海量数据管理技术在桥梁结构监测中的应用

介绍了桥梁结构监测中海量数据管理的现状,提出大型数据存储技术在桥梁结构监测中的应用,着重论述了海量数据存储与管理系统的总体方案,提出了数据管理平台的总体架构,构建了一套架构先进、性能高效的海量数据存储与管理平台。基于数据库集群技术,通过ORACLE数据库平台,有效地实现了大数据的管理使用,为大型桥梁的状态评估和日后的状态预测、溯源提供数据依据。     

分区技术在SQL SERVER和ORACLE中的应用

介绍了分区技术的概念，阐述了ORACLE中的分区技术和SQLSERVER中的分区技术，并对SQLSERVER与ORACLE中的分区技术进行了比较。     

ORACLE数据库分区技术及其应用

ORACLE通过分区将表或索引分离在若干不同的表空间上,用分而治之的方法来支撑无限膨胀的大表和索引,从而提高大表和索引在物理一级的可管理性。本文主要介绍了ORACLE的分区描述、分区作用、分区类型和分区原则。然后根据气象资料的特点,详细介绍了分区技术在四川省气象实时数据库系统中的应用,总结了分区技术在实际应用的一些注意事项。     

ORACLE数据库优化技术研究

ORACLE数据库是一个以关系型和面向对象为中心管理数据的数据库管理软件系统,其在管理信息系统、企业数据处理、因特网及电子商务等领域有着非常广泛的应用。本文对ORACLE数据库性能调整和优化进行了简要分析和研究,将SQL语句、表和数据规范化的优化作为主要研究内容。通过ORACLE数据库的优化,能够有效地提高各终端程序的运行性能,提升数据库服务器应用性能。     

Oracle 分区表和分区索引在 VLDB 中的研究

分区表和分区索引功能是数据库管理中的关键技术之一,是海量数据库管理(Very Large Databases,VLDB)中一个重要的性能提升机制.分区技术的原理是将逻辑上的一个大表拆分成多个独立的物理分区来存储,从而提高数据I/O性能.面对大数据的存储,几乎所有Oracle数据库都用分区技术来提高查询数据的性能.通过分析一个项目案例,说明如何综合使用分区表和分区索引来提高大数据的查询速度.     

ORACLE InterMedia多媒体数据存取技术与应用

在ORACLE9i数据库平台下,依据Oracle interMedia对象技术特点,分析了Oracle interMe-dia在实现多媒体数据存取方面的技术优势;给出了实现多媒体数据在ORACLE数据库中进行存取的基本设计方法、通过实例阐明了在ORACLE的SQL(PL/SQL)级实现结构化与非结构化数据统一操作的可行性。     

物联网海量数据处理下的数据库技术应用

生活中,物联网在各个领域都得到了广泛的应用,随之产生的是海量的数据信息,而要想实现对海量数据的处理,数据处理技术的更新换代必须要跟上物联网的发展步伐,特别是数据库技术。该文对物联网概念进行了阐述,并简单介绍了物联网海量数据处理技术,最后对物联网海量数据处理下的数据库技术应用进行了分析。     

一种利用角色管理增强ORACLE数据库安全性的方法

在ORACLE数据库中存在的应用系统用户和数据库系统用户权限管理不统一的问题,给数据库的安全带来了安全隐患,通过RBAC技术实现了前台应用系统用户与后台ORACLE数据库用户权限的统一.     

Oracle10g表分区技术管理

随着数据库大小的增长，对数据的管理性能要求越来越高。本文详细介绍Oracle10g数据库中的分区技术及其在数据库中的应用，详细阐述了利用分区技术处理大量数据量表的方法和策略，提高数据库性能。     

采用ASP技术开发中药材管理系统

湖北省恩施州中药材资源繁多，许多名特优中药材在全国占有重要地位。本文介绍用ASP技术开发恩施中药材系统，用ORACLE数据库技术管理数据，实现动态数据查询和数据库的WEB应用。     

ORACLE数据库应用系统的安全性设计方法

根据 ORACLE数据库系统的管理信息系统的数据失密和人为破坏等问题 ,给出了其数据库应用系统中安全性设计的一般原则和设计方法     

一种基于分区缓存的海量数据检索方法

针对交通综合应用系统中车辆数据的采集频率高、汇集速度快的特点,提出一种海量数据的分区缓存检索方法。该方法采用分区表技术,通过并发检索和缓存机制,实现了海量数据的快速检索。通过试验分析,该方法可以有效提高车辆数据的检索速度。     

开源软件中的大数据管理技术

 随着谷歌文件系统和宽表结构为代表的技术打破依赖关系数据库管理海量数据的限制,以Apache Hadoop为代表的开源大数据管理系统软件新技术与系统不断涌现,并快速成熟应用。针对Apache开源社区中面向在线事务处理和在线分析处理场景的大数据管理软件,介绍了大数据管理中的数据存储、数据分区、副本机制、分布式协议等,并比较分析了分布式文件系统、键值库、时序数据库等典型分布式数据管理系统的优缺点。     

数据挖掘及其应用

数据库—数据仓库技术和网络技术的迅猛发展,使我们积累了越来越多的数据,如何对这种海量数据进行深入分析和利用,并从中发现有用的知识,已成为信息化社会所面临的重要问题。本文探讨近年发展起来的海量数据处理技术——数据挖掘的概念、任务、方法以及其在商业领域中的应用。     

基于窗口函数和分布式集群的可视化学术搜索系统数据查询优化

针对在密集分析型查询请求和海量数据的应用场景下传统关系型数据库MySQL性能不佳问题,提出了基于窗口函数(Window Function)的分析型查询优化方法,以分区(Partitioning)方法代替传统的分组(Group by)操作,并提出了基于分布式集群(SQL-on-Hadoop:SparkSQL)计算引擎的海量数据查询优化方法,采用内存列存储优化技术和Spark分布式集群计算以提高查询性能.同时,以典型的分析型SQL查询实例验证了其有效性.结果表明,所提出的查询优化方法能够显著提高查询性能.与传统的关系型数据库MySQL相比,基于SparkSQL的查询优化方法的查询速度大幅提高,从而验证了其用于可视化学术搜索系统AceMap数据查询的正确性.     

ORACLE与SQL SERVER语言的比较

在不同的关系型数据库管理系统 (RDBMS)之间 ,存在很多差异 ,ORACLE和SQLSERVER都符合SQL 92标准的属性扩展 .从应用程序的开发人员的角度来看 ,ORACLE和SQLSERVER对数据进行管理方式没有太大的区别 ,ORACLE和SQLSERVER之间的内部差异却是十分明显 .本文研究了ORACLE和SQLSERVER的区别是为了实现ORACLE向SQLSERVER转换 .     

体育场馆空间信息云存储与服务技术研究

基于移动互联网的体育场馆管理与服务应用平台中需要海量的空间信息数据作为支撑.空间信息中包括海量的非关系型数据,传统的关系型数据库显然无法满足海量空间信息存储与服务的需要,而基于云计算的非关系型数据库与分布式文件系统却是有效的解决办法.针对体育场馆空间信息不同的数据形式,分别采用了不同的数据模型,同时为了提高数据的存储与服务性能,采用了集群技术.文章提出的体育场馆空间信息的存储与服务解决方案为体育场馆智能化管理与服务提供了有力的技术支撑.     

NoSQL数据库技术在移动互联网中的应用

对于规模不断扩大的SNS类型网站,传统的关系型数据库已经无法高效处理日趋增多的移动终端用户对此类超大规模和高并发网站中数据访问与处理的海量需求.现提出一种使用新型NoSQL数据库代替传统关系型数据库来实现海量数据动态管理,并通过Web向移动互联网用户提供高效服务的系统.实验证明,NoSQL数据库技术在移动互联网应用中有着明显的优势与广阔的应用前景.     

基于多维散列桶的数据定位技术MDHash

传统的关系型数据库常用于永久、稳定的数据,它强调维护数据的完整性、一致性,但无法满足海量数据处理的实时性;而内存数据库虽然读写速度高出传统数据库几个数量级,但其频繁的数据交换、事务操作等由于操作复杂,都无法满足大型应用系统对于相对格式的海量数据进行固定格式的实时比对要求。提出了基于多维散列桶的数据定位技术MDHash,结合多种内存数据库的优点,主要通过散列桶、不定长字符串散列、文档散列共三层散列的方法来实现数据的定位,满足系统对海量数据的实时检索比对。     

浅谈ORACLE数据库优化设计

本文从ORACLE数据库管理系统的系统结构和工作机理分析,结合数据库设计理论以及ORACLE数据库运行管理,从六个不同方面较全面地阐述了ORACLE数据库的优化设计。