带复杂计算的金融领域自然语言查询的SQL生成

研究金融领域基于自然语言查询的结构化查询语言(SQL)生成问题(Text-to-SQL), 构建一个金融领域Text-to-SQL数据集,称为SOFT数据集. 该数据集覆盖了金融领域的常见查询,具有鲜明的特点,并对Text-to-SQL提出了挑战. 提出金融领域Text-to-SQL模型FinSQL,该模型优化了对金融领域复杂查询的支持. 通过分析一类复杂计算查询（行计算查询）的特点,提出一种基于分治的方法,即先将一个行计算查询分解为若干个子查询,分别针对每个子查询生成SQL语句,再将子查询的SQL语句组合在一起得到原始查询的SQL语句. 在SOFT数据集上进行验证,结果显示,本研究所提的方法在复杂查询上效果优于已有方法. 特别地,所提出的模型FinSQL能够较好地支持行计算查询.     

一种基于查询聚类的物化视图动态调整策略

为了提高数据仓库的查询响应性能,避免视图集频繁调整引发的"抖动性",提出了一种基于查询聚类的物化视图动态调整策略,运用关联规则挖掘方法计算属性字段相似性,进而计算查询语句相似性,并对一个查询周期内的查询语句集进行聚类,产生候选视图集,根据效益模型计算候选视图的效益,再运用物化视图动态调整算法生成物化视图.在航空公司机票结算数据集上的实验结果表明,在单机环境和分布式环境下,较基准算法相比,所提出的方法均能显著提升数据仓库的查询响应性能,尤其是对高频查询语句的响应性能.     

关于数据库数据复杂查询的实现

数据库技术是当今计算机应用的核心技术，而数据查询是管理数据库的重要手段。文章以实例讲述了对数据库数据进行复杂查询的三种方法：使用SQL语句、借助Power Builder实现综合信息的查询、动态查询。     

基于数据仓库内在特征的OLAP关键词查询

提出基于数据仓库多维模型维度及维度属性特征的联机分析处理(OLAP)关键词查询方法,将获得广泛应用的关键词查询方法和OLAP结合,可大大降低OLAP应用的门槛.该方法用列结构创建数据仓库维度全文索引,根据用户输入的查询获得按关键词划分的命中集,对命中集进行连接并排序后将产生的候选结果提供给用户.该方法基于对数据仓库用户更加关注概要性数据的特性,以及多维模型维度及其属性的非均衡型特征的分析,采用过滤不相关维度属性及重复维度列值的方法,并在传统的全文检索排序算法上增加维度层次权重系数.在MS SQL Server提供的FoodMart和AdventureWorks示例数据集上的实验对上述因素的影响做出了比较和分析,结果表明,首选候选结果命中率均优于基于关键词的分析处理方法.     

数据库系统综合查询方法研究

探讨了一种基于动态查询语句的综合查询设计方法，力求简化查询操作、提高查询灵活性．详细阐述了查询原理以及实现过程，通过对SQL语言的语法、使用方法以及综合查询窗体设计思路和功能的分析，使实现方法更加简洁和清晰．在查询语句中依据用户需求添加各种逻辑关系的控制，生成多争件自由组合、顺序任意的、动态SQL查询语句，从而满足用户各种查询需要，实现真正意义上的综合查询．最后结合Delphi开发的物资智能配栽系统中多条件查询的实例，给出综合查询有关功能实现的具体代码．     

Hibernate应用中查询接口的设计

Hibernate核心API提供了HQL、QBC及本地SQL语句完成查询功能.通过实例给出了这几种接口的实现方法及查询语句的应用过程.为了提升查询性能,分析了Hibernate的缓存机制和检索策略,目的是要确定合理的查询方式,以便得到优化的SQL语句,从而减少访问数据库的频次及节省内存资源.     

一种基于XQuery的查询分解算法

针对查询分解算法查询的局限性和较低的查全率,提出了一种基于本体XQuery语言FWR表达式的查询分解算法．该算法利用XQuery全局查询语句,以FWR表达式的3项操作（构造查询范围、子查询条件和子查询输出属性集）将基于全局本体的查询分解到针对局部本体的子查询,能够降低查询分解的复杂性、保证查询的语义完整性,并能提高查全率．通过实例进行具体分析,验证了算法的有效性．     

Web动态组合查询的设计与实现

为满足字段因需求变化而改变时的查询需求,给出了一种动态的组合查询方法,通过对数据库字段进行打包,在提交查询后再将所接收的字段组合到SQL语句中,从而动态地获得查询结果.     

数据库外基于多模型的学习式查询优化方法

对于AI与数据库优化问题,现有技术均须改动数据库底层,影响研究成果的应用且缺乏可扩展性. 提出一种非嵌入数据库的学习式查询优化方法. 在基数估计阶段,使用多模型的方法,对特定的子查询建立神经网络,独立训练不同的子模型,解决需要训练集过多且可扩展性差的问题;在连接优化阶段,应用基于代价的强化学习方法,提高查询优化性能. 针对每个查询,从基数估计到连接排序的优化过程都在数据库外执行,按照得到的优化策略对查询重写,并将重写结果返回到数据库中,通过设置参数使该查询按照指定的计划执行. 在包含8个表的数据集上进行实验验证,与未进行优化的查询进行比较,非嵌入数据库的优化方法具有良好的优化效果.     

基于XQA查询代数的去除相关性方法

介绍了一种用于支持复杂XML数据查询优化的XML查询代数XQA以及用于实现XQuery语言的中间语言FXQL,进而提出了一种基于XQA代数的去除相关性方法(de-correlation),通过查询重写引入连接运算的方法,使得人们有可能更多地利用高性能的连接算法来提高查询效率.在扩展了广义表结构的XDM数据模型的基础上,这种查询重写通过FXQL语言的程序变换方法来实现,易于与各种函数式语言编译优化技术相互结合.实验结果证明了该方法的有效性.     

ADO对象访问数据库动态查询的实现

使用VB6.0的ADO对象访问数据库，通过Connection对象的Execute()方法、Recordset对象的Open方法或Filte属性、Command对象的参数化查询等四种方法传递用户的查询请求给查询语句，可以方便地获得用户所要求的数据集。     

基于VBA的SQL生成系统设计与实现

为了简单且高效地编写SQL语句,设计了SelectBuilder系统,该系统基于SQL92标准,实现了SQL语句中最复杂的Select语句.给出了系统的设计过程,并用VBA实现了一些典型的方法.     

SQL中查询语句的优化方法

查询语句的优化就是对于给定的查询,选择代价最小的操作序列,使查询过程既节省时间,又节省空间.在数据库系统查询性能因素分析的基础上,重点介绍了几种SQL查询语句的优化方法.     

一种基于数据流驱动的数据流连续查询模型

建立了基于数据流驱动的数据流连续查询模型,介绍了系统结构和解决方案,设计了一些通用的查询算子,并通过查询算子在查询链中的有序组合来构造出各种复杂的连续查询语句。实验表明,该模型可扩充性强,操作简单,适合小规模的数据流查询需要。     

基于VBA的SQL生成系统设计与实现

为了简单且高效地编写SQL语句,设计了SelectBuilder系统,该系统基于SQL92标准,实现了SQL语句中最复杂的Select语句.给出了系统的设计过程,并用VBA实现了一些典型的方法.     

基于集合划分的分布式数据库查询分解算法

分布式数据库把数据分散存储在不同的站点上，使得数据库中最常用的查询操作,必须同时操作多个站点的数据，对查询处理提出了较高的要求，通过以关系模型数据库为例，详细地研究了分布式查询处理的一个分支－－查询分解，从而提出了一种行之有效的查询分解算法－－基于集合划分的查询分解，以使全局查询能完整地在各局部数据库上完成。     

基于Hive的空气质量大数据查询优化方法

为了提高对环境空气质量监测系统中省级环境监测中心站里已汇集的海量监测数据的统计和分析效率,提出了一种基于Spark 集群在Hive上进行多维数据分区的查询优化方法。以湖北省环境监测中心站中的空气质量监测数据为研究对象,将数据转移到Spark集群利用Spark SQL连接Hive并进行分区存储。设计了12种查询,查询4个数据集,通过与采用传统查询方法的实验对比得出结论。实验结果表明:基于Hive的分区优化方法对空气质量大数据的查询时间有47%到96%的优化,而随着查询的复杂程度和数据量的增加,该方法的优化效果越明显。     

多角度数据库活动监控技术研究

基于网络协议抓取的数据库活动监控是数据库安全深度防御的一种手段。针对用户数据库请求的内容与方式,设计了包括用户行为获取与潜在安全威胁检测的数据库活动监控器。根据异常攻击检测策略,提出了基于SQL语法结构和语义特点的单语句用户行为模型和基于SQL操作序列的多语句用户行为模型。在训练阶段,对SQL训练集进行学习以构建用户行为模式库。入侵检测引擎通过计算SQL间结构距离和多语句序列距离的模式匹配方法发现潜在的数据库攻击行为。对实际SQL请求的实验验证了该文提出的监控器体系结构、相关模型、行为模式挖掘和攻击匹配算法的可用性。     

多区块链环境下的连接查询优化算法

为了提高多区块链间的连接查询处理效率,提出多区块链环境下的连接查询优化算法. 该方法在传统的多区块链模型中增加语义信息,构建语义多区块链模型,为多区块链间的连接查询提供基础. 基于该模型,参考分布式数据库的索引结构,提出多区块链间的连接索引结构,将多条区块链进行属性连接,提高连接计算的效率,减少数据传输的通信代价. 在此基础上,提出多链连接查询优化算法,提升多区块链连接查询的效率. 最后,在2个真实公开的数据集上进行实验. 结果表明,多区块链间的连接索引结构稳定;与传统的直接进行连接查询的操作相比,多区块链连接查询优化方法简化了查询处理过程,通过访问连接索引直接获取查询结果,减少了本地计算负载和网络开销,提高了查询效率.     

多关系SQL查询中连接顺序的优化

关系数据库优化器确定SQL查询的执行计划是一个非常复杂的过程,该文概要性地介绍了数据库应用系统开发各个阶段的优化,对优化器的结构和优化方法作了陈述,包括SQL语句执行计划的产生和确定.该文只对SQL查询执行计划的表达和算法进行了介绍.同一SQL语句有多种执行计划,它们的结果相同,但代价相差巨大.优化的内容很多,包括连接算法的优化,连接顺序的优化,语义的优化,索引的优化等,阐述了Oracle数据库中多关系连接运算中连接顺序的优化方法,并给出了实际应用案例.