1傳統信息查詢優化技術

1.1基于濃密樹的查詢優化算法

基于濃密樹的MJ查詢優化算法在同步執行計劃的目標之下，可以實現以下三種查詢優化算法，分別為GP算法，GR算法和GPP算法。以上三種算法有四個弊端：一是丟棄了同步執行階段之間的流水線并行性;二是增加了讀寫中間結果的I/0開銷;三是較早完成JOIN任務的處理結點，必須空閑等待，降低了處理結點的利用率;四是不能實現高效率的查詢計劃。

1.2SQL語句的優化方法

優化器對where子句的優化有3種方法:優化參數;連接條件“;或”運算條件。它也存在著兩個方面的缺陷：一是使用了例如float對應，char和varchar對應不兼容;其二是，由于某種原因無法實現的表達式編譯，優化器就只能使用它的平均密度來估計命中的記錄數，這樣就導致了計算的不準確。

1.3訪問瓶頸問題

互聯網通信中的訪問瓶頸問題，一直是運營商致力于解決的難點，傳統意義的訪問瓶頸可以運用以下三個方法來解決：

(1)CPDF圖生成算法；(2)順序執行圖的構造算法；(3)結點劃分算法。但是這三種算法都在一定程度上存在不可避免的弊端，已經不是和現在的計算了，隨著目前新算法的不斷進步，人們開始逐漸推崇LPT算法。

人們一直致力于構造一些好的性能，保證多項式時間近似算法。采用其中最自然也是最有名LPT算法，它的計算原理是

1.3.1把元素按單調遞減順序排列，設P1,P2,P3......}Pn，構成序列L。

1.3.2將L中的當前元素放人當前和最小的子集中，然后從L中去掉它。

這種新的計算方法，在你不了以往計算方法的不足基礎上，還有自己的創新和獨到之處，計算出的結果更準確，更有利用價值和參考價值。

2通信費用問題

在實踐中，通信費用問題的算法可以有很多，其中最直觀的算法是“貪婪算法”，它是依照一種最優度量法，即每步都取局部最優值，最后求得解的過程。但是這種算法也有自身的缺陷就是它的解并不一定是最優解，有時甚至與最優解相去甚遠，誤差超過可以忍受的范圍。

解決工程問題，必須綜合考慮精度和復雜性。

在兼顧兩方面因素的前提下，本文采用一種近似算法，其算法思想主要是:

2.1問題的解由向量(xlnx2“,..X)表示，取部分向量(Xl>x2r..Xk)表示k部分解，k<n,此時，存在以下兩種情況:(1)存在某個j>k，此時應該依次比較最后一個下載信息塊之后的量，直到找到一個放得下的信息塊為止。若還有剩余容量，則做循環，直到所有的任何信息塊均比較完;(2)對于所有j>k。表明已不能放任何一個信息塊，否則會超過M,則j>k時，xi=Oo

2.2取部分向量((Xl>Xz，一，xk,xk+1)表示部分解，轉以上步驟，設通信費用算法的最優解為Z+，上述算法的解為Z。該算法的性能與h的取值有關，所得出的結果是最優解。通過引人近似算法解法，成功地解決了通信費用問題。它具有精度高，容易用程序實現等優點。

3結束語

目前的信息冗亂狀況急需要進行規劃和處理，因此運用科學的計算方法，對互聯網中的大量信息進行運算和分類，可以減輕服務器的負荷量，提高工作效率，降低費用支出，在理論價值、經濟價值和現實意義。文本在基本的算法的分析基礎上，提出了系統的可行方法，提高了互聯網的通信質量。