Abstract Ett vanligt sätt att göra sökordssökning över relationsdatabaser är att hitta de minsta Steinerträden i databasgrafer som omvandlas från relationsdata. Dessa metoder är dock ganska dyra eftersom det minsta problemet med Steinerträd är känt för att vara NP-hård. Dessa metoder är dessutom oberoende av det underliggande databashanteringssystemet (RDBMS), och kan därför inte dra nytta av RDBMS kapacitet. Som ett alternativ föreslår vi i det här dokumentet ett nytt koncept som heter Compact Steiner Tree (CSTree), som kan användas för att approximera problemet med Steinerträdet för att svara på toppk-frågor på ett effektivt sätt. Vi föreslår ett nytt struktur-medvetet index, tillsammans med en effektiv rankningsmekanism för snabb, progressiv och korrekt hämtning av toppk högst rankade CSTrees. Den föreslagna tekniken kan implementeras med hjälp av en standard relationell RDBMS för att dra nytta av dess indexering och frågebehandling förmåga. Vi har implementerat våra tekniker i MYSQL, som kan tillhandahålla inbyggda sökordssökningsfunktioner med hjälp av SQL. De experimentella resultaten visar en betydande förbättring i båda sökningen
I REF infördes en polynomisk tidslösning för minimiproblemet med Steinerträd.
Providing built-in keyword search capabilities in RDBMS
{'venue': 'The VLDB Journal', 'journal': 'The VLDB Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}