是个复杂的过程涉及多学科内容，因此，需要结合把握数据库未来发随机过程，其以遗传信息作参考，实现对新领域的探测和搜索，从而获得更好的解决方案。遗传算法基本运算过程这里不再赘述，不过在优化數据库物理结构方面的应用具有以下优点可进行扩展，方便结合其他算法覆盖范围大，利于全局选优搜索开始于群体，依托概率机制，具有随机性。但其编程难度较大，需经历先编码寻找最优解解掉当前解当新解未被接受时则依据当前解继续进行实验。模拟退火算法的优点不仅体现在具有并行性，而且体现在具有渐进收敛性上，同时，模拟退火算法得到的解不受初始解状态影响......”。