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     

XML和SQL Server 2000数据交换的实现

介绍了XML的概念,以及在SQL Server 2000中,使用SELECT语句可以把查询结果存储为XML文档,使用OPENXML语句提供了在关系数据库表中存储XML文档的功能.分析了XML和SQL Server 2000数据交换的几种方式,并实际实现了SQL Server 2000和XML之间的数据转换.     

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.     

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。     

SQL Server 2005查询XML数据优化研究

SQL Server 2005关系数据库管理系统提供了强大的管理XML数据的功能,但它采用传统的通过建立索引等方式进行查询效果并不理想.分析了SQL Server 2005在查询XML数据过程中低效的原因,提出了通过建立附加表或者附加列以及相应索引、利用查询窗口等措施来优化查询.实验结果表明,该方法能有效提高查询XML数据的效率.     

一种基于关系数据库管理系统的图计算平台

本文提出了一种新的基于关系数据库管理系统(Relational Database Management System,RDBMS)(本文简称关系数据库)的图计算平台.该平台将图数据以原生的形式在关系数据库的表格中存储,从而在数据表达上和原生图计算平台达到了一致.该平台将图计算逻辑完整准确地表达为SQL(Structured Query Language)查询语句.关系数据库执行SQL查询语句,从而完成图计算,并将结果返回.实验结果表明,该新的平台有效地利用了关系数据库成熟的查询优化技术,在很多方面优于现有的原生数据平台;而目前的性能局限,也会随着未来关系数据库的不断演化和迭代,得到有效的解决.     

利用XML技术实现关系数据库的转换实例

根据XML技术的特点,基于．NET平台,通过实例演示,将SQL Server数据库转换XML文件,继而将XML文件转换为其他关系数据库,可以实现多种关系数据库之间的数据转换。     

关系模式到XML文档的转换

可扩展标记语言（XML）已经快速发展为Web上数据表示、集成和交换的标准。Intemet上越来越多的数据表示为XML文档,但是,当今大多数商业数据还是存储和管理于关系数据库中。这就需要为Intemet的应用程序将关系数据高效准确的转换发布为XML数据。本文阐述XML与关系数据库的映射方法,并介绍了XML文档与数据库之间的具体转换。     

XML文档与关系数据库数据转换中间件的研究

提出了一种XML文档与关系数据库数据转换中间件,通过把以XML文档形式存放的请求信息转化成相应的数据库能识别的请求信息,和把数据库返回数据转化成统一的XML文档格式的方式,实现了各种关系数据库访问的统一接口.在介绍了XML以及中间件技术基础上,着重对XML数据与关系数据库之间转换的方法进行研究,并具体讲解如何通过中间件技术来实现两者之间的数据转换工作.     

关于XML数据库存储技术的研究

通过把关系型DBMS作为XML DBMS的内层，将XML文档存储于关系数据库．每种结构类型都基于文档结构创立相应的数据表，并建立惟一的标识符，每个元素、属性和字符数据都可以单独访问、修改或删除，提供了最大的灵活性．     

一种对象模型与关系模型的映射方法

目前普遍使用的数据库为关系型数据库,在关系型数据库中数据是以表的形式存储的,而在面向对象的程序设计中,业务逻辑是以对象模型表示的,因此要获取关系数据库中的业务数据,需要将其转换为对象模型表示的数据;另外,对于以对象模型表示的业务数据要持久化存储,必须要转换为关系模型,存储在关系数据库中,而其中的关键在对象模型和关系模型的相互转化。本文对关系模型和对象模型的特点进行了研究,给出了对象模型与关系模型相互映射的一般规则和实现方法。     

基于XSLT和XPath的数据转换技术

异构数据源间的数据共享是数据库研究的热点和难点.分析了当前信息发布技术的局限,以及现阶段应用XSLT、XPath和DOM查询XML数据的可行性;提出了一个应用模型,并用一个实例说明编程方法;介绍了使用XSLT技术来解决数据转换问题,使用Java将其封装为中间件.该中间件可以方便地移植到需要数据转换的软件系统中,解决了软件产品中关系型数据间的数据共享问题.     

XML与数据库的映射技术研究

XML作为实现数据库间数据交换的载体,如何使XML文档导入数据库以及如何使数据库中的数据转换为XML数据是关键问题所在.论述了XML文档与关系数据库间的映射规则算法、XML文档与面向数据库间的映射规则算法及基于XML异构数据库间的映射规则.     

融合关键字搜索的XML非结构化查询

针对支持关键字搜索的XML非结构化查询,本文提出借助关系数据库存储XML数据,利用SQL查询。为此讨论了XML结构与关系模式的映射方法,倒排索引结构设计与存储,并对XML-QL进行扩展,使其支持关键字查询。     

关系数据库SQL查询语句优化应用

针对目前关系数据库查询中SQL查询语句存在的问题,本文进行了详细的分析,并提出数据库SQL查询语句的优化方案。     

基于商业RDBMS的XML数据交换技术

介绍了三大商业关系数据库管理系统(RDBMS)Micmsoft SQL Server,Oracle和IBM DB2 UDB对基于Internet的应用间以XML格式交换SQL数据的最新技术支持;着重于如何将XML文档存储于SQL数据库中以及如何将SQL数据以XML文档发布的问题,比较了三大商业RDBMS的技术手段和特色;最后,对该技术进行了简要的总结与展望．     

基于关系数据库优化技术的查询应用

Visual FoxPro是一种关系型数据库管理系统,具有强大的数据处理能力和界面开发能力,全面支持面向对象的可视化编程技术,是一个数据库应用程序开发的优秀工具.查询是数据库管理系统的核心操作,查询操作的优劣直接影响数据库应用程序的性能.通过SQL语句和设计查询程序,可实现良好的查询数据界面和条件灵活多变的查询要求.     

XML数据存储方法的研究

分析了当前已有的XML数据存储方法，指出了这些方法存在的不足。对如何存储和查询XML数据等问题做了详细的探讨，提出了一种基于对象一关系数据库的XML数据存储方法。实验结果表明，与传统的方法相比，本方法生成的关系表较少且所需的存储空间小，基于本方法的查询所需的联结较少，因此能有效地存储XML数据并提高查询的效率。     

DFMapper:基于查询树的SQL-to-HiveQL自动翻译工具

Hive作为建立在Hadoop上的数据仓库,已成为很多企业处理大数据的首选。然而,传统企业中大量的遗留应用依赖于传统关系型数据库(RDBMS),迁移时需要翻译大量查询语句。提出了一种基于查询树的SQL到HiveQL的自动翻译方法。该方法利用SQL解析器将SQL语句解析为查询树,提供8种不同的重写策略重构查询树,进而将其转化为正确的HiveQL语句,实现了一个翻译工具——DFMapper。在基准测试集TPC-DS上进行的查询实验证明,DFMapper可以正确翻译绝大多数的查询语句,并且具有很强的扩展性。