XML数据在关系数据库中存储和检索和研究和实现

论述了关系型数据库和XML数据之间的相互转换，给出了将XML数据存储在关系数据库和将存储在关系数据库的XML数据恢复的XML形式的算法，由于实际数据类型的复杂性，使用Schema来定义XML文档类型，试验结果表明算法具有较好的性能，讨论了将XML＿QL查询语句转换为SQL查询语句的设计，根据文中XML数据存储在关系型数据库中的算法，可以对XML＿QL查询语句的语法，语义进行分析以转换为相应形式的SQL语句来关系数据库中查询被存储的XML数据，并返回相应的结果集。     

从XPath到SQL算法的实现

针对在关系数据库中有效查询XML数据给出的一种算法，将XPath路径表达式转换为SQL查询，对该算法进行了实现，并从实现的角度对其进行了扩充。     

基于XQuery的XML与SQL查询转换算法研究

为了实现XML查询到SQL查询的转换,提出了一个基于XQuery查询和JDOM的转换框架和算法.设计了核心组件查询转换器,将XML查询语句定义为XML查询文档,使用JDOM解析XML查询文档,抽取出SQL语句的各个组成部分.该算法简洁并具有较高的通用性.     

分布式环境下基于形式化领域本体的查询处理

为了提高语义Web查询的查全率和查准率,文中提出了一种基于形式化领域本体的查询处理方法.首先采用描述逻辑表达领域本体的语法和语义,实现领域本体的形式化转换;然后基于转换后的形式化领域本体,采用含半幺群概括演算作为基于形式化领域本体查询转换的目标语言,定义了用户查询到含半幺群同态查询的转换规则和语义优化处理、查询重写规则,最后通过实验验证了该方法的查询性能.     

基于模糊粗糙集理论的信息检索方法的研究

信息检索中的词汇挖掘就是利用给定域范围的词汇来提高用户查询效率，大多数情况下信息检索系统上的查询不是优化的。词汇挖掘可以使我们在查询上进行泛化、特化或者其他基于词汇转换的操作来提高查询性能。本文将粗糙集和模糊集理论结合起来研究了一种新的词汇挖掘框架，该框架即使当文本和查询使用加权表示即模糊表示时，也可以用基于粗糙集的近似集合。     

一种基于知识的关系数据库模糊查询方法

在数据库查询中,针对传统DBMS不支持模糊查询的弱点,提出了基于知识的数据库模糊查询转换方法.以模糊集理论为基础,介绍了数据库模糊查询条件的构成形式,并提出利用隶属函数、领域知识和模糊集的α-截集运算相结合的方法实现模糊查询转换,模糊查询条件的转换和扩展考虑了查询条件的重要程度和用户偏好.该方法无需改变传统SQL语言或数据库引擎就能够实现模糊查询,提高了用户与系统之间的交互能力.     

基于Delphi的科技成果鉴定专家信息系统的设计与实现

本文介绍了基于Delphi的科技成果鉴定专家信息系统的设计与实现，着重阐述了异构数据库转换、数据查询、报表设计等关键技术的实现。     

XML数据在关系数据库中存储和检索的研究和实现

论述了关系型数据和XML数据之间的相互转换 ,给出了将XML数据存储在关系数据库和将存储在关系数据库的XML数据恢复为XML形式的算法 .由于实际数据类型的复杂性 ,使用Schema来定义XML文档类型 .试验结果表明算法具有较好的性能 .讨论了将XMLQL查询语句转换为SQL查询语句的设计 ,根据文中XML数据存储在关系型数据库中的算法 ,可以对XMLQL查询语句的语法、语义进行分析以转换为相应形式的SQL语句来在关系数据库中查询被存储的XML数据 ,并返回相应的结果集     

基于Delphi的军械物资押运综合管理信息系统的设计与实现

本文介绍了基于Delphi的军械物资押运综合管理信息系统的设计与实现，着重阐述了异构数据库转换、数据查询、报表设计等关键技术的实现。     

坐标转换可视化查询方法探讨

坐标转换的方法多种多样,大多通过程序计算求得,本文通过构建三维数组利用GIS软件导入数据,可视化查询坐标转换的X、Y分量,从而完成坐标转换。     

OGSA-DAI的异源空间数据访问技术及应用

采用开放式网格服务体系结构-数据访问与集成(OGSA-DAI)中间件的数据访问模式,利用空间数据引擎的空间数据管理能力,构建分布式的多源网格数据服务(GDS).基于WKT(Well Known Text)中间数据模型,构建一个空间数据查询和访问的统一模式,并将结果集转换为通用的空间数据格式.实例表明,通过WKT中间数据模型,可实现自定义查询或跨数据服务资源的联合查询,查询结果可以方便地转换为XML,SVG,GML文档.     

关系代数的扩充及其应用

为了研究与实现数据库的自然语言查询接口的需要,本文首先在关系代数中扩充定义了 COUNT、AVERAGE、SUM、MAX、MIN 等函数,说明了它们对数据库查询问题的表达能力,然后以 COUNT 为例,给出了自然语言查询问题转换为关系代数表达式时的有关转换规划.研究表明,关系代数的这种扩充是很有意义的.是可行的.     

一种基于流的XML查询算法设计与实现

针对密集型数据查询要消耗大量内存的缺陷,设计了一种基于流的XM L文档查询算法.该算法在对XM L流的一次单向读取过程中处理XPath,接收查询表达式,将表达式转换为树形自动机,自动机以流的方式接收并处理XM L文档,同时输出当前处理结果.在查询树状态转换过程中附加了缓存操作,用于保存XM L流中暂时无法判断的文档片段.算法测试表明其占用内存空间基本恒定,不会随被查询文档的增大而增加.     

数据库自然语言查询条件研究

通过对汉语查询句的研究,建立了复合概念、逻辑概念与标准概念的内在联系.通过分析各种查询条件,得出查询条件表达式可以形式化表示为二叉树的结论,在此基础上,构造了查询条件字符块转换为二叉树的一套算法.     

基于Q的多代理语义信息互操作查询系统

在引入并实现本体映射的基础上，基于Q语言(一种设计代理(Agent)和用户交互的场景描述语言)，提出了一个语义Web上多Agent信息互操作查询系统．该系统由领域本体服务器、本体映射服务器、语义信息源、以及多Agent查询系统组成．映射服务器通过映射规则提供概念转换功能，Q用于描述和统一多Agent查询系统中的Agent到Agent以及人到Agent的交互．系统结构的原型实现表明：通过Q场景(scenarios)，终端用户可以灵活和交互地控制多个Agent的行为，以实现信息互操作查询．     

SAM*模型向关系模型的转换规则

在语义数据库管理系统中,模型转换是查询转换和数据转换的基础,本文探讨了SAM模型向关系模型转换过程和转换规则,并给出了原型设计,为了防止转换过程中语义丢失,本文利用字典解决这一问题.     

一个具有语义优化的分布式查询处理算法

本文描述一个分布式关系数据库系统中具有语义优化的查询处理算法。算法的基本过程是:从原查询转换到查询图同时进行副本选择,得到T-图,经一般优化、语义优化,进而产生查询处理策略。优化的目标是总处理代价最小。语义变换过程应用了启发式的控制策略。     

基于MVC架构的组合数据查询

数据查询系统是程序设计的一个非常重要的组成部分,而组合数据查询是查询系统中最为复杂的一部分.本文在阐述查询设计方法的基础上,针对包括集合查询在内的组合数据查询要求,提出一种新的基于MVC架构的Jsp、Servlet和JavaBean三层组合条件查询方法,重点对其中的SQL子句转换和合并进行了阐述,并给出了部分源代码.     

一种基于QVT的模型转换技术

提出一种基于查询/视图/转换(QVT)规范的模型转换技术, 并采用这种模型转换技术, 利用Kermeta语言中的模型转换功能, 通过对QVT核心分层, 设计了一种基于映射四层QVT结构的模型转换工具, 实现了Ecore元模型到Kmt元模型的转换.     

基于本体的XML数据源语义集成研究

提议了一个基于本体的XML数据源语义集成方法,为每个参与集成的XML文档产生一个局部RDF本体,合并局部本体的结果产生一个全局本体.全局本体统一查询访问并在后台局部XML数据源之间建立语义关系,在全局本体上的查询通过从RDF查询到XML查询的转换被处理.