支持联合查询的高效可搜索对称加密方案

采用基于Diffie-Hellman类型操作的安全两方计算实现的OXT方案是目前支持联合查询的最优可搜索对称加密方案,但Diffie-Hellman类型操作计算开销大,将成为该方案的计算性能瓶颈.为了提高计算性能,提出一个支持联合查询的高效可搜索对称加密方案(EXT方案).该方案采用客户端单独计算关键字与文档之间的关系,并交给服务器检验该关系的方法来实现联合查询,从而避免了Diffie-Hellman类型操作.并从正确性、安全性以及性能方面对EXT方案进行分析.分析结果表明:与OXT方案相比较,EXT方案将系统初始化的计算量、查询时客户端的计算量、查询时服务器的计算量、存储开销分别降低了95.05%、97.67%、98.48%、55.05%.     

基于流数据的动态存储技术

对比了传统的数据与流数据的存储方法，并总结了现有流数据存储方式的优缺点，在继承了双向流的优点基础上，针对多数据源、多查询及多级存储建立了一个新的流数据处理系统模型，给出了解决历史数据存储的几种方案，更加突出了“实时性与历史性结合”的特点，同时满足了历史数据查询的需要，实现了流数据的动态存储策略。     

一种基于搜索树的轻量级RFID标签防碰撞方案

针对现有的RFID(radio frequency identification)搜索树防冲突方案由于查询命令过长，会产生大量的冗余数据，增加通信开销的问题，提出一种基于搜索树的轻量级防冲突方案。该方案设计了一种新颖的查询-响应模式(即单查询双响应)，该方法能够使冲突标签分别根据2个后续时隙中的最大有效冲突位对下一个查询作出响应，将查询总数减少一半；该方案用计数器代替了标签中的前缀匹配电路，可消除前缀作为查询命令的参考参数。此外，该方案提出了一种预测识别方法以减少所需时隙总数。最后，该方案还提出了一种避免识别标签与未识别标签冲突的锁定技术，提高了标签的识别效率。实验结果表明，采用双应答模式和计数器触发的单次查询方式，通信开销总体上降低了42%；采用预测识别方式，吞吐量随着标签数量的增加而提高。     

数据库技术在光电设备远程控制系统中的应用

介绍了一种光电设备远程控制的系统设计方案,论述了该系统软件部分的整体设计及系统数据库的设计思想。着重说明了应用ADO技术进行数据库的开发与应用。该数据库系统采用面向对象的模块化设计,实现了对远程控制数据的分类实时存储及多种匹配查询。     

XML数据库系统存储技术的研究

分析了DBXML的体系结构．针对其采用的文本存储方式在XML文档的存储、查询和更新效率等方面的问题，提出并实现了基于树结构的存储方式，保证了较大的XML文档的查询和更新效率，并给出了两种方式的对比分析．     

云数据的划分存储和查询研究

随着网络数据、生产数据的大幅增长,数据存储和查询面临着严峻的挑战.数据划分技术可将海量数据分布存储在多台机器中,既能解决单机存储容量问题,也能通过划分区间来缩小数据查询范围.为此,研究了海量数据背景下数据划分存储和查询的方法,设计了将海量数据按角度和距离值计算其所属数据区间,并分布存储到该区间对应的机器文件中,从而实现了大数据量的文件以小数据量的文件存储,使得查询数据时可以先通过索引表找到所属的数据区间其所在文件,再进行查询即可,这样缩小了数据查询范围,而且还可以通过多机器协同查询,加快查询速度.对采用以上方法划分存储的数据进行了Top-K查询,验证了方法的有效性.     

外包空间数据库的完整性保证机制

存储在云计算服务提供商上的用户数据可能被篡改或删除,查询完整性验证方案的作用是确保查询用户能够验证查询结果中的数据是真实的且包含所有满足条件的数据.本文在现有验证树结构基础上进行改进,提出了一种空间验证数据结构VSS-tree.利用SS-tree作为基本结构并为其附加验证信息,采用边界球进行区域划分增大了节点的度,有效降低了验证树的高度,并避免了不必要的磁盘访问,从而提高了空间查询验证的处理效率.实验结果表明,该方案比MR-tree具有更好的性能.     

基于HBase的车联网海量数据查询

针对如何高效存储并快速查询海量数据问题,提出一种基于分布式数据库HBase的车联网海量数据存储查询方案.首先对实测交通数据进行数据预处理,剔除劣质数据并对车辆定位信息做地图匹配;其次,针对车联网数据特征和查询应用场景设计HBase表结构,包括列族与行键设计,使数据得到合理的分布;最后,根据行键结构设计多种车联网交通信息的查询模式.实验表明,该行键方案在查询耗时上相比没有行键设计的方案具有明显优越性.     

基于关系数据库的大规模本体的存储模式研究

通过对现有本体存储模式的分析,给出了本体存储模式的设计原则,并基于该原则提出了一种新的本体存储模式.该模式针对本体描述语言的特点,将本体查询常用的信息存放在不同的表中.整个模式易于理解,结构稳定,并且减少了本体查询时进行表连接的代价,提高了查询效率.实验结果表明,该存储模式不仅具有较高的查询效率,而且具有良好的可扩展性,适用于存储大规模的本体.     

热喷涂材料数据库系统

采用Ｖｉｓｕａｌ ＦｏｘＰｒｏ建立了热喷涂材料数据库系统。通过ＴＳＭＤＢＳ，用户可以输入，存储，查询和打印势喷涂材料数据，该系统可以辅助用户有效地管理和选择热喷涂材料。     

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。     

An index method for continuous moving objects

There are current, historical and future information about continuously moving spatio-temporal objects. And there are correspondingly spatio-temporal indexes for current, past and future querying. Among the various types of spatio-temporal access methods, no one can support historical and future information querying. The Time Parameterized R-tree(TPR-tree) employs the idea of parametric bounding rectangles in the R-tree. It can effectively support predictive querying to continuously moving objects. Unfortunately, TPR-tree can not used to historical querying. This paper presents a partial-persistence method in order to extend TPR-tree for querying past information of moving objects. In this method, several TPR-trees will be created for more effectively predictive querying, because TPR-tree has a time horizon limit for predictive querying. Further more, a B-tree will be used to index time dimension. Since the partial-persistence method brings about huge storage space using, this paper also discusses some methods on how to reduce storage space. Finally, this paper presents an extensive experimental study for the proposed method and gives some interesting directions for future work.     

An index method for continuous moving objects

There are current, historical and future information about continuously moving spatio-temporal objects. And there are correspondingly spatio-temporal indexes for current, past and future querying. Among the various types of spatio-temporal access methods, no one can support historical and future information querying. The Time Parameterized R-tree(TPR-tree) employs the idea of parametric bounding rectangles in the R-tree. It can effectively support predictive querying to continuously moving objects.Unfortunately, TPR-tree can not used to historical querying. This paper presents a partial-persistence method in order to extend TPR-tree for querying past information of moving objects. In this method, several TPR-trees will be created for more effectively predictive querying, because TPR-tree has a time horizon limit for predictive querying.Further more, a B-tree will be used to index time dimension. Since the partial-persistence method brings about huge storage space using, this paper also discusses some methods on how to reduce storage space. Finally, this paper presents an extensive experimental study for the proposed method and gives some interesting directions for future work.     

多线程数据查询与存储在Delphi中的实现

多线程编程技术在程序设计中得到广泛应用,也是处理并发问题和多任务管理的最方便的解决方法.结合具体实例介绍在Delphi的数据库应用中,使用多线程处理数据的存储和查询,提高数据访问速度.     

基于结构聚类的XML数据存储研究

针对建立Native XML数据管理系统中XML数据存储,提出利用DOM规范建立父子关系和兄弟关系聚类存储策略。通过实验测试,它们分别适合XML数据深度优先查询与广度优先查询两种算法,提高了查询效率。     

地理信息系统中时空拓扑关系计算表达

针对TGIS时空对象,建立了基于时段时空数据模型,根据9交模型以及基于时段的时间表示方法,定义了TGIS时空对象时空拓扑关系模型,利用代数方法给出了时空拓扑关系计算的规则.能有效地重建时空数据的历史状态,跟踪时空数据的变化,处理一切基于时间的查询,实现对TGIS时空对象时空拓扑关系的计算.     

最小方方法的一种优化方法

数据立方体在许多多维数据的数据仓库的高速OLAP操作中扮演着重要的角色. 但在许多高维的数据仓库的应用中，查询分析效率是个关键的问题.例如超过100维，大约106个元组.在这样高维情况下建立全物化数据立方体来减少分析时间是不可行的.利用最小方的方法可以在高维数据集上进行有效OLAP操作的方法.如果能根据查询分析的历史记录合理地为立方体的维分片,就能在相同空间复杂度的情况下提高OLAP操作的效率.     

基于粗糙关系数据库的粗糙数据查询

以粗糙关系数据库模型（RRDM）为背景，从分解原理、投影原理、粗糙关系数据库（RRDB）的可定义性及上、下近似几方面讨论了RRDB的查询理论，并以此为基础提出了一种新的RRDB查询方法--粗糙数据查询，我们把粗糙数据查询分为精确查询、粗糙完全查询、粗糙组合查询三类，并从这三方面对粗糙数据查询进行了讨论与仿真实验，仿真结果验证了这种方法的可行性和正确性。     

最小冗余的哈夫曼码表的构造方法

设计了一种存储哈夫曼码表的数据结构，给出了O(n)时间的生成算法。该方法通过先序遍历哈夫曼树，记录遍历过程，得到存储哈夫曼码表的一种数据结构。本文最后定量地分析了该数据结构的存储性能，并证明了该数据结构具有最小冗余。     

基于子结构逻辑的不确定性语义时态查询技术研究

为解决不确定性语义时态查询及其计算资源配置的优化问题,使用子结构逻辑对时态演算机制进行了完善并构建了查询中间件原型. 基于构造性逻辑语义,构建了中间件演算流程,将时态属性映射为类型语义,使针对时间属性的运算从句法演算中剥离,在保证表达能力的前提下,仅进行语义计算,加速并优化了查询演算流程.实验结果表明:该方法与中间件原型可行、高效,具有共性,为时态信息处理提供理论与技术支撑.