Oracle数据库应用中的可更新视图设计

Oracle数据库管理系统在许多领域都有着广泛的应用,本文主要介绍Oracle数据库应用当中对可更新视图的设计方法,着重分析了单表视图和多表视图在更新操作的时候需要注意的问题,并根据实例提出了实现可更新视图的具体解决方案.     

数据仓库中实现图聚集函数的增量更新

提出在视图表达式树中由下到上的方式计算中间结点的变化，将计算出的中间结果作为辅助视图保存在数据仓库中，利用这些辅助视图或子视图计算出来的聚集函数的变化，来计算本视图聚集函值的更新，实现视图的增量维护，从而缩短数据仓库更新维护时间，提高OLAP查询效率，同时，介绍了实视图中聚集函数的增量更新算法，实现实现图聚集函数的更新维护。     

利用视图更新数据库的探讨

视图对于数据库的设计和使用都提供了极大的方便,但视图的使用有许多的条件限制,本文主要总结了视图的优点,利用视图进行数据更新的特点,进一步列举实例探讨可更新视图在使用过程中的限制,从而使数据库的开发者更好地利用视图。     

共享多版本源视图的多实化视图异步增量维护

为了解决补偿和多版本在多实化视图维护上性能不理想的问题,提出了共享多版本源视图的多实化视图异步增量维护方案SMVM(源多版本视图维护).在SMVM中,集成端的实化视图直接定义在多个数据源的共享引用多版本源视图上,并且在收到源视图的数据更新后,向其他相关数据源发送基于版本的维护查询,以此来进行多实化视图的异步增量维护.这样在完全避免数据源并发更新导致增量查询异常的同时,提高了多个实化视图异步增量维护的整体性能,且基于元组标志的视图增量补偿方法使得对源视图的维护更有效.实验结果验证了SMVM的可行性和有效性.     

数据仓库中实视图聚集函数的增量更新

提出在视图表达式树中以由下到上的方式计算中间结点的变化 ,将计算出的中间结果作为辅助视图保存在数据仓库中 ,利用这些辅助视图或子视图计算出来的聚集函数的变化 ,来计算本视图聚集函数值的更新 ,实现视图的增量维护 ,从而缩短数据仓库更新维护时间 ,提高OLAP查询效率 .同时 ,介绍了实视图中聚集函数的增量更新算法 ,实现实视图聚集函数的更新维护     

一种关系DBMS数据更改功能的实现策略

本文介绍了数据库管理系统 NITDB 的数据更改(插入、删除、更新)功能及其实现技术。提出了一种充分利用查询处理的子系统来提高数据更改处理的效率,使处理过程简单有效的方法,以及应用推迟更新技术来解决更新和删除过程中有关问题的思想。文中还讨论了系统实现视图更新所采用的一种“宏扩展”方法。     

基于多级模式的地形数据库变化信息发布方法

为了解决地形数据更新以后,及时将地形数据的变化信息发布给用户的问题,研究了新的变化信息发布方法,提出了基于图元模式、要素模式和用户视图3级结构的地形数据库变化信息发布方法;基于图元建立变化信息的图元模式,通过组合图元模式中的记录构建变化信息要素模式：并根据用户的具体需求,通过组合和筛选图元模式和要素模式中的数据构建用户视图。此方法能有效的满足用户对各种变化信息的需求。     

MDBS中2LSR调度正确性的方法研究

为了提高多数据库环境下事务处理的并发度,选择放松可串行化标准作为可行的解决途径.以二级可串行化(2LSR)作为新的串行化标准,对保证调度正确性的两种典型方法进行了比较分析,总结了基于视图的方法的优越性;针对基于视图的方法,提出了一种优化的设计实施方案.     

SQL Server数据库应用技巧探讨

详细讨论了索引视图和分区视图,并分析了SQL Server数据库的安全策略,SQL Server数据库性能优化方法及SQL Server数据库数据恢复方法,以便为SQL Server数据库应用提供建议.     

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.     

数据库连接类视图的物化和增量保持技术

目前，对数据视图的物化和增量保持技术已有很多讨论，但基本上局限于ISA关系由单个类导出现图的范围内，而对于由两个或多个类通过连接操作导出的视图这一范围尚无涉及，本文提出了基于这一范畴的视图物化和增量保持的一种数据模式和基于该模式的增量保持技术。     

关于半模复形同调理论的若干研究

在半模范畴中,针对半环和半模的加法都无逆运算,利用泛代数的思想,在同余的观点下定义了半模复形和复形链映射及复形同调函子,给出了一个半模复形为正合列的条件,并把环模上的连接同态定理在一定的条件下推广到了半模上,且得到了较弱的半模复形的长正合列定理.     

基于自适应动量更新策略的Adams算法

Adam算法是目前最常用的优化算法之一，但其面临学习率震荡导致模型不收敛问题，其改进算法AMSGrad也存在梯度递减导致的二阶动量失效问题。针对上述问题，提出了基于自适应动量更新策略的Adams算法。首先，通过为一阶动量和二阶动量引入自适应更新参数，并在最后的参数更新期间采用较小的一阶动量更新参数，构建了一种自适应的动量更新策略。其次，基于该更新策略，提出了一种能够快速收敛的Adams算法。最后，通过理论分析证明了Adams算法的收敛性。基于文本分类和图像分类的对比实验表明，相比于Adam和AMSGrad算法，Adams收敛速度更快、训练结果更好，且具有优秀的泛化能力；消融实验证明了Adams算法自适应动量更新策略的有效性。     

求解成像卫星调度问题的改进蚁群算法

蚁群算法求解成像卫星调度问题时容易陷入局部最优。针对这一问题,提出了一种改进的蚁群算法,在可行解构造初期找到一种综合启发信息来生成初始任务链,并用分类消减的方法进行时间窗更新。局部更新时引入扰动机制,信息素更新时添加了信息素限制策略。最后通过仿真实例与遗传算法和传统蚁群算法对比,说明了该方法的可行性和相对优越性。     

基于集合和位运算的频繁集挖掘优化算法

产生频繁项目集是关联规则挖掘中的一个关键步骤.在对Apriori算法分析的基础上,提出了一种基于集合和位运算的频繁项目集挖掘算法.该算法用位视图表示使用了每个项目的事务,通过对位视图进行位运算来计算每个项目集的支持数,避免了Apriori算法中多次扫描数据库的问题.     

基于自适应蚁群算法的分布式分类规则挖掘算法

基于分布式数据挖掘技术,提出了一种基于自适应蚁群算法的分布式分类规则算法。该算法采用了不同的启发式函数及信息素改变方法,引入了自适应机制与变异策略,从而达到缩短蚁群算法计算时间、加快算法收敛速度、提高预测准确率的目的。实验结果验证了该算法的有效性。     

一种实时数据库服务质量管理策略

针对动态负载下实时数据库系统难以同时维护事务实时性与数据实时性的问题,提出了一种数据质量与事务质量的管理策略.该策略给出一种综合了数据时域与值域特点的数据质量的定义,并据此提出了一种通过调整更新周期与数据动态相似度下限来调整数据质量的方法.该策略使用数据质量调整方法,反馈控制与接纳控制来保证服务质量.实验表明,该策略比...     

基于瓦片金字塔模型的海量空间数据快速分发方法

针对分布式并行环境下海量空间数据的快速显示和浏览问题,提出一种基于分层、分专题的海量空间数据金字塔模型及基于数据库存储方案的瓦片数据快速分发方法.对比分析了瓦片数据在文件式管理和数据库管理两种模式下的存储机制和响应流程,并以时间跨度59年的沙尘暴观测数据为例,验证了该方法不仅能有效地组织管理海量空间数据,实现高效数据互操作,而且在多用户并发访问时,能快速响应客户端请求.     

基于自适应数据广播的缓存一致性维护

为了提高移动环境中缓存数据的效率,在分析现有技术的基础上,提出了基于自适应数据广播的缓存一致性维护.将数据的访问形式分为共享和独占两种,根据数据访问形式以及数据的更新频率,采用定时、计数以及数据状态等三种方法,动态地调整服务器广播更新数据的频率和内容.通过数据库中事务的可串行化操作,对该方法的正确性进行了理论证明,并通过具体的系统验证了其效率.该方法可以在各种无线网络环境中应用,为无线应用提供数据缓存.     

基于最频繁项提取和候选集剪枝的THIMFUP算法

针对FBCM(基于矩阵压缩FUP(fast update algorithm))算法在项集挖掘过程中存在频繁扫描原频繁项集库,并生成大量候选集的问题,提出一种通过提取数据库中最频繁项的方法,以降低对原频繁项集库的扫描次数;并通过候选集剪枝思想,减少算法整体运行过程中的候选集生成,以提高频繁项集的挖掘速度.实验结果表明,...