基于UML的对象关系数据库设计

对象关系数据库是数据库发展的新趋势,UML作为现在比较流行的面向对象分析,设计标准语言,在数据库建模方面有其独特的优势,本文介绍了对象关系型数据库的特点以及数据库建模的方法,并结合户籍管理系统的实例介绍了运用UML进行对象关系型数据库建模的方法和技巧。     

UML在数据库建模中的应用

文章以煤层自然发火管理信息系统数据库建模为例,讨论将UML类图映射成关系型数据库中的表的方法,并对煤层自然发火管理信息系统数据库的关系模式进行了规范化。     

UML在关系数据库设计中的应用

UML是面向对象程序设计中的一种标准的建模技术。在关系数据库系统的设计过程中,可先‘利用UML建立商业模型,然后将其映射成表。本文讨论了关系型数据库技术以及数据库建模的方法。并结合一个实例介绍了运用UML进行关系数据库建模的方法和技巧。     

Web数据库系统物理模型的优化策略

简要探讨了关系型数据库规范化的设计规范,提出了Web环境下关系型数据库物理建模的优化策略是：在保证数据完整性的基础上,物理建模的设计应该使得Web程序编码实现方便,同时避免因设计不合理导致数据库服务器性能的降低。     

基于面向对象的关系型数据库模型在工程数据库系统中的应用

分析了对象—关系型数据库模型的特点,给出了一种典型的对象—关系型数据库结构模型,并对其在三类工程数据库中的应用作了一些研究。     

关系型数据库向图数据库的转换方法

由于关系型数据库和图数据库存储模式的天然差别,将关系型数据库中的数据转存到图数据库的过程中,需解决对于关系的定义、节点唯一性以及保留原数据库约束信息的主要问题.针对上述问题,提出了一种关系型数据库向图数据库转换的方法.首先通过自定义或使用已有主键,并结合数据库表名的唯一性,解决了节点唯一性的问题;通过不同的配置方案,最大化保留了原关系型数据库的约束信息;然后提出了基于配置与中间表的边定义方法(Edge Definition Method based on Configura-tion and Intermediate Table,EDCIT),针对多种类型的数据库提供不同关系的映射方案,解决了转换过程中对于关系的定义.最终,通过对多个数据集进行实验,并使用Gremlin语句对转换后的数据进行测试,验证了转换后的数据具有完整性和可靠性.     

基于图数据库的大规模配置管理数据库关联查询

在基于关系型数据库构建的大规模配置管理数据库（CMDB）中,根据业务场景实现的关联查询功能,存在查询分析语句构造复杂、执行时间长的性能问题。为解决该问题,提出利用图数据库来实现关联查询的方法。利用配置项间的关系与图数据结构的一致性,构建基于图数据库的配置项关系表达,设计并实现一个基于图数据库的关联查询模块,以松耦合的方式集成到现有的配置管理数据库中,达到快速关联查询的目标。实验表明,本文的方法能有效解决大规模关系型数据库CMDB关联查询的性能问题。     

存在依赖关系在面向对象建模中的研究

文章就面向对象建模提出对象之间的存在依赖关系,研究存在依赖关系在面向对象建模中的使用方法和表示方法。首先从对象生存周期的角度提出存在依赖的概念、定义和它的特点,然后指出存在依赖关系在静态模型和动态模型中的约束关系,以及基于存在依赖关系的静态模型向关系型数据库的映射。     

Native XML数据库在电子病历存储中的应用分析

针对使用传统关系型数据库进行电子病历存储所存在的数据建模复杂、扩展性差、查询性能低等问题,提出了使用Native XML数据库来存储XML格式的电子病历,并以DB2 Pure XML数据库为例,在实验环境下模拟构造XML电子病历数据,分别就数据建模、查询语言、客户端开发和性能四个方面进行验证与分析。验证结果显示使用DB2进行XML数据建模结构简单、扩展性好,优于使用传统对象关系模型建模;使用基于XQuery和XPath的查询语言以及客户端开发成本不高;在性能方面,基于10.6k的病历文件、100000数据量及有索引的情况下,查询性能可以达到0.046秒。表明Native XML数据库适合于构建电子病历的存储。     

基于面向对象数据库的CIM应用

公共信息模型(CIM,Common Information Model)是解决"信息孤岛"问题的有效手段,CIM基于UML实现面向对象的建模,模型在传统关系型数据库中的表示方式一直存在不匹配的问题,本文采用面向对象数据库对CIM进行存储,通过面向对象数据库查询技术实现CIM的实际应用,从而解决了元模型到关系数据库的映射难题,易于数据库的后期维护和模型的升级。     

基于Neo4j不确定性数据处理技术的研究

不确定性是数据的本质特征,对不确定性数据的研究得到了越来越多领域的关注。在总结当前处理历史数据不确定性方法的基础上,针对缺乏处理不确定性历史数据的语义框架问题,基于Neo4j图数据库建立用于处理不确定性历史数据的通用数学模型。该模型以双时态模型、概率模型等为依托,整合了历史数据的时间、不确定性与世系三个方面。并基于Python语言实现了具有CRUD基本操作的存储系统,可动态增加节点之间的关系、存储和检索历史数据、实现了不确定性数据的筛选查询和模糊查询。通过关系型数据库与图数据库中数据的存储方式及存储系统的查询效率对比实验表明,所提出的数学模型扩展性更强,实现系统查询效率更高,在处理大规模不确定性数据的存储和检索方面优势更加明显。     

全要素模型与关系模型的关系解析映射

为实现基于全要素模型的空间信息关系数据库存储,首先对全要素模型(FullFeatureModel,FFM)及其关系类型进行了分析,阐述了FFM与关系模型映射的内容;然后提出了一种FFM与关系模型的关系解析映射方法,给出了基于图论的具体映射过程与算法;最后实现了表达FFM的复杂图与关系模式之间的转换,并给出了具体实例;为空间信息基于关系数据库的集成与共享等奠定了基础。     

对象模式到关系模式转换的软件框架研究

数据在信息系统中的使用面临着这样一个困难,即数据存储是以关系模型为基础,而软件开发以对象模型来进行,造成了软件开发中数据访问技术的不和谐。在软件实现上陷入两种模式的转换工作,破坏面向对象语言的面向对象性,造成开发效率低下,代码重用率变低。提出并建立了一个软件框架,利用它提供的处于关系数据库和客户端之间的API来进行基于对象的数据库访问,充分发挥两种不同模式的优点,以提高软件开发的效率。     

基于关系数据库和XML的OLAP建模方案

OLAP系统运行的基础是多维数据模型。以快速、准确、灵活地构建多维数据模型为目的,提出了一种基于关系数据库和XML的OLAP建模方案。该建模方案将OLAP的建模任务分为两个阶段:存储层建模和应用层建模。在存储层,使用关系数据库,按照"星型图"方法建立具备多维特性的关系数据模型;在应用层,设计XML Schema,描述多维数据立方体及物理映射。运用建模方案,可以有效提高OLAP多维数据建模的效率和效果。     

对象模式到关系模式转换的软件框架研究

数据在信息系统中的使用面临着这样一个困难，即数据存储是以关系模型为基础，而软件开发以对象模型来进行，造成了软件开发中数据访问技术的不和谐。在软件实现上陷入两种模式的转换工作，破坏面向对象语言的面向对象性，造成开发效率低下，代码重用率变低。提出并建立了一个软件框架，利用它提供的处于关系数据库和客户端之间的API来进行基于对象的数据库访问，充分发挥两种不同模式的优点，以提高软件开发的效率。     

传统RDBMS向非关系型MongoDB数据模型转换与数据迁移方法研究

为解决关系型数据库在大数据处理中遇到的瓶颈问题,满足企业对大数据处理的需求,提出将关系型数据库迁移到NoSQL文档型数据库中。针对RDBMS中的关系模型向MongoDB中的集合模型转化方法进行了研究,提出了表示关系间参照完整性的有向图表示模型,和基于关系型数据模型向MongoDB文档模型自动转化算法;实现了RDBMS中迁移数据到MongoDB的插入算法。针对上述方案和算法,结合典型开源RDBMS--MySQL实例,对上述关系有向图模型的生成、基于有向图模型的转化算法以及数据迁移算法应用验证。实验结果表明RDBMS可以按照一定的数据结构平滑地迁移到MongoDB中。     

畜产品溯源系统中基于XML的异构数据库数据交换技术的研究

我省畜产品溯源系统存在着数据分散、异构、多规范等问题,影响了全面、高效、便捷的畜产品质量安全追溯平台的建立.本文针对这一问题,通过对XML与关系数据库间映射技术的分析,用有向图的方式来构建关系数据库的通用关系模式,并将其转换为XML SCHEMA,以其作为XML与关系数据库的映射模型和数据转换条件控制,能够较好地解决畜产品溯源系统中遇到的异构数据交换问题,使得分布在各地的不同子系统的数据与中心数据库之间的异构数据交换成为可能.     

Implementing a Graph Transformation Engine in Relational Databases

We present a novel approach to implement a graph transformation engine based on standard relational database management systems (RDBMSs). The essence of the approach is to create database views for each rule and to handle pattern matching by inner join operations while handling negative application conditions by left outer join operations. Furthermore, the model manipulation prescribed by the application of a graph transformation rule is also implemented using elementary data manipulation statements (such as insert, delete). As a result, we obtain a robust and fast transformation engine especially suitable for (1) extending modeling tools with an underlying RDBMS repository and (2) embedding model transformations into large distributed applications where models are frequently persisted in a relational database and transaction handling is required to handle large models consistently.     

A Methodology for Structured Database Decomposition

We present a methodology for structured database decomposition based on the relational data model. It is argued that in the distributed database environment, structured database decomposition is attractive both for efficiency and for database security considerations. Techniques for parallel processing and hashed access of structurally decomposed database are presented. Techniques for structured database decomposition to support multiple user views are also described. Structured database decomposition is most advantageous in a query only database environment with stable user views, although dynamic updates can also be handled using techniques described in this paper.