可扩展的XSLT评估
摘要：XSLT处理XML数据的语言越来越受欢迎。它被应用平台软件广泛支持。然而，在当前的XSLT处理引擎中，几乎没有对其进行优化。在大型XML文档上评估一个非常简单的XSLT程序可能会导致大量的内存使用。在本文中，我们提出了一种新的流式处理模型（SPM）的概念，用于评估XML文档中的一部分XSLT程序，特别是大型XML文档。通过SPM，XSLT处理器可以将XML源文档转换为其他格式，而无需额外的内存缓冲区。因此，我们的方法不仅可以处理大型源文档，还可以产生大型结果。通过性能研究，我们证明了SPM方法的优势。实验结果明确表明，SPM比现有方法的XSLT评估效果提高了2到10倍。此外，SPM方法还具有很高的可扩展性。
作者：Zhimao Guo, Min Li, Xiaoling Wang, Aoying Zhou
论文ID：cs/0408051
分类：Databases
分类简称：cs.DB
提交时间：2007-05-23