公交车路线查询系统后台数据库设计

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1、公交车路线查询系统后台数据库设计　　在《查询算法》一文中已经实现了换乘算法，但是，使用存储过程InquiryT2查询从东圃镇到车陂路口的乘车路线时，发现居然用了5分钟才查找出结果，这样的效率显然不适合实际应用。因此，有必要对原有的换乘算法进行优化和改进。在本文中，将给出一种改进的换乘算法，相比原有的算法，改进后的算法功能更强，效率更优。　　1.压缩RouteT0　　假设RouteT0有以下几行　　如下图所示，当查询S1到S4的二次换乘路线时，将会产生324=24个结果　　从图中可以看出，第1段路线中的3条线路的起点和站点都相同（第2、3段路线也是如此），

2、事实上，换乘查询中关心的是两个站点之间有无线路可通，而不关心是乘坐什么路线，因此，可以将RouteT0压缩为：　　如下图所示，压缩后，查询结果有原来的24条合并1组　　图片看不清楚？请点击这里查看原图（大图）。　　查询结果为：　　图片看不清楚？请点击这里查看原图（大图）。　　那么，为什么要对视图RouteT0进行压缩呢，原因如下：　　(1)RouteT0是原有换乘算法频繁使用的视图，因此，RouteT0的数据量直接影响到查询的效率，压缩RouteT0可以减少RouteT0的数据量，加速查询效率。　　(2)压缩RouteT0后，将中转站点相同的路线合并为1

3、组，加速了对结果集排序的速度。　　2.视图GRouteT0　　在数据库中，将使用GRouteT0来描述压缩的RouteT0，由于本文使用的数据库的关系图与《查询算法》中有所不同，在给出GRouteT0的代码前，先说明一下：　　主要的改变是Stop_Route使用了整数型的RouteKey和StopKey引用Route和Stop，而不是用路线名和站点名。　　GRouteT0定义如下：　create　viein(StopCount)　as　MinStopCount,　　　　max(StopCount)　as　MaxStopCountfrom　RouteT0g

4、roup　by　StartStopKey,EndStopKey　　注意，视图GRouteT0不仅有StartStopKey和EndStopKey列，还有MinStopCount列，MinStopCount是指从StartStop到EndStop的最短线路的站点数。例如：上述RouteT0对应的GRouteT0为：　　3.二次查询算法　　以下是二次换乘查询的存储过程GInquiryT2的代码，该存储过程使用了临时表来提高查询效率：　　　GInquiryT2/*查询站点StartStops到站点EndStops之间的二次换乘乘车路线，多个站点用'/&

5、#39;分开，结果以分组方式给出，如：exec　InquiryT2　'站点1/站点2','站点3/站点4'*/CREATE　　　　　proc　GInquiryT2(　　　　StartStops　varchar(2048),　　　　EndStops　varchar(2048))asbegin　　　　declare　ss_tab　table(StopKey　int)　　　　declare　es_ta123456789下一页>>>>这篇文章来自..，。b　table(StopKey　int)　　　　insert　ss_tab　　

6、　　　select　distinct　Stop.StopKey　　　　　from　dbo.SplitString(StartStops,'/')　sn,Stop　　　　e　　　　insert　es_tab　　　　　select　distinct　Stop.StopKey　　　　　from　dbo.SplitString(EndStops,'/')　sn,Stop　　　　e　　　　if(exists(select　top　1　*　from　ss_tab　sst,es_tab　est　　ss_tab　　　　insert　sto

7、ps　select　StopKey　from　es_tab　　　　print　'===================================================='　　　　print　'筛选出第1段乘车路线'　　　　print　'----------------------------------------------------'　　　　set　statistics　time　on　　　　-----------------------------------------------

8、-------------　　　　--筛选出第1段乘车路线，保存到临时表#R1中