关系数据库处理层次模型的方法——浏览的方法

结合实际开发《教师科研管理系统》,研究了当数据模型为层次模型时,采用关系数据库系统软件ＦＯＸＰＲＯ３．０ＦＯＲ ＷＩＮＤＯＳ设计应用程序以及对库文件进行查询。浏览的方法。     

基于层次模型数据库的算法设计

层次模型是DBMS所支持的三大数据模型之一，本文述了如何利用关系模型表达层次模型的一种方法，具体给出了插入和修改的算法，此算法简便，可行，有效，不需对数据库进行规范化处理，此算法已在Delphi 3.0中实现，效果显著，具有友好，快捷的操作界面。     

JAVA语言实现对象关系数据库的方法

ＪＡＶＡ语言的产生以及ＪＡＶＡ虚拟机的跨平台性为开发新的对象数据提供了方便,提出了一种按照Ａｔｋｉｎｓｏｎ正交持久化理论持久化对象,按照ＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎＡｌｇｅｂｒａ中关联逄子计算关联集来访问持久对象集的对象关系数据库的管理与方法。     

基于层次模型的kNN查询处理算法

针对当前基于二级网络模型的数据流k-最近邻(kNN)查询中网络流量大、查询结点负载重的问题,提出了一种新的网络模型,将二级网络模型扩展到更通用的层次网络模型。该模型改进了查询算法,在远程节点与查询节点间布置多个中间节点,以处理数据,降低网络数据传输量,减小查询结点的负载。理论分析和数值实验表明新算法能取得较好的结果。     

关系数据库中树型结构信息的处理方法研究

介绍了树型结构的概念与特点,讨论了数据库中树型结构信息的关系表结构设计方案,比较了关系数据库中树型结构信息的多种处理方法,给出了采用自关联映射的表结构设计,并结合递归CTE技术探讨了关系数据库中树型结构信息的具体实现方法.     

系统的功能层次模型

提出了功能蕴含图的概念,给出了建立系统的功能层次模型的方法.     

系统的功能层次模型

提出了功能蕴含图的概念，给出了建立系统的功能层次模型的方法。     

关系数据库的优化设计研究

本文以数据库性能优化的基本原则为出发点,阐述了第三范式是数据库设计的重要原则,在设计阶段如何避免竞争和如何优化数据访问,在数据库运行阶段如何从操作系统和数据库实例级别上调整内存和I/O来达到数据库性能优化的各种技术。     

层次模型的关系表示法

层次模型是ＤＢＭＳ所支持的三大数据模型之一．论述了利用关系模型表达层次模型的方法,用关系代数表示层次模型的ＤＬ／１语言;描述了增加和删除的算法,比较其检索效率,给出了一个具体设计实例     

后关系数据库与关系数据库的对比分析

针对关系型数据库和后关系数据库的发展现状、技术特征、优缺点分别作了对比性的分析与探讨。     

利用面向对象数据库与关系数据库管理IFC数据的比较

为选择合适的数据库以高效地管理符合IFC标准的数据,分别利用面向对象数据库和关系数据库管理IFC数据并进行效率比较。首先介绍IFC标准并分析其数据特点,随后针对利用IFC实体对象所表示的简单信息、组合信息及复杂信息,利用面向对象数据库Versant Object Database 8和关系数据库SQL Server 2005进行数据管理,并对其处理效率进行了比较。结果表明:针对数万实体对象构成的大量IFC数据,面向对象数据库的管理效率更高。本研究对有效管理利用IFC数据具有一定参考价值。     

OceanBase关系数据库架构

传统关系数据库本质上是单机系统,通常采用昂贵的高端服务器和高端存储,难以应对互联网应用的高可扩展、高性能、高可用和低成本的挑战.OceanBase是阿里巴巴研制的开源分布式无共享关系数据库,采用主流通用PC服务器,很好地满足了互联网对关系数据库的需求.OceanBase已经用于淘宝、天猫和支付宝的多个生产系统.本文介绍了OceanBase关系数据库系统的架构、目标和系统特点,特别分析了基于该系统架构的读写事务流程.     

关系数据库中实时高效元数据存储算法优化研究

当前关系数据库中元数据存储算法不仅所需存储空间大,而且均衡性和稳定性差,读写效率低下。为此,提出一种新的关系数据库中实时高效元数据存储算法。通过基于优先级的蛇形时隙算法,对关系数据库中的元数据进行存储;通过分割网格区域把关系数据库中某一类型的元数据存储于对应的网格中,把优先级高的元数据存储于和查询节点较近的区域,使得高优先级元数据最先被搜索。针对优先级蛇形时隙算法未考虑元数据存储时缓存因素、缺乏针对元数据访问局部性优化机制的弊端,引入元素存储生存期对其进行改进,以提高元数据存储算法的实时高效性。实验结果表明,所提算法的分布均衡度和稳定性很高,而且存储空间小,读写性能优。     

一个简单模糊关系数据模型的实现

基于模糊集合理论，实现一个简单模糊关系数据模型，包括模糊关系的定义、模糊关系运算及模糊关系的完整性，并简单介绍了模糊关系数据库技术的应用领域。     

模糊关系数据库的几点注记

在讨论了模糊关系及其特征之后,给出了在元组隶属函数约束下的模糊关系λ－截集数据库和模糊关系模式的概念,引入并讨论了用模糊集包含度刻划的模糊属性值及元组的语义包含相似度及其性质．在此基础上,导出了经典函数依赖（ＦＤ）的４种相互等价的形式化定义,并由此扩展得到模糊函数依赖（ＦＦＤ）的相应形式化定义和相应于Ａｒｍｓｔｒｏｎｇ公理的有效且完备的推导规则．认为文［１］对（ＦＦＤ）的讨论只是本文的特例     

关系数据库模式信息的提取

鉴于关系数据库是当前Web的主要信息源,关系数据库模式信息的提取是实现当前Web向语义Web迁移的基础技术之一,介绍关系数据库模式信息提取原型工具RDBSExtractor,分析与总结关系数据库的模式信息,给出基于JDBC API的RDBSExtractor设计思想和实现技术,案例研究表明。基于JDBC API的模式提取方法是可行的,RDBSExtractor是有效的。     

树形结构在关系数据库中的存储与运算

通过对树形结构在关系数据库中常见存储模式的研究,提出了在管理信息系统开发中适用的树形结构的关系数据库存储模式一一先根遍历层次兄弟树表。该存储模式吸收了层次编号、先根遍历树表等存储形式的特点,能有效实现管理信息系统中树形结构的求根到某结点路径、某结点全部孩子、结点维护等常用运算。具有构建方便,查询灵活高效的特点。     

GIS属性数据库的关系模式分解研究

讨论了GIS属性数据库设计中关系模式的构造原理和方法 .在GIS的数据库模式设计中 ,地理实体的关系模式分解是属性数据库应用设计的关键 .在对GIS属性数据库的特征分析基础上 ,讨论了地理实体的关系模式的分解表示及其应遵循的约束条件 ,即信息无损失连接特性和保持函数依赖特性 .在关系模式的分解表示中 ,将地理实体错综复杂的关系模式分解成一组简单的属性关系集合 .同时 ,为使分解过程中不出现信息丢失并维护地学数据的完整性约束 ,还讨论了关系模式分解应满足的信息无损失连接性的约束条件 ,以及关系模式分解所应保持的函数依赖的约束因素 .     

关系数据库中分布式大数据的集成冲突消解算法

针对现有关系数据库中分布式大数据集成冲突消解研究的不足,提出一种新的集成冲突消解算法。依据关系数据库中分布式大数据的集成过程对冲突进行分类,将其划分成语义冲突、模式冲突以及实例冲突。针对语义冲突,通过句法融合、逻辑树融合和频率融合法实现冲突消解。通过属性有向图对关系数据库中模式数据和实例数据的属性进行描述。从属性关系参与分布式大数据集成冲突的状态分析,通过关系的权重值对属性关系的重要程度进行量化处理。通过有向图全部关系的权重和对所有属性有向图的重要程度进行描述。综合分析冲突数与权重定义代价函数,在此基础上给出关系数据库分布式大数据集成冲突消解详细过程。实验结果表明,所提算法冲突识别和消解性能高。     

一种维护分布式数据库中数据一致性的方法

通过对几种维护分布式数据库一致性方法的优缺点的比较分析，提出一种基于事务日志表的数据一致性的维护方法，给出一个简单例子的部分实现．这种方法较成功地运用于黑龙江省公路养路费微机管理系统的实施中．