实验描述：分布式数据库的算法partition的具体实现。即通过该算法找到关系数据库最优分裂点，使得结果最优。 算法思想： 1、 首先根据所输入的attribute usage matrix得到AQ（ ） 2、 对CA矩阵中划分点预先设在n-1处，并将属性列分成两个集合，TA和BA，TA中的元为：{ A1 、A2 …… An-1 },BA中的元素为：{ An} 3、 确定集合TQ、BQ和OQ，其中TQ={ qJ| AQ(qi) TA},BQ= TQ={ qJ| AQ(qi) BA}, OQ=Q-{TQ BQ}。 4、 计算出CTQ、CBQ、COQ这些值，其中CTQ= ，CBQ= ，COQ= 5、 通过划分点的第次移动分别计算出z=CTQ*CBQ-COQ2 6、 对取到的z的最大值处标记，为分割点 7、 对CA进行调整，重复计算得到最终z的最大值点，对CA矩阵进行划分 8、 对上述算法进行修改，将得到的最大z值的分割点和次大的分割点都记录下来，得到两个分割，则将原有的属性集划分成三部分。 该算法的目的是找到独立存取的属性集合或者分别的应用集。比如说，如果可以找到两个属性A1,A2,他们只是被q1读取，而A3,A4被q2,q3读取，这样在分裂的时候可以确定。算法就是找到这些组。另外为了简单化起见，我命令refj(qi)全部等于1.
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实验描述：分布式数据库的算法partition的具体实现。即通过该算法找到关系数据库最优分裂点(2个），使得结果最优。 1、 首先根据所输入的attribute usage matrix得到AQ（ ） 2、 对CA矩阵中划分点预先设在n-1处，并将属性列分成3个集合，TA和BA和MA， 3、 确定集合TQ、BQ,MQ和OQ，其中TQ={ qJ| AQ(qi) TA},BQ= TQ={ qJ| AQ(qi) BA}, MQ={ qJ| AQ(qi) MA},OQ=Q-{TQ BQ}。 4、 计算出CTQ、CBQ、CMQ、COQ这些值，其中CTQ= ，CBQ= ，CMQ= ，COQ= 5、 通过划分点的第次移动分别计算出z=CTQ*CBQ*CMQ-COQ3 6、 对取到的z的最大值处标记，为分割点 7、 对CA进行调整，重复计算得到最终z的最大值点，对CA矩阵进行划分 对上述算法进行修改，将得到的最大z值的分割点和次大的分割点都记录下来，得到两个分割，则将原有的属性集划分成三部分。
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