高效XML数据结构分析

### 高效 XML 数据结构分析 #### 1. 引言 在处理 XML 文档时，对其内容和基于结构的约束进行评估是一项重要任务。我们选择了一种数据结构作为起点，它分为内容和路径两部分。该结构具有一种新的逻辑 XML 节点标识方案，能够编码完整的根数据路径，且编码独立于上下文、空间高效且解码速度快，无需解码即可确定节点 ID 之间的父子和祖先 - 后代关系。然而，从信息检索的角度来看，该数据结构在评估灵活约束时并非完全高效和完整，因为它没有解决 XML 检索中的一些关键要求，例如如何为 XML 片段中的术语分配正确的 tf - idf 权重，以及如何有效地处理多个异构集合。不过，选择该数据结构作为索引结构的基础有两个重要原因：一是其编码模型能够有效地评估计算任何分支查询所需的结构连接；二是它在处理父子和后代 - 子关系方面效率较高，使查询评估过程更简单，无需特殊解码来处理路径和树结构。 #### 2. 基本数据结构 索引结构基于最小路径标识符（minPID）的概念，它基于扩展数据指南（XDG）对 XML 路径进行编码。XDG 是一种比 DTD 和 XML 模式更宽松的 XML 结构规范，直接从文档集合派生而来，并为数据源中的每个根标签路径分配一个唯一的标识符 XDG 节点#。此外，XDG 假设已知源中单个父节点下的最大实例数（兄弟扇出）。给定一个数据源，总是可以构造一个 XDG（唯一要求是所有 XML 文档格式良好），并且扇出可以直接从源中计算得出。 以下是一个 XML 片段及其对应的 XDG 示例： ```plaintext library location ID books journals bk bk bk bk title A[uthor] A A A 0 1 3 4 6 5 2 7 library location ID books journals bk title A[uthor] (1) (8) (1) (1) (1) (583) (1) (6) ``` 所有元素都被编码为整数，并按与根节点的距离排序。文档中两个节点 a 和 b 之间的关系可以根据它们的 minPIDs 轻松确定。例如，对于文档路径 d = Library/Loc[5]/books/bk[4]/author[3]，它是根标签路径 p = /Library/Loc/books/bk/author 的一个实例，其 minPID 为 (<0,1,3,4,6>,<5,4,3>)。 为了存储和索引，提出了一种高效的 minPID 编码方法，即使用二进制高效编码系统计算并表示位置编号，得到的路径标识符称为微路径 ID（µPID）。 索引结构由三个索引组成： - **术语索引（T - index）**：用于处理基于关键字的查询，是一个经典的倒排文件，由术语字典和发布文件组成，其中每个术语与包含它的 XML 片段相关联，用最小路径标识符表示。 - **路径索引（P - index）**：对树的其余节点进行编码，同样由一个包含 XDG 节点#字典的倒排文件和一个编码节点在树中位置的发布文件组成。非叶节点的位置编号可以选择使用 B 树等高效数据结构存储。 - **物理地址索引（A - index）**：用于直接检索源片段，可加快简单路径查询的执行速度。 下面是该数据结构的概述图： ```plaintext 1 2 3 4 ... ... ...... Term# XDG 1 2 3 4 ... ... XDGNodes 1 2 3 4 ... ... ... ... XDGNodes 6 8 9 .. 0 1 3 .. 1 1 2 5 T - index P - index A - index Positionnumbers ... ... Optional B - tree index 0 1 2 3 XDGNodes Positionnumbers ... Physical addresses ``` #### 3. 扩展数据结构 为了有效地处理灵活约束，对上述基本数据结构进行了扩展。扩展后的数据结构采用两层索引结构： - **术语倒排文件**：是一个经典的术语倒排文件，编码执行基于内容的约束（如 cw 和 around）所需的信息，可用于激活基于关键字的信息检索式搜索。 - **路径索引文件**：对整个 XML 根路径进行编码，并包含指向其物理位置的链接。 与之前的方法不同，扩展结构不将整个 XML 集合表示为单个根树，而是单独管理每个