论文摘要
XBRL (eXtensible Business Reporting Language,可扩展商业报告语言)是XML语言家族中的一员,是XML的扩展应用,其主要作用是商业和金融数据交换的载体。XBRL标准目前已经被很多国家投入使用并且XBRL的实现也在世界范围内快速展开。随着XBRL标准的发展,使用传统的XML语言技术处理手段在对XBRL数据的查询效率上难以满足人们的要求。XQuery语言是针对XML数据的一种高效的且功能强大的查询技术。基于XQuery技术对XBRL文件进行查询优化是研究的重点方向之一。在优化的所有途径中,寻找一种高效的索引编码是其中重要的一个环节。本文深入研究了前缀编码的特点,以及几种对前缀编码的优化方案。通过对比几种方案的优缺点及查询效率,分析了普遍存在的问题来源。基于前缀编码,针对根源问题,提出了一套更优的编码方式,在保留前缀编码特点的同时,在XML子树更新上,大幅度降低了编码更新时间。对XBRL文件结构进行优化。在对XBRL数据进行XQuery查询之前,基于提出的优化前缀编码方式,对相同的标签节点进行选择性合并,形成标签树(LBT)。根据XQuery查询语法特点,对其核心的FLWOR表达式进行了深入剖析,结合前缀编码特点对原有的查询处理进行改进,简化了查询处理流程,降低了查询匹配的复杂度。借鉴XQEngine开源查询引擎,在其基础上形成了标准的XQuery语句词法结构树和标签关系嵌套流程。完成了对源生词法树的查询处理流程实现。本文在最后实现了一套包括词法分析、语法分析、语义分析在内的高效XQuery解析器。从实验结果可以看出,基于优化前缀编码的XQuery解析器能够有效地提高XBRL数据的查询效率,并且在XBRL更新数据查询中,有着广泛的前景。
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