校园网格环境下异构数据库的集成与分布式查询

针对校园数据网格的分布式异构数据库环境,提出了一种基于网格服务的异构数据库访问和集成方法。该系统为用户提供一致的虚拟数据视图和分布式数据查询支持。在分析和研究现有分布式数据库查询技术的基础上,介绍了一种适用于网格环境下海量数据的连接操作算法,算法依据分布式数据库的固有并行性,利用数据划分来提高查询的并行处理程度,以改进响应时间。理论分析表明,该算法在减少网络通信开销和降低响应时间方面具有较好的性能。     

基于CGSP-DAI网格环境下的性能研究

随着网格技术的迅速发展,海量复杂的结构化数据成为网格计算应用的主要难题,数据库技术在网格环境中的作用也变的尤为重要。对OGSA-DAI的核心基础进行扩展,提出了一种构建在网格环境下异构数据库访问与集成的基础构架,通过虚拟表机制来集成各种异构的数据库资源,从而更加有效地在网格环境下访问和集成异构数据库,并且在大数据量查询和分布式联合查询方面做了一定的前瞻性工作。针对与单个虚拟表和多个虚拟表之间的分布式联合查询,设计两种典型实验场景,分析了CGSP-DAI的相关性能数据,验证了CGSP-DAI的可用性和有效性。     

基于OGSA的数据库网格化封装方法

以空间信息网格项目(SIG)为例,在比较了传统数据库远程连接方式的基础上,讨论了利用开放网格服务架构(OGSA)对数据库进行网格化的封装、构造网格环境下的数据库访问接口;实现了利用数据管理服务(DMS)对网络环境下数据库资源的有效封装与集成,以及对空间元数据的检索、查询和访问控制;指出了序列化方法是空间信息网格(SIG)中对数据库返回结果集进行处理的一种比较好的实现方式．     

基于网格的异构数据库整合研究

基于网格的异构数据库整合是将各种异构数据库资源封装成网格服务,网格用户无需了解各异构数据库的细节,通过网格服务访问、操作数据库.服务基于XML规范和本体论整合与交换信息,利用本体与数据库的映射生成标准操作语言访问数据库.     

面向资源融合网格的语义数据融合

网格中的数据资源多种多样,为用户提供具有语义支持的、按需访问的数据服务是资源融合网格中数据融合的关键问题。本文提出了基于本体的语义数据容融合方法ODSF;该方法中的基本元素是数据对象,通过数据对象和领域本体之间的映射关系来表达数据对象的语义,使用嵌套关系模型来表达数据对象的模式信息,通过一个网格节点中集成的所有数据对象作为下一个节点的数据对象来实现数据资源由粗到细的融合;定义了ODSF的语义模型,给出了虚拟数据库的查询执行过程和算法,可以为使用者提供具有语义支持、服务质量保障的数据访问服务;通过原型系统验证了ODSF中理论和关键技术的正确性和可行性。     

基于本体的语义数据融合方法

针对网格中语义数据的按需访问问题,提出了基于本体的语义数据融合方法OSDF.该方法以数据对象为基本元素,利用数据对象和领域本体之间的映射关系来表达数据对象的语义,使用嵌套关系模型来表达数据对象的模式信息,通过把一个网格节点中集成的所有数据对象作为下一个节点的数据对象来实现数据资源由粗到细的融合.文中定义了OSDF的语义模型,给出了虚拟数据库的查询执行过程和算法,为使用者提供了具有语义支持、服务质量保障的数据访问服务.原型系统验证了OSDF的正确性和可行性.     

一种具有服务质量支持的数据访问方法

针对目前的查询优化技术并没有考虑网格环境中数据源的动态特征,导致数据访问质量很差的问题,文中提出了网格环境中具有服务质量(QoS)支持的数据访问方法.它能在查询优化的过程中考虑数据源的动态特征以及用户的QoS要求,根据用户的QoS要求选择不同的查询执行计划;文中还提出了基于管道并行方式的分层管道树来对多连接表达式进行优化,它不仅可以提高并行度而且可以尽快返回部分结果给用户.实验结果表明,文中提出的方法是有效的,可以为不同类型的用户提供不同等级的数据访问服务.     

基于XML的异构数据库信息集成模型研究

本文在对传统的异构数据集成方案进行广泛的调查总结分析的基础上,提出了一种集成异构数据库信息的共享框架,该框架包括翻译器、集成器和转换器;翻译器将关系数据发布为XML文档,集成器和转换器来提供异构关系数据库的XML全局视图,允许外部用户直接访问或使用XML查询语言查询这些视图。     

GridDaEn-DAI数据库网格系统的设计和实现

提出了一种在网格环境下对数据库进行集成和访问的数据库网格系统GridDaEn-DAI.论述了系统的逻辑结构及访问协议,研究了基于web services以及XML等技术的实现策略.系统初步实现了网格环境下数据库的统一视图和统一访问,能够为分布在网格中的资源提供协同管理机制.     

一种基于Web Services的数据库资源服务化方法

基于Web Services技术，提出了一种将数据库资源服务化的方法，通过Web服务提供数据库的访问接口。给出了服务注册的服务元数据模型，实现了服务的自动发现，并介绍了根据用户请求自动生成SQL语句的方法，在数据集成系统中提供了透明的数据访问。     

数据库优化设计方法初探

从范式优化、索引优化、表的优化及查询优化探讨数据库优化设计的方法．并对它们的综合使用进行分析。数据库优化设计时．在逻辑设计阶段．要根据范式优化及表优化中的要求设计数据库逻辑结构,对两者的利弊进行权衡,选出折衷的方案．既可以避免不一致性和数据异常现象．又不影响整体的性能;在数据库物理设计阶段．要根据索引优化中的要求在有关属性或属性的组合上建立索引,以优化数据库物理结构;在数据库查询阶段．采用在条件子句中使用索引,嵌套查询,迟早执行选择操作．迟早消除不满足条件的记录,分组计数和避免困难的正规表达式6种优化策略．可大大提高查询效率。     

主存数据库组织的偶图方法

提出一种新的ＭＭＤＢ的物理组织方法——主存数据库偶图方法,详细描述了它的物理实现和其上的数据操作．研究表明,这种方法提高了系统的空间利用率和存取性能,是实现ＭＭＤＢ的一种有效方法．     

基于NoSQL数据库的地学大数据高效存储方法

为解决传统的关系型数据库在海量数据的存储和访问效率中存在的瓶颈问题, 提出了一种基于非关系型（NoSQL： Not only SQL）数据库的地学大数据高效存储方法。同时以MongoDB为代表, 通过C#语言编写测试程序, 与SQL Server在地学大数据的存储、 查询等方面进行了性能对比。结果表明, 与传统关系型数据库相比, NoSQL数据库的增、 删和查询耗时明显降低, 尤其是针对海量的非结构化、 半结构化数据, 其性能优势更加明显。     

基于简单查询接口的Web数据库模式识别

Web数据库(WDB)提供了不同形式的数据查询接口,基于关键字的简单查询接口(SQI)是其中一种被广泛应用的查询接口,而现有研究主要讨论通过复杂查询接口对WDB作探测查询和模式识别。为此该文提出了一种基于SQI的WDB探测查询和模式识别方法。根据SQI的查询特性提出了基于SQI的满条件查询定义及其生成策略,用以识别接口模式;在结果模式识别中,通过对结果页面中的非查询关键词作扩展识别,提高了结果模式识别的属性召回率。在图书、电影和手机3个领域共35个WDB上的实验证明了该方法可以准确高效地识别数据库模式。     

面向交易实时数据库内存数据的组织方法

研究面向大规模电子交易实时数据库中密集内存数据的高效组织方法.采用线性存储池实现内存数据的物理存储组织,并根据交易事务更新内存数据的update-in-place和append-only特点,采用T树索引实现元组固定数据的逻辑组织,采用缠绕的双向链式索引实现动态数据的逻辑组织.简化了物理空间的分配和调整算法,提高了数据更新和索引重构的效率,降低了内存数据查询访问的时间复杂度.结果表明,基于T-树索引和链式索引的数据查询算法的时间复杂度分别控制在O(lnN)和O(ln(N 1)-1),满足大规模电子交易的需要.     

多媒体文档系统MDS—1的设计与实现

传统关系数据库系统由于其关系数据模型的语义表达能力的局限性,难以表示人像和人的声音信息,从而无法支持应用越来越广泛的基于人像和声音特征的查询,文中从数据分析出发,提出一种能同时表达人员相关信息,人像信息和人的声音信息的面向对象数据模型,介绍所研制的基于面向对象数据模型的多媒体文档系统,它能兼容传统关系数据库管理系统的基本功能,并提供了基本ＳＱＬ查询,示例查询,主观属性查询,模糊概念查询,浏览查询等     

A solution of spatial query processing and query optimization for spatial databases

Recently, attention has been focused on spatial query language which is used to query spatial databases. A design of spatial query language has been presented in this paper by extending the standard relational database query language SQL. It recognizes the significantly different requirements of spatial data handling and overcomes the inherent problems of the application of conventional database query languages. This design is based on an extended spatial data model, including the spatial data types and the spatial operators on them. The processing and optimization of spatial queries have also been discussed in this design. In the end, an implementation of this design is given in a spatial query subsystem.     

A solution of spatial query processing and query optimization for spatial databases

Recently, attention has been focused on spatial query language which is used to query spatial databases. A design of spatial query language has been presented in this paper by extending the standard relational database query language SQL. It recognizes the significantly different requirements of spatial data handling and overcomes the inherent problems of the application of conventional database query languages. This design is based on an extended spatial data model, including the spatial data types and the spatial operators on them. The processing and optimization of spatial queries have also been discussed in this design. In the end, an implementation of this design is given in a spatial query subsystem.