数据库的语义查询优化方法研究
数据库系统中的查询优化与并行查询技术
数据库系统中的查询优化与并行查询技术数据库系统是现代应用软件的核心组成部分，承担着存储、管理和查询大量数据的重要任务。
其中，查询是数据库系统最为常见和重要的操作之一。
为了提高系统的性能和响应速度，数据库系统使用了许多查询优化和并行查询技术。
查询优化是数据库系统中提高查询性能的主要手段之一。
通过对查询语句的分析、优化和执行计划的选择，数据库系统可以最大化地减少查询时间和资源消耗。
下面将介绍一些常见的查询优化技术：1. 索引优化：数据库系统中的索引是一种数据结构，用于加速数据的查询。
通过在关键属性上创建索引，系统可以快速定位到符合查询条件的数据块，避免全表扫描带来的性能问题。
2. 查询重写：在查询优化过程中，系统可以根据查询语义对查询进行重写，以达到更高效的查询执行计划。
例如，系统可以将子查询转换为连接查询，或者将多个简单查询合并成一个复杂查询。
3. 自适应查询优化：在实际查询中，查询参数的分布可能会发生变化，导致原先的查询优化失效。
自适应查询优化技术可以根据查询执行的结果和运行时统计信息，自动选择最优的执行计划。
并行查询技术是一种利用多个处理单元同时执行查询的方法，通过将查询任务分解为多个子任务，并利用并行计算资源来加速查询过程。
下面将介绍一些常见的并行查询技术：1. 并行查询计划生成：数据库系统可以通过并行化查询计划生成过程，将大型查询任务分解为多个子任务，并分配给不同的处理节点同时执行。
这样可以提高查询的并发性，并减少整体的查询时间。
2. 分布式查询：在分布式数据库系统中，查询可以跨越多个节点进行并发执行。
系统可以通过将查询分发给不同的节点，并将各节点的查询结果进行合并，来加速查询过程。
3. 流水线查询处理：流水线查询处理是一种将查询分解为多个阶段，并在每个阶段进行并行执行的方法。
例如，在大型Join操作中，系统可以将Join任务分解为排序、合并和筛选等子任务，并利用并行计算资源将它们同时执行。
基于语义分析的搜索引擎智能优化方法研究
基于语义分析的搜索引擎智能优化方法研究搜索引擎在现代社会扮演着至关重要的角色。
随着信息量的不断增加，用户对搜索引擎的需求也变得越来越高。
语义分析作为一种提取文本意义的技术，被广泛应用于搜索引擎的智能优化中。
本文将介绍基于语义分析的搜索引擎智能优化方法的研究进展，并探讨其未来发展的前景。
首先，我们将简要介绍语义分析的基本原理。
语义分析旨在理解文本的真实含义，而不仅仅是根据关键词进行匹配。
传统的搜索引擎旨在根据关键词的匹配程度来排序搜索结果，但往往忽略了文本的语义信息。
而基于语义分析的搜索引擎则可以更好地理解用户的查询意图，并提供更加精准的搜索结果。
基于语义分析的搜索引擎优化方法有多种。
首先，基于自然语言处理技术的搜索引擎优化方法广泛应用于文本的语义分析。
自然语言处理技术可以对文本进行分词、词性标注、句法分析等处理，从而达到理解文本的目的。
利用这些技术，搜索引擎可以更好地理解用户的查询意图，并提供相关的搜索结果。
其次，基于词向量模型的搜索引擎优化方法也取得了显著的进展。
词向量模型是一种将词语映射到向量空间的技术，可以将词语之间的关系进行量化。
通过建立词向量之间的关系，搜索引擎可以更好地理解文本的语义信息，并提供更加精准的搜索结果。
近年来，词向量模型在搜索引擎优化中得到了广泛的应用，如Word2Vec、GloVe等。
此外，基于知识图谱的搜索引擎优化方法也得到了许多研究者的关注。
知识图谱是一种将知识以图的形式表示的技术，可以将不同实体之间的关系进行建模。
利用知识图谱，搜索引擎可以更好地理解文本中的实体关系，并提供更加详细和全面的搜索结果。
基于知识图谱的搜索引擎优化方法已经在现实中得到了广泛的应用，如Google的Knowledge Graph。
基于语义分析的搜索引擎优化方法还面临一些挑战。
首先，语义分析技术的准确率仍然有待提高。
虽然自然语言处理技术和词向量模型在语义分析方面取得了显著进展，但仍然存在无法准确理解复杂句子或专业领域文本的问题。
面向对象数据库发展和研究
面向对象数据库发展和研究随着计算机技术的不断进步，数据库技术也在不断发展。
其中，面向对象数据库作为数据库技术的一个分支，越来越受到人们的。
本文将介绍面向对象数据库的发展和研究现状，以期让读者更好地了解这一技术。
面向对象数据库是一种基于面向对象技术的数据库，它通过将现实世界中的对象抽象成数据库中的对象，实现对现实世界的模拟。
这种数据库技术可以有效解决传统关系数据库在处理复杂数据结构方面的不足，为应用程序开发提供了更好的支持。
因此，面向对象数据库的发展和研究具有重要的现实意义。
面向对象数据库是一种基于面向对象技术的数据库，它以对象的形式组织和存储数据。
在面向对象数据库中，每个对象都是一个独立的数据单位，具有自己的属性、方法和事件。
对象之间可以通过继承、封装和多态等面向对象特性进行关联和组合。
(1)对象：对象是面向对象数据库中的基本单元，它表示现实世界中的实体或概念。
每个对象都有自己的属性、方法和事件，这些属性和方法可以用来描述对象的特征和行为。
(2)类：类是一组具有相同属性和方法的对象的集合。
在面向对象数据库中，每个对象都属于一个或多个类，类是对象的抽象描述。
(3)继承：继承是面向对象数据库中的一种重要特性，它允许一个类继承另一个类的属性和方法。
通过继承，子类可以拥有父类除私有成员以外的所有属性和方法，同时还可以定义自己的属性和方法。
(4)封装：封装是指将对象的属性和方法绑定在一起，形成一个独立的实体。
在面向对象数据库中，每个对象都可以封装自己的属性和方法，从而保证数据的完整性和安全性。
(5)多态：多态是指同一方法在不同对象上的表现形式可以不同。
在面向对象数据库中，多态允许对象以不同的形式响应相同的消息或方法调用。
面向对象数据库的思想可以追溯到20世纪80年代初期。
在这个阶段，研究者们开始意识到传统关系数据库在处理复杂数据结构方面的不足，提出了将面向对象技术应用于数据库管理系统的想法。
这一阶段的特点是概念创新和理论研究，但缺乏实际应用和性能优化。
sql ast语法解析
SQL AST（Abstract Syntax Tree）语法解析是数据库查询优化的重要步骤之一。
AST是一种数据结构，用于表示SQL查询的语法结构。
通过解析SQL查询并构建AST，可以更好地理解查询的意图和结构，从而进行优化和改进。
在AST中，每个节点表示SQL查询中的一个语法元素，如SELECT、FROM、WHERE等子句或操作符。
节点之间通过边连接，形成一个树状结构，反映了查询的层次和依赖关系。
以下是SQL AST语法解析的基本步骤：
1. 词法分析：将SQL查询字符串分割成一系列的词素或标记，如关键字、标识符、运算符等。
这一步通常使用正则表达式或有限自动机等技术实现。
2. 语法分析：根据语法规则将词素组合成合法的句子结构，形成AST。
这一步通常使用解析器生成器（如ANTLR）或递归下降分析算法实现。
3. 语义分析：在构建AST的同时，进行语义检查和类型检查，确保查询的语义正确。
例如，检查表名和列名是否存在、数据类型是否匹配等。
4. 查询优化：根据AST的结构和属性，进行查询优化。
例如，重写查询以提高性能、消除不必要的计算、选择合适的索引等。
5. 代码生成：将AST转换为目标代码或中间表示形式，以便执行或进一步处理。
这一步通常涉及遍历AST并生成相应的代码片段。
通过以上步骤，可以完成SQL AST语法解析并实现查询优化等
功能。
在实际应用中，数据库管理系统（DBMS）通常会提供相关的工具和接口，以便开发人员能够更好地理解和优化SQL查询性能。
查询表达式优化的研究与实现
（ ｏｌ ｅｆＣ ｍ ｕｅ ｃ ｎｅａｄ Ｔｃｎｌ ｙ Ｄ ｎｈ ａ Ｕ ｉ ｒｔ，ｈ ｎ ｈ ｉ ００ １ Ｃ ｉ Ｃ ｌｇ ｏ ｐ ｔ Ｓｉ ｃ ｎ ｅｈｏｏ ， ｏｇ ｕ ｎｖ ｓｙ Ｓ ａｇ ａ ０５ ， ｈｎ ｅ ｏ ｒ ｅ ｇ ｅｉ ２ ａ）
理数据分析系统为应用 背景 ， 侧重 于查 询重 写 ， 出了一种 面向 提
０ 引 言
查询优化器是数据库 管理 系统 的核 心部件 ， 询优化 技术 查 是影响数据库性能的关键 因素 Ｊ 。在 面 向数 据库 的三层 架构
对象的表达式优化框架 ， 将接 收 的表达式 变换 为语 义 上等价 的
维普资讯
第２ ５卷 第 ６期
２０ ０ ８年 ６月
计 算机 应 用与软件
Ｃｏ ｕ ｅ ｐ ｉ ａｉｎｓａ ｄ Ｓ ｆｗａ ｅ ｍｐ ｔ ｒＡｐ ｌｃ ｔｏ ｎ ｏｔ ｒ
Ｖｏ ． ５ Ｎｏ ６ １２ ．
Ｊｎ ０ ８ ｕ ．２ ０
辑检查和优化处理 的机制 。
一
般数 据库查询优化可 以分为两个 阶段 ： 第一 阶段 ， 查询重
写， 将查 询表达式进 行等价 变换 ， 变成效率 更高 的形 式 ， 这一 阶 段 的优化是静态 的。第二 阶段 ， 计划 优化 ， 决定查 询执行计划 中 关系的连接次序和连接方法 ， 以及 使用怎样的存取方法 ， 为每个 查询操作（ 数据抽取操 作） 提供一个较优 的路径 ， 图 １ 如 所示 。
１ 查询重 写的面 向对 象框架
定义 １ 命题元 素 ： 分解 原子命 题所 得 的具有 独立语 义 的 元素 。 查询重写子 系统 按工 作步骤分为 两层 ， 即最简合 （ ） 析 取式 层和命题元素优化层 ， 图 ２所示 。首 先在最 简合 （ ） 式层 如 析 取
多媒体数据库中的内容检索与推荐方法
多媒体数据库中的内容检索与推荐方法随着数字化时代的到来，多媒体数据库的应用范围越来越广泛。
多媒体数据库是一种用于存储和管理多媒体数据，如图片、音频和视频等的系统。
然而，随着存储容量和数据量的不断增加，如何有效地检索和推荐多媒体内容成为了一个重要的问题。
本文将介绍多媒体数据库中常用的内容检索与推荐方法。
一、多媒体内容检索方法多媒体内容检索是指根据用户的需求，在多媒体数据库中检索出与需求相匹配的内容。
常用的多媒体内容检索方法包括基于文本的检索、基于图片的检索和基于音频的检索。
1. 基于文本的检索基于文本的检索是一种常见的多媒体内容检索方法，它通过分析文本中的关键词和语义信息来检索相关的多媒体内容。
在这种方法中，首先需要将多媒体数据的文本描述提取出来，并建立索引。
然后，用户通过输入关键词来检索与之相关的内容。
这种方法简单直观，但也存在一定的局限性，例如无法准确理解用户的查询意图以及无法处理语义上的异构性。
2. 基于图片的检索随着图像处理和计算机视觉技术的发展，基于图片的检索成为了一种常用的多媒体内容检索方法。
这种方法通过分析图片的视觉特征，如颜色、纹理和形状等来进行检索。
常见的基于图片的检索方法包括颜色直方图、SIFT（尺度不变特征变换）和CNN（卷积神经网络）等。
用户可以通过上传一张图片或者输入关键词来检索与之相似的图片。
3. 基于音频的检索基于音频的检索是一种用于检索音频内容的方法。
这种方法通过分析音频的音频特征、如频谱特征、语音特征和音乐特征等来进行检索。
基于音频的检索在语音识别、音乐信息检索和声纹识别等方面有很广泛的应用。
二、多媒体内容推荐方法多媒体内容推荐是指根据用户的兴趣和偏好，向用户推荐其可能感兴趣的多媒体内容。
常见的多媒体内容推荐方法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐等。
1. 基于内容的推荐基于内容的推荐是根据用户的历史行为和多媒体内容的特征，推荐与用户兴趣相似的内容。
在这种方法中，首先需要对多媒体内容进行特征提取，例如提取图片的颜色、纹理和形状特征。
关系数据库查询优化策略研究
关系数据库查询优化策略研究摘要：作为数据的承载平台，数据库在各行各业都得到了广泛应用。
查询操作是数据库管理系统最重要的功能之一，使用频率最高。
以关系型数据库为基础，从不同的角度出发，对数据库查询优化策略进行了研究。
关键词：关系数据库；数据查询；查询优化0 引言随着社会经济的不断发展，人们已经进入了一个信息爆炸的时代，随之而来的则是大量数据的存储与操作。
如今，数据库管理系统已经深入到各行各业，具有代表性的是银行、证券行业。
存储在数据库里的数据存在巨大价值，对这些数据最频繁的操作就是查询。
如何从数据库里存储的海量数据中以最快的速度找到想要的数据，直接关系到以数据库服务器作为后台的各大信息系统的运行效率，该问题也即是如何对数据库的查询进行优化。
因此，在此背景下，通过对市场占有率最多的关系型数据库进行探讨，来研究查询优化[1]。
1 关系数据库介绍1.1 关系模型关系模型是美国IBM公司San Jose研究室的研究员E.F.Codd于1970年首次提出，而关系模式的诞生也开创了数据库关系方法和关系数据理论研究的历史。
简言之，关系模型是一种由二维表形式表示实体和实体间关系的数据模型，它是在集合代数的基础上发展的。
在关系模型中，一个关系就没有重复行和重复列的二维表，二维表的每一行在关系中称为元组，每一列在关系中称为属性。
关系运算作为关系模型的核心，主要有并（∪）、交（—）、差（∩）、笛卡尔积（×）、连接（）、投影（π）、选择（）、除（÷）八种。
1.2 关系数据库根据所使用数据模型的不同，可以将数据库进行分类，因此基于关系模型的数据库就是关系数据库。
所谓关系数据库，其数据组织的逻辑结构一定是采用关系数据模型，即使用二维表格方式描述实体及其相互间的关系，然后把这种关系逻辑结构采用一定方式向物理结构映射，并存储在某种存储设备上的数据库。
2 数据查询过程关系数据库主要有查询、插入、删除和修改这四大常用操作，其中，查询是最主要、使用最频繁的操作。
浅谈数据库技术的新发展2600字
浅谈数据库技术的新发展2600字毕业随着计算技术和计算机网络的发展，计算机应用领域迅速扩展，数据库应用领域也在不断地扩大。
介绍了数据库技术发展的最新动态特征和几种主流技术，以及在发展过程中需注意的一些问题。
并在此基础上，指出数据库技术未来的发展趋势等等。
数据库；新发展；分布式数据库；面向对象数据库一、数据库新技术的分类以及几种主流新技术（一）整体系统方面相对传统数据库而言，在数据模型及其语言、事务处理与执行模型、数据库逻辑组织与物理存储等各个方面，都集成了新的技术、工具和机制。
属于这类数据库新技术的有：面向对象数据库；主动数据库；实时数据库；时态数据库。
1.分布式数据库：分布式数据库是由一组数据组成的，这组数据分布在计算机网络的不同计算机上，网络中的每个结点具有独立处理的能力（称为场地自治），可以执行局部应用。
同时，每个结点也能通过网络通信子系统执行全局应用。
分布式数据库的核心管理软件称为分布式数据库管理系统。
在分布式数据库系统中，数据的共享有两个层次：局部共享和全局共享。
分布式数据库系统常常采用集中和自治相结合的控制机构。
该数据库中的数据保证全局的一致性、可串行性和可恢复性。
分布式数据库适当增加数据冗余度主要为了：（1）提高系统的可靠性、可用性；（2）提高系统性能。
2.面向对象数据库：面向对象数据库系统将数据作为能自动重新得到和共享的对象存储，包含在对象中的是完成每一项数据库事务处理指令，这些对象可能包含不同类型的数据，包括传统的数据和处理过程，也包括声音、图形和视频信号，对象可以共享和重用。
一个面向对象数据库系统必须满足两个条件：1.支持核心的面向对象数据模型；2.支持传统数据库系统所有的数据库特征。
面向对象的数据库系统的这些特性通过重用和建立新的多媒体应用能力使软件开发变得容易，这些应用可以将不同类型的数据结合起来。
面向对象数据库系统的好处是他支持WWW应用能力。
然而，面向对象的数据库是一项相对较新的技术，尚缺乏理论支持，他可能在处理大量包含很多事务的数据方面比关系数据库系统慢得多，但人们已经开发了混合关系对象数据库，这种数据库将关系数据库管理系统处理事务的能力与面向对象数据库系统处理复杂关系与新型数据的能力结合起来。
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采用归结原理 ， 设计一个查找 Ａ ｅｔ ｇｎ 来完成完整性约束条件的 自 动查找 ， 从而实现 了数据库的语义查询优
化。
［ 关键词］并行数据库； 语义； 查询优化； 归结原理； ｇｎ Ａ ｅｔ
［ 中图分类号］Ｔ １ １Ｔ ３ １１１ Ｐ ８ ；Ｐ １．３
［ 文献标识码 】Ａ
１ 引言
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第９ 卷第 １ 期
２０ ０ ６年 ３月
湖 北 职 业 技 术 学 院 学 报
Ｊ ｕｎ ｌｏ ｂ ｉＶｏ ａｉｎ —Ｔ ｃ ｎｃ ｏｌｇ ｏ ｒａ ｆ Ｈｕ ｅ ｃ ｔ ａ － ｅ ｈ ｉａ Ｃ ｌ ｅ ｏｌ ｌ ｅ
Ｎｏ １ ． Ｖｏ ． １９
－ （ Ａ） Ｏ ｅ ｌ ｉ ）它是谓词逻辑 中一 个相 当有效 的机械化 推理 －Ｓ Ｂ， ｆ ｓ ｕｏ ， Ｒ ｏ ｔｎ
使用归结反驳， 可以证明箱子 Ａ在 ２ 号房间（ ７ 见图 １ 。 ） 归结原理除了用于对已知结果的证明外 ， 还能用于对未
知结果 的求解 ， 即能求 出问题 的答案 来 。这 正是 本文 最感兴
算法能够保证一定产生 出优化查询计划 。
２ 基 于归结原理 的演绎 推理 和问题 求解
＾ ｎ ｏ （ ， ） 一 Ｓ ａｅ（ ，） Ｉ ｏｍ ｙ２ ］ ｒ ８ ｍ ｌｒｘＹ 缩写 谓词 符号使 公式更 紧 ｌ 凑， 且转换为 子句形式 ：
２ （ ）Ｖ－，（ ） ） ｘ － Ｙ Ｖ］ （ ，７ Ｖ Ｉ Ｙ ２ ） （ ， ） － ｐ Ｘ２ ） （ ，８ ＶＳ ｘ Ｙ
在人工智能（ ｒｆｉ ｔｌｅｃ， Ｉ领域， Ａｔ ｃｌ ｎ ｌ ｎｅ Ａ ） ｉ ａ Ｉｅｉ ｉ ｇ 谓词逻辑是
一
种表达能力很强的形式语言 ， 同时 ， 它又有许多成熟的推理 假定知道箱子 Ａ在 ２ 号 或 ２ 号房 间 ， 子 Ｂ在 ２ 号 房间 ， ７ ８ 箱 ７
３ Ｐ Ａ ） （ ）５ ＩＡ， ）ＶＩ Ａ，８ ） （ ２ ）７ ） （ ）４ Ｐ Ｂ ） （ ２ ７ （ ２ ）６ Ｉ Ｂ，７ ） ｌ
谓词逻辑中的归结原理 表述为 ： 谓词 逻辑 中的消解 式是 它 的亲本子句的逻辑 结果 。
由此 定 理 即得 谓 词 逻 辑 中 的 推 理 规 则 ： １Ａ Ｃ Ｔ（ ｈ 趣 的地方 ， ｃ ２ Ｃ ｒ一 也是本文所做研 究 的意义 所在 。用归 结原 理求解
［ 收稿 日 】 ０６ ０ —１ 期 ２０ — １ ０
Ｍａ ． ｏ ６ ｒ２ ｏ
［ 文章编号 ］ｌ ＿８７ （ｏ６ ０ —ｏ９ －ｏ １ １８ ２ｏ ） １ ｏ３ ＿３
数据 库 的语义 查询 优化方 法研 究
许 新 华
（ 华中科技大学 计算机学院， 湖北 武汉 ４０７ ） ３０４
［ 要］语义查询是一种完全不同于传统的基于查询树的查询技术， 摘 实现语义查询优化的关键是寻找 与给定查询有关的完整性约束条件 ； 谓词逻辑中的归结原理 ， 能对未知结果求解 ， 即能求 出问题 的答案来；
方法 ， 归结原理 即时其 中的佼佼者 。归结原理是 由鲁滨逊 （． 且 Ｂ不 比 Ａ， ，０ ： Ｊ Ｊ贝有 、 Ａ Ｒ ｂ ｓ ） １６ ．ｏｉ ｏ 于 ９５年首 先提 出的 ， ｎｎ 亦称消解 原 理 （ｒ ｃ ｌ Ｐｉ ｉｅ ｎｐ
方法 ［ 作者简介 ］ 许新华 （９ ８ ） 男 ． １６ 一 ， 湖北孝感人 ， 湖北职业术学 院计算机科学与技术 系副教授 ， 华中科技大学计算 机学 院在读研究 生 ， 主要研究
计算机网络 、Ｓ 、 Ａ Ｐ 网络数据 库。
‘
－
９ － ３
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询树模型左、 右线形树的查询优化方法、 基于浓密树的查询
优化方法 、 于片 断式 右线 形树 的查 询优化方法、 基 基于操作森
法等 已经被提 出。但 到 目前为止 ， 还没 有一个并 行查询 优化
林的查询优化方法、 基于遗传算法的并行数据库查询优化算 用逻辑谓词表达为
１ （ ，） ［ ａｋｇ （ ）ＡＰ ｃａｅ Ｙ ） ＶＸＹ ｛ Ｐ ｃａｅ ｘ ａｋｇ （ ）ＡＩｒｏ ｘ２ ） ｎｏｍ（ ，７
产生了许多查询处 理算法 和查询 优化技术 。例 如… ， 查 基于 例 ： Ｊ已知前 提 ：
１０ ｅ ｐ ｃ ａ ｅ ｎ ｌｏ ２ ｒ ｍａｌｒｔａ ｎ ｆｔｅ ｆ ｈ ａ ｋ ｇ ｓｉ ｏ ｍ ７ ａｅ ｓ ｌ ｈ ｎ ａ ｙ ｏ ｔ ｅ ｈ
ｐ ｃ ａ ｅ ｎ ｌｏ ２ ． ａ ｋ ｇ ｓ ｉ ｏ ｍ ８
｛ｈ ｝ ｕ（ ２ Ｌ ｒ ） ｃ叮一｛ 叮 ） Ｉ ｝ ２
其 中 ｃ ，２是 两 个无 相 同变 元 的子 句 ， １ Ｉ 分别 是 １ｃ Ｌ ，２
查询优化是数据 库操作 中的一项 关键技 术 ， 目前研究 较
多是围绕着具有多个连接操作的复杂关系数据库查询（ 简称 ｃ ，２中的文字， 为 Ｌ 与＿Ｌ １ｃ ｏ ｒ １ １２的最一般合一， 此规则称为 Ｍ 查询） Ｊ 的优化问题进行。并行数据库查询优化问题与顺序 谓 词逻辑 中的归结原 理（ 消解原 理 ） 。该原 理可 以推论 ， 用归 数据库查询优化问题不同。在并行数据库系统中， 查询优化 结式取代其亲本子句 ， 或者把归结式加入 原子句集 ， 得的 则所 的目 标是寻找 Ｑ的具有最小响应时间的执行计划， 执行计划 新子句集仍然保持原子句集的不可满足性。在谓词逻辑中应 （Ｅ ） Ｑ Ｐ 的工作量不是最重要的。于是 ， 在并行数据库系统中， 用归结原理， 也主要是通过推导空子句 ＮＬ来实现反证的。 Ｉ
许新华 ： 数据库 的语义查询优化方法研究
问题答案 的方法、 步骤是 ： 先为待求解的问题找一个合适 的求
Ｓ Ｐ Ｅ ３按某种策略在 Ｃ Ａ ＳＳ Ｔ Ｌ Ｕ Ｅ 表中寻找可归结的字句