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。     

NoSQL的分析与研究

大数据的存储与管理已经不能够使用传统的关系型数据库,NoSQL应运而生,它针对关系型数据库不能解决的问题,有效地管理大数据,该文对NoSQL进行了详细的介绍,并对它的优点和缺点进行了详尽的分析与阐述.     

基于MongoDB的船舶数据库构建与数据批量迁移技术

基于目前最流行的一种非关系型数据库Mongo DB,对非关系型的船舶数据库构建进行深入研究,包括可行性分析、数据模型和地理索引等,为海量船舶数据管理提供了新思路,并以Spring Batch批处理框架为基础设计和实现了Oracle到Mongo DB的数据批量迁移程序,为关系型数据库到非关系型数据库的过渡提供了高效灵活且稳定的解决方案.     

浅谈TRIP数据库系统的特点及应用

关系型数据库(RDBS)和文本数据库(TDBS)是目前应用最为广泛的数据库管理系统.前者适用于那些能用表格处理的或不太长的数据;后者擅长处理那些规格不一,结构不定、类型各异、长度参差的所谓非规范数据.TRIP就是专为处理这类非规范数据而研发的软件系统.更具体的说,TRIP是一种具有快速查找功能的信息档案管理系统,它因具有不限记录长短、不拘字段个数并能快速存取海量数据的特点,以及运行稳定、易于使用和能够存储各种类型数据等方面的优异功能,20多年前已享誉欧、美.但因时机等原因不像关系型数据库这类结构化的表格系统那样普及.它最适用于在互联网或内部网上管理、检索、出版像法律法规、技术档案、报刊杂志、办公文档、图书情报资料等文字数据,以及图片、语音、视像等多媒体数据.TRIP系统也同样擅长处理像数值(实数、虚数)、日期、时间等关系型数据库所擅长处理的规格化数据.     

基于地质技术方法非结构化数据的文档检索研究

文章论述了地质调查技术方法非结构化数据在关系型数据库存储的基础上,进行文档检索技术与方案实现的研究,设计了一个针对多种格式文档进行处理的可扩展的应用服务框架,并在框架中实现对文档的全文和元数据的存储、索引和检索等服务。并对关系型数据库存储和检索非结构化数据的不足进行了分析,提出了以NoSQL数据库支撑地质调查技术方法非结构化数据存储检索的改进方向。     

关系数据库中无模式数据存取实现方法

关系型数据库较好的满足了企业级管理面向事务处理的数据一致性要求,但目前越来越多的Web2.0应用使得大量强调高并发下高效存取的非结构化数据出现。对于处理关系型数据库与NoSQL模式的融合和扩展问题,该文提出了在传统关系型数据库数据存取过程中,将数据及存取命令重新解构,使数据存取分为模式和无模式两种方式分别进行处理的思想,从而解决了数据一致性和高效存取的矛盾。最后,在同一MySQL数据库中对相同数据分别进行模式和无模式环境下并发海量数据插入、查询等操作,测试结果证明了此方法的确有比关系型数据更高的存取效率。     

面向时序大数据的数据库性能研究

在大数据背景下,物联网技术的广泛应用产生了大量的时序数据。如何合理选择最适合的数据库来存储时序大数据是一个重要的研究内容。然而现有的数据库性能对比研究没有考虑数据的具体应用场景,缺乏特定场景下的性能对比实验。为了在存储时序大数据时能够从不同存储结构的数据库中选择最适合当前场景的数据库,文章对关系型数据库、本地NoSQL数据库以及公有云NoSQL数据库在燃气大数据的应用场景下进行了定量定性的实验与分析。实验结果表明,相比于关系型数据库,NoSQL数据库更加适合存储时序大数据。然后,进一步提出了针对不同应用场景下时序大数据的数据库选型建议。     

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.     

谈非关系型数据库的校园网建设

随着互联网的发展,非关系型的数据库便成了互联网上的热门领域,而其发展也是越来越迅速,在建设网站中也扮演了越来越重要的角色。而现在的高校为了学生能够在校园网上实现学习以及进行商业的活动的功能,学校展开了扩网的措施。非关系型数据的产品越来越多,利用这个可以很好的实现建设校园网站的功能。     

基于TBL-PjBL的非关系型数据库教学设计

面向新工科人才培养要求，从提高学生团队精神和数据库技术应用能力出发，以行业案例为载体，提出了基于TBL-PjBL的非关系型数据库教学方式。在宏观上采用团队学习法(TBL),微观上采用基于项目的学习(PjBL),以层层递进的方式将行业案例融入到非关系型(NoSQL)数据库的教学，以学生为中心，以知识为点、以项目为线、以应用为面，形成点线面的良性格局，增强对NoSQL数据库原理和技能的理解及操作，从而有助于提高学生掌握分析大型数据集、挖掘隐藏信息的能力，培养校企合作大数据人才的核心技能。     

浅谈关系型数据库

本文概略地叙述了关系型数据库的发展历史，筒要地介绍了关系型数据库所具有的一般特点，同时也指出了它的一些不足。     

采用多叉树模型数据迁移算法的设计与实现

针对目前传统关系型数据库中的历史数据向非关系型数据库迁移的低效率问题,提出利用多叉树模型对历史数据存储模式进行重构.基于4种模式迁移规则对各表节点之间的关联关系进行分析,推导算法完成传统关系型数据库中存储模式和历史数据的自动化迁移.该算法不受源数据库存储模式的限制,具有一定的通用性.数据迁移实验表明:在查询性能上,基于多叉树的迁移算法比官方迁移工具Sqoop有较大的提高.     

基于VBA和COM组件进行数据转换在文廷式数据库信息采集中的研究与应用

关系型数据库支持从外部数据文件批量导入数据到内部数据表,但数据文件须满足关系型数据库的格式化要求,以.DOC或者.DOCX存储的数据无法直接导入到关系型数据库。本文以萍乡学院文廷式数据库信息采集为例,通过VBA和COM组件技术,实现将DOC类格式的文本数据和图像转换为纯文本形式存储表格数据的.CSV文件,使得包括MSSQL Server在内的关系型数据库能够快速准确地获取大批量外部数据,为字处理数据格式转换为格式化数据提供了一种新的解决方法。     

TRIP数据库系统的优势

一、TRIP数据库系统出现的背景 数据库系统大致可分成规范和非规范两大类型。所谓规范型数据．是指其内容不太长,能用表格记载的,如学校科目表,仓库存货表、财务报表数据等。非规范型数据是指那些结构不确定、类型各异、规格不等、长度参差的如杂志论文、研究报告、技术档案等：互联网涌现的海量文字信息、多媒体信息,都属非规范型数据。关系型系统适于规范型数据的处理,文本型系统擅长于处理非规范型数据。     

多媒体数据库技术

本文通过对多媒体数据的剖析,多媒体数据具有类型多、数据量大、关系复杂等特点,利用传统的数据库技术存储管理多媒体数据已不适应,促使人们研究新一代多媒体数据库技术以适应多媒体技术的发展需要。目前,多媒体数据库的主要类型有扩充关系型数据库、面向对象型数据库等。     

一种面向金融应用的海量分布式关系数据库

提出了一种面向金融应用的海量分布式数据库架构CBase,该架构融合了关系数据库和非关系型数据库的优点,既支持关系查询和跨行跨表的事务处理,又支持数据的分布式存储和节点的快速扩展.系统改进了现有分布式数据库单点故障的问题,具有较高的吞吐率和快速的响应时间,已经在银行业务中得到实际应用.实践证明:该数据库可满足金融业务对于大数据存储和查询的性能需求.     

基于区块链的非结构化大数据动态安全存储

当前大数据交互的不透明性以及数据文件访问形式的不合理性, 导致大数据存储存在存储延时长、 安全性较差的问题, 为此提出基于区块链的非结构化大数据动态安全存储技术。 构建多用户规则调度模型, 利用存储数据包生成独立的行向量与 n 阶矩阵, 基于列不满秩概率完成存储算法设计; 采用区块链非对称加密技术的公私钥, 实现透明与完整的数据交互, 对次要信息与数据访问形式实施记录。 引入分布式文件系统, 将其与Mongo DB 非关系型数据库有效结合, 从而使非结构化大数据得到安全存储。 仿真实验结果表明, 该方法不仅具有理想的存储速率, 而且使大数据的完整性得到了保证, 具有理想的有效性与实践性。     

可扩展分布式关系型云数据库方案

为满足云数据库高并发、高可扩展和高可用性的需求,在分析各种关系型和NOSQL数据库的基础上,借鉴关系型数据的便捷性与NOSQL的可扩展性,提出了一种可扩展性的关系型云数据库方案.该方案提出了全新的系统架构、数据库读写流程、数据合并流程、数据模型和数据结构与存储,并对其系统架构理论存在瓶颈进行分析.最后对数据一致性、可用性和线上运行性能进行分析,结果表明此方案可行.     

自然灾害案例数据库的建立与应用--以中国1998年洪水灾害案例数据库为例

综述了各种自然灾害数据库的研究进程,给出了中国自然灾害数据库的分类体系.认为自然灾害案例数据库是一种过程关系型数据库,它对于自然灾害成因机制的深入研究具有重要意义.以中国1998年洪水案例数据库来说明自然灾害案例数据的基本特征及其应用.