基于多核处理器的VTD—XML节点查询执行性能优化
基于复杂模式索引的XML查询优化
基于复杂模式索引的XML查询优化
于红;王秀坤;高艳萍;张建英;杨南海
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2007(024)008
【摘要】分析了XML模式与XML文档之间的关系以及XML查询的特点,提出了一种基于复杂模式索引的XML查询优化方法.该方法对XML模式中的节点建立索引,查询时考虑XML模式中带有环的情况.首先对查询树进行去除重复元素的预处理,并将查询树分解成主路径和分支路径;然后利用索引查找潜在目标节点的XML 模式编号;最后在XML文档中对对应节点进行筛选,找到目标节点.该方法可以减少连接操作的次数,提高查询操作的效率,能处理较复杂的XML模式.
【总页数】7页(P100-105,108)
【作者】于红;王秀坤;高艳萍;张建英;杨南海
【作者单位】大连水产学院,信息工程学院,辽宁,大连,116024;大连理工大学,电子与信息工程学院,辽宁,大连,116024;大连理工大学,电子与信息工程学院,辽宁,大连,116024;大连水产学院,信息工程学院,辽宁,大连,116024;大连理工大学,电子与信息工程学院,辽宁,大连,116024;大连理工大学,电子与信息工程学院,辽宁,大
连,116024
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.基于双路索引的XML查询优化研究 [J], 万静;姜蓉;易军凯
2.一种基于结构索引的XML模式匹配方法 [J], 乔健;陈彤兵;汪卫;施伯乐
3.一种基于XML结构索引的模式匹配改进算法 [J], 李思莉;张海清
4.一种基于DTD模式的XML索引技术研究 [J], 王锋
5.一种基于模式的XML索引结构 [J], 杨梅;闵应骅
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【计算机科学】_多线程_期刊发文热词逐年推荐_20140722
科研热词 连接 数据流更新 数据仓库 运动估计 软件事务存储 资源划分 负载均衡 调度策略 语义匹配 线程调度 流媒体 梯式调度 无缝融合 无缝切换 断点续播 指令调度 并行处理 多核计算 多核处理器 场景识别 图像编辑 图像稳定 向量时钟 同时多线程 云计算 openmp ompi livemesh
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51
推荐指数 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
2011年 科研热词 推荐指数 多线程 2 频谱监测 1 计算统一设备构架 1 缓冲区 1 线程级并行 1 硬件性能计数器 1 梯度定位与方向直方图(gloh) 1 旋转不变特征变换(sift) 1 推测多线程执行模型 1 推测多线程体系结构 1 推测多线程 1 性能监测 1 完成端口 1 多线程程序分析 1 图形处理器(gpu) 1 单客户机-多服务器 1 分布式 1 内存池 1 中间件 1
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
基于XML数据库的数据查询优化技术研究的开题报告
基于XML数据库的数据查询优化技术研究的开题报告一、选题背景随着互联网的发展，XML作为一种全球性的标准数据交换格式，逐渐被广泛应用在Web服务、数据集成、B2B电子商务等领域。
而随着XML数据规模的增加，XML数据的存储和查询面临着越来越大的挑战。
传统的关系型数据库无法有效存储和查询XML数据，因此XML数据库应运而生。
目前，已经有许多XML数据库系统被开发出来，例如Xindice、eXist、BaseX等，它们都支持XPath和XQuery这两种基于XML语法的查询语言。
然而，在XML数据库中，由于XML数据的深层次结构和位置信息，查询性能往往较差。
因此，为了提高XML数据库的查询效率，需要对XML数据查询进行优化。
二、研究内容及意义本文将从以下几个方面研究基于XML数据库的数据查询优化技术：1. 查询优化算法研究：探究基于XML数据特性的查询优化算法，提高查询效率和精度，并对比不同算法的优缺点。
2. 索引优化研究：设计和实现针对基于XML数据库的索引优化策略，提升查询速度和效率。
3. 多级缓存优化研究：结合多级缓存技术，优化查询性能和内存利用率，提高XML数据库查询的效率。
本文对基于XML数据库的查询优化技术进行深入研究，旨在提高XML数据库查询效率和效果，为XML数据存储和处理提供支持。
同时，针对实际应用场景，提出具体实用性的查询优化方案，帮助企业提高XML数据的处理效率。
三、研究方法和步骤1. 文献综述：了解XML数据库的发展现状和已有的查询优化算法、索引优化策略和多级缓存技术。
2. 数据收集：收集不同类型的XML数据，并建立XML数据库，用于后续的查询测试和优化实验。
3. 算法设计：深入研究基于XML数据特性的查询优化算法，包括基于路径的查询优化算法、基于结构的查询优化算法和基于关键词的查询优化算法等。
4. 策略实现：根据算法设计结果，设计和实现针对XML数据库的索引优化策略和多级缓存优化策略。
XML路径表达式的查询优化技术
XML路径表达式的查询优化技术摘要：XML查询语言的共同特点是利用路径表达式来导航XML文档的查询并返回指定路径所能访问到的节点集，因此路径表达式的查询优化是XML数据库查询优化的关键，本文详细分析了当前路径表达式查询的几种优化技术，指出了它们要解决的关键问题和主要技术特点。
1 基本概念1.1 XML数据模型和XML数据模式一个XML文档树是一个有序标签树(如果考虑元素之间的应用关系则以XML文档的基本结构为图)，每个节点与一个元素或值(文本)相对应，边表示元素和子元素(或值)之间的嵌套关系。
XML文档的数据模式是一个有向图，它为XML数据提供完整性约束。
1.2 XML数据的编码方法到目前为止处理路径表达式查询有两种方法：一种是基于树遍历的方法，另一种不遍历文档树就可以快速决定节点之间结构关系的方法，元素之间结构关系的确定主要依赖于有效的XML节点编码方法。
1.2.1 基于区域的编码方案目前，最常用的编码方法是区域编码方法，最先使用区域编码确定树节点之间的结构关系的是Dietz。
它给每个节点赋予一个(pre，post)编码，其中，pre是节点的前序遍历值，post是节点的后序遍历值，对于任意两个不同的节点x和y，x 是y的一个祖先当且仅当x.pre 文献。
给每个节点赋予一个(start，end)编码，一个节点的start和end值是该元素的开始和结尾的绝对物理或逻辑位移，如果一个节点的编码所覆盖的区域被另一个节点的编码所覆盖的区域完全包含，则这个节点是另一个节点的后代节点。
为适用于多个文档查询和父子关系的确定，还可以将元素的编码扩展为(D，cid，start，end，levd)，Docid是文档的标识符，Level是节点在文档树中的层数。
文献提出一种类似于区域编码方案――扩展的前序和后代范围编码，其目是的为了支持数据的动态插入和删除，每个节点被赋予一个(order，size)，order是节点的前序遍历序号。
基于优化过滤策略的XML数据查询处理
基于优化过滤策略的XML数据查询处理陈海坤;李建中;骆吉洲【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2007(034)004【摘要】如何高效地处理XML查询,是目前研究的热点.由于当前方法存在过多扫描无用节点引起效率下降的问题,本文设计了一种XML数据的二级索引结构,基于该结构给出路径查询处理算法.首先,本文对XML模式中每个节点按路径类型进行分类编码,然后把每个节点按该编码进行聚类存储.在查询时,就可以先根据模式信息和查询信息得到目标节点的编码,然后只需将二级索引中这些编码对应的部分载入内存,进行过滤操作.这样就不必扫描整个索引,提高CPU和IO效率.本文还对二级索引结构进行扩展,使本文的过滤索引能方便应用在有分支结构的查询上.实验结果表明,本文的XML数据过滤算法效率优于基于Bit vector的过滤算法,并且索引结构所需要的存储空间也小于Bit vector索引.【总页数】3页(P111-113)【作者】陈海坤;李建中;骆吉洲【作者单位】哈尔滨工业大学计算机科学与技术系,哈尔滨150001;哈尔滨工业大学计算机科学与技术系,哈尔滨150001;哈尔滨工业大学计算机科学与技术系,哈尔滨150001【正文语种】中文【中图分类】TP3【相关文献】1.基于XML数据库的安全查询处理 [J], 王晓强2.XML数据查询处理和优化策略研究 [J], 曹秀丽3.一种标签劣质XML数据上的twig查询处理的优化 [J], 姜国华;姜守旭;李建中4.一种标签劣质XML数据上的twig查询处理的优化 [J], 姜国华;姜守旭;李建中5.XML数据中Twig查询处理与优化技术研究综述 [J], 毕鑫;王国仁;赵相国;袁野;张盼因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
优化XML处理的性能
优化XML处理的性能在优化XML处理的性能时，可以考虑以下几个方面：1.使用基于事件的解析器：基于事件的解析器（例如SAX）在解析XML文档时，不需要将整个文档加载到内存中，而是按照节点的顺序逐个读取节点，并触发相关事件，这样可以大大减少内存使用量，提高性能。
相比之下，DOM解析器将整个文档加载到内存中，适用于需要对整个文档进行频繁操作的场景。
2.缓存：对于需要频繁访问的XML数据，可以将解析后的结果缓存起来，避免重复解析。
这样可以大大减少解析的时间和资源消耗。
3.合并多个小的XML文档：如果有多个小的XML文档需要处理，可以考虑将这些小文档合并成一个大的文档，这样可以减少解析的次数和开销。
4. 使用XPath来查询节点：如果需要根据一些条件来查询XML中的节点，可以使用XPath语法来进行查询，而不是通过遍历节点来查找。
XPath可以提供更高效的查询性能。
5.合理使用缓存技术：对于一些重复计算的结果，可以将其缓存起来，避免重复计算。
例如，如果需要频繁计算一些节点的子节点数量，可以将子节点数量缓存起来，在需要时直接从缓存中获取。
6. 使用Streaming API： Streaming API（例如StAX）可以按照节点流的形式来处理XML文档，这样可以避免将整个文档加载到内存中，提高性能。
7.使用合适的数据结构：根据具体的需求，选择合适的数据结构来存储和处理XML数据。
例如，如果需要频繁插入和删除节点，可以使用链表来存储节点，而不是数组；如果需要频繁查询节点，可以使用哈希表来存储节点，以提高查找性能。
8. 减少字符串操作：在处理XML时，字符串操作是一项非常耗费性能的操作，尽量减少字符串的拼接、截取等操作。
可以使用StringBuilder来拼接字符串，避免重复创建字符串对象的开销。
9.避免过度设计和复杂度：在设计XML处理的逻辑时，尽量避免过于复杂的处理逻辑和数据结构，简化代码，降低复杂度，提高性能。
优化XML处理的 性能
─ JAXB (XML 绑定的 Java™ 架构 ) 1.0
• J2SE™ 1.4.1 规范
1
| JavaOne 2003 | Session 3420
文件处理组件
• 建立—解析并建立 in-memory 模型 • 写—串行化为文本模式 • 访问—访问文件元素
XML 处理性能
文件选择访问的时间
650 600 550 500 450 400 350 300 250 200 150 100 50 0 1 10 20 50 75
时间 (ms)
SAX DOM JAXB
选择比例
1 | JavaOne 2003 | Session 3420
内容的修改
• 所有 lineitems 的时间增加 10% • JAXP DOM
─ 定制的 SAX 事件处理程序
• JAXP DOM
─ 元素名比较 • JAXB ─ 调用函数进行随机存取
1 | JavaOne 2003 | Session 3420
XML 处理性能
文件访问的时间
45 40 35 30
时间 (ms)
25 20 15 10 5 0 inv10 inv50 inv100 inv500 inv1000 SAX DOM JAXB
演讲者介绍
• Rob Ruyak 为 Sun™ ONE Application Server
生产线的软件工程师。 件工程师
• Lalit Mathwani 是 Sun 从事 Orion Project 的软 • Biswadeep Nag 是性能工程组的高级工程师
1
如何优化代码的XML数据处理
如何优化代码的XML数据处理XML（可扩展标记语言）是一种使用标签来描述和结构化数据的通用格式。
在软件开发中，处理XML数据是非常常见的任务之一。
优化XML数据处理代码可以帮助提高代码的性能、可读性和可维护性。
下面我们将讨论一些常见的优化技巧。
1.使用适当的解析器：在处理XML数据时，我们可以使用不同的解析器。
常见的解析器有DOM（文档对象模型）、SAX（简单API for XML）和StAX（流式XML API）。
DOM解析器加载整个XML文档到内存中，适用于小型文档，但对于大型文档可能导致内存问题。
SAX解析器基于事件驱动模型，逐行读取文档，适用于大型文档，但代码可能会比较复杂。
StAX解析器提供了一种流式处理XML文档的方式，同时兼具DOM和SAX解析器的优点，适合于大型文档且较易于使用。
选择适当的解析器可以根据实际需求和性能要求进行优化。
2.使用缓存：在多次处理相同的XML数据时，我们可以考虑使用缓存来提高性能。
将已解析的XML数据缓存在内存中，可以避免每次读取和解析XML文件，从而减少IO操作和CPU开销。
在对XML数据进行更新操作时，我们需要注意及时更新缓存以避免数据一致性问题。
3.使用XPath查询：XPath是一种用于在XML文档中定位节点的语言。
使用XPath查询可以帮助简化代码，提高查询性能。
相比于遍历整个XML文档来查找节点，使用XPath可以直接定位到目标节点，减少遍历次数，提高效率。
4.避免频繁的字符串拼接：在处理XML数据时，我们经常需要拼接字符串来构建XML结构。
频繁的字符串拼接会导致内存分配和拷贝的开销增加。
为了避免这个问题，我们可以使用StringBuilder类来进行高效的字符串操作。
5.使用线程池：在处理大量XML数据时，可以考虑使用线程池来并行处理任务，以提高处理效率。
将XML数据分成多个任务，每个任务由一个线程来处理，可以充分利用多核处理器，并行处理不同部分的数据。
vtd常用的命令
vtd常用的命令VTD（Virtual Token Descriptor）是一种快速解析XML文档的技术，它提供了一系列强大的命令来操作和查询XML数据。
下面将介绍VTD常用的命令及其功能。
一、VTD命令简介1. getXML()：获取原始的XML文档数据。
2. parseFile(String xmlFile)：解析指定的XML文件。
3. toElement(int index)：将指针移动到指定索引的元素节点。
4. toElement(String elementName)：将指针移动到指定名称的元素节点。
5. toElementNS(String elementName, String namespaceURI)：将指针移动到具有指定名称和命名空间的元素节点。
6. toElementTraverse(int index)：将指针移动到指定索引的元素节点，并遍历其所有子节点。
7. toElementTraverse(String elementName)：将指针移动到指定名称的元素节点，并遍历其所有子节点。
8. getCurrentIndex()：获取当前元素节点的索引。
9. getCurrentDepth()：获取当前元素节点的深度。
10. getText()：获取当前元素节点的文本内容。
11. getElementName()：获取当前元素节点的名称。
12. getElementFragment()：获取当前元素节点的片段。
13. getElementFragmentRoot()：获取当前元素节点的片段根节点。
14. getAttributeCount()：获取当前元素节点的属性数量。
15. getAttributeName(int index)：获取当前元素节点指定索引的属性名称。
16. getAttributeType(int index)：获取当前元素节点指定索引的属性类型。
17. getAttributeStringValue(int index)：获取当前元素节点指定索引的属性值（字符串类型）。
XML 查询优化研究
XML 已经成为网络上信息描述和信息交换的标准.由于网络上信息的本质特性和 XML 数据内在的
灵活性,很多用 XML 编码的数据都是半结构化的.随着 XML 应用得越来越广泛,人们提出了多种 XML 数据的 存储模型.与此同时,XML 的查询优化也是数据库领域研究的一个重要课题.综合论述了 XML 数据查询优化技 术的现状,指出了 XML 查询优化的特点和研究的关键性问题.描述了查询优化技术各个方面的重要研究成果以 及存在的问题,进一步展望了未来的研究方向,并在此基础上提出了对 XML 查询优化方法的一些观点. 关键词: XML;查询优化 文献标识码: A 中图法分类号: TP311
2070
Journal of Software 软件学报 Vol.17, No.10, October 2006
XML 已经成为网络上信息描述和信息交换的标准.早期的 XML 数据以文档方式存储,以关键字查询等信 息检索手段查询,简单、易用.由于缺乏系统的存储和查询机制的支持,造成查询能力低,不能满足复杂条件的查 询,更谈不上查询优化.一些现有的商业数据库系统扩充了处理 XML 数据的功能,利用现有数据库成熟的技术, 把 XML 查询要求转变为数据库查询表达,由查询优化器优化查询表达并执行,再将查询的结果转变为 XML 数 据.这种方法在一定程度上解决了查询复杂性的要求,但多级转换带来的问题是效率的降低和查询语义的混淆. 与传统的数据库数据相比,XML 数据具有如下特点: • 数据是自描述的,内容与结构混杂在一起; • 数据具有完整的嵌套层次; • 数据是有序的. XML 数据的不规则性是对传统统计信息方法的重要挑战,其数据分布情况使得一些传统的分布假设难以 成立 .为了达到所需的代价估计精度 ,需要更多的统计信息 .而结构的复杂性又为获得相对精确的统计信息带来 存储和计算上的困难 .XML 的有序性制约了转换规则的灵活性 .XML 数据的上述问题无论是对关系数据库或 是对面向对象数据库的现有查询优化技术都是严峻的挑战. 与传统的查询需求相比,XML 查询具有如下特点: • 以长路径表达式为查询的核心语句,路径复杂,包含分支路径; • 嵌套的查询表达,查询表达式中加入编程语言的嵌套和条件判断思想; • 路径中包含不确定因素,这在之前的查询需求中未出现过; • 查询对象和返回结果类型不确定. 面向对象数据库已有一些处理复杂长路径表达式的经验,但无法处理 XML 查询中的路径表达式中的不确 定情况;关系数据库中已有很多处理嵌套查询的方法,但对掺杂编程语言风格的 XML 查询语言却难以适应. 综上所述 , 来自数据结构和查询需求两方面的问题导致基于关系和面向对象数据库的查询处理和查询优 化技术均不能适应 XML 查询的需要.目前,对 XML 查询优化的研究正成为热点.本文的内容就是对 XML 查询 优化技术现状的综合论述,指出了 XML 查询优化的特点和研究的关键性问题,描述了查询优化技术各个方面的 重要研究成果和有待进一步解决的问题.
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计
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机
科
学
Ｃｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ
Ｖｏ １ ． ４ １ Ｎｏ ． ２ Ｆ ｅ ｂ ２ ０ １ ４
基 于 多核 处 理 器 的 ＶＴ Ｄ — Ｘ ＭＬ节 点 查 询 执 行 性 能 优 化
郭宪 勇 陈性 元 邓亚 丹。
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ＶＴＤ－ ＸＭ Ｌ， Ｃｈ ｉ ｐ ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｏ ｒ ， ＸＭ Ｌ ｎ ｏ ｄ ｅ ｑ ｕ ｅ ｒ ｙ ｅ ｘ ｅ ｃ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ， Ｍｕ ｈｉ ｔ ｈ ｒ ｅ ａ ｄ
并发执行 和提 高线程 内存访 问性 能两个方面优化 ＸＭＬ节点查询的性 能。实验 结果表 明 ， 提 出的 多线程 Ｘ ＭＬ文档解 析框 架可 以充分利 用多核 处理器的计算 资源 ， 并有 效地 提 高线程 的 内存 访 问性 能， 大大提 高 了 ｘＭＬ 节点 查询 的性
能。
关键 词
ＶＴ Ｄ － Ｘ ＭＬ， 多核 处理 器， Ｘ ＭＬ节点查询执行 优化 ， 多线程 Ｔ Ｐ ３ ０ １ 文献标识码 Ａ
１ 引言
ＸＭＬ （ Ｅ ｘ ｔ ｅ ｎ ｓ ｉ ｂ ｌ ｅ Ｍａ ｒ ｋ ｕ ｐ Ｌ ａ ｎ ｇ ｕ ａ ｇ ｅ ） 是 可扩 展标 记语 言
文档处理模 式为 ＶＴ Ｉ ） ＿ Ⅺ 几。 ２ ． ２ 多线程 Ｘ ＭＬ查询执行研究现状
随着 多核处 理器 的普及 ， 目 前 已有不 少基 于并行 处理 开 展Ｘ Ｍ Ｌ查询执行 性能优 化 的研究 工作 。文 献 ［ ３ ， ４ ］ 针对 分
（ 解放 军信 息 工程 大学 电子技 术 学 院 郑州 １ ５ ０ ０ ０ １ ） （ 北方 信 息技术 研 究所 北 京 １ ０ ０ ０ ７ ２ ）
摘 要 针对 目前主 流的多核处理器 ， 研 究 了基 于 ＶＴ Ｄ － Ｘ ＭＬ的节点查 询执行性 能优 化 ， 即基 于顸 读策略从 多线程
布式 的 Ｘ ＭＬ处理开展研究 ； 文献 Ｅ ｓ ］ 对半 结构化 的数据通 过
ห้องสมุดไป่ตู้
的简称 。Ｘ ＭＬ作为 Ｗｅ ｂ 应用的核心数据格 式受到 越来越广
（ Ｎｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ｒ ｎ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｂ ｅ ｉ ｊ ｉ ｎ ｇ １ ０ ０ ０ ７ ２ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ） 。
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ＿ ｃ ｔ Ｆ ｏ ｒ ｍａ ｉ ｎ ｓ ｔ ｒ ｅ ａ ｍ ｍｕ ｌ ｔ ｉ － ｃ ｏ ｒ ｅ ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｏ ｒ ｓ ， ｔ ｈ ｅ ＶＴＤ－ ＸＭＬ’ Ｓ ｎ ｏ ｄ ｅ ｑ ｕ ｅ ｒ ｙ ｅ ｘ ｅ ｃ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｅ ｒ ｛ ｏ ｒ ｍａ ｎ ｃ ｅ ｗａ ｓ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ｅ ｄ ，
中图法分类号
ＶＩ Ｉ Ｉ － Ｘ ｌ Ｖ ｌ Ｌ Ｎ ｏ ｄ ｅ Ｑｕ ｅ ｒ ｙ Ｅ ｘ ｅ ｃ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｎ ｃ ｅ Ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｃ ＭＰ
ＧＵＯ Ｘｉ ａ ｎ － ｙ ｏ ｎ ｇ ＣＨＥＮ Ｘｉ ｎ ｇ － ｙ ｕ ａ ｆ ＤＥ ＮＧ Ｙａ － ｄ ａ ￣
（ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， ｔ ｈ ｅ Ｐ Ｌ Ａ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ， Ｚ ｈ ｅ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ １ ５ ０ ０ ０ １ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ） １
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