XML数据更新算法研究

为了实现对XML文档的数据更新,提出一组实用算法。该算法利用简单应用编程接口扩展标记语言(SAX)解析和文件对象模型(DOM)解析,使其优势互补。应用SAX解析器将大XML文档编码成线性数据结构存储,该线性数据结构与原XML文档具有同构特性,因此,线性结构存储的数据可以无损还原为原XML文档。线性数据结构支持Xpath查询,在查询得到的局部数据上应用DOM方法进行数据更新。更新后的数据再转换为XML文档。该组算法对大XML文档的数据更新实用且有效,而且对大XML文档的其他数据处理也有一定的实用价值。     

基于XML的生物学远程诊断系统

结合XML技术提出一个生物学远程诊断系统。整个系统采用多层B/S结构,在主要功能模块间使用XML文档传递数据信息,对于结构化数据根据生物学需要组织XML文档结构,对非结构化数据则将其转化为VRML,再将VRML转化成XML文档进行存取。通过DOM对XML文档结构的修改实现异构数据的整合。     

XML文件解析中SAX和DOM的结合应用

针对目前XML文档的两种解析方法SAX和DOM各自的特点,探讨了在哪些情况下适宜将两种解析方法结合应用对文档进行解析,并给出了SAX和DOM结合应用的一般方法,最后对单纯采用DOM和两种方法结合解析XML文档的性能进行了比较。实验结果表明,将SAX和DOM结合使用,在解析大XML文档时,可以极大地提高解析程序的性能。     

基于Android的XML解析技术的分析

介绍了在Android上解析XML的DOM、SAX以及XMLpull的方法。通过一个实例分别论述了这三种方法解析XML文件的详细技术和实现过程,并就XML文件的大小分析比较了这三种方法。     

基于LDAP的XML数据管理研究

提出一种将XML数据解析为DOM节点后，把DOM节点映射为LDAP目录项，使用LDAP服务器储存XML数据的方案；在LDAP目录服务上实现了对XML数据的XPath查询。实验数据说明了方案的可行性。对比实验表明方案除了具有较快的储存速度，在LDAP上实现的XPath查询效率高于传统的基于DOM的XPath查询效率。     

半结构化数据装载到数据仓库的设计与实现*

通过分析半结构化数据的特点,以实际的采购退货数据（BokeDataInfo ．xml）为例,利用DOM 对象对基于XML的半结构化的数据进行抽取,设计并实现了一个基于半结构数据的数据仓库ETL工具,解决了商用ETL工具不能直接加载抽取XM L文件进行数据仓库数据加载的弊端,为XM L半结构化数据的抽取并装载到数据仓库当前细节级中的这一问题的解决进行了有益的探索。     

基于VTD-XML的流程定义文件解析方法研究

针对传统的DOM和SAX解析技术进行分析,指出它们存在的缺陷:DOM使用方便但内存消耗大,SAX内存消耗低却难以回访。本文利用VTD-XML技术对XPath的支持,提出一种解析流程定义文件的实现方案,实验结果表明该方案提高了解析效率,降低了内存消耗。     

基于XQuery的商业报告查询引擎的设计与实现

基于XQuery查询语言的XBRL查询引擎首先借助JavaCC工具处理输入的XQuery语句形成抽象语法树,而后根据XQuery查询特点编写程序遍历此语法树来简化查询语言的处理流程,降低查询匹配的复杂度,提高查询效率,利用“SAX+ DOM”方式解析XBRL文件并提取XQuery语句所查询的数据信息.SAX方法可以提高查询效率并节省内存消耗,DOM方法可以支持对XBRL文件的上下文相关查询及频繁查询.实验证明,将二者结合起来应用满足高查询效率和低内存消耗双重需求.     

基于SAX和DOM的XML嵌套信息提取

层次关系是一份XML文件的重要信息。根据XML文件的设计规则，当它要描述的数据具有层次关系时，这种层次关系应该反映在相应的标记里面。因此，如果我们对一份XML文件进行分析，对其标记的层次关系进行提取，那么我们就得到了这些标记所描述的数据之间的层次关系。使用SAX和DOM两种机制，分别对XML文件进行了分析并对其标记所反映的层次关系进行了提取。     

基于SAX的XML解析与应用

随着XML的广泛应用,大量的信息都将通过XML文档来进行存储、交换,因此熟悉和掌握一种解析XML文档的方法是很重要的.通过介绍基于SAX的XML解析的原理、特点、实现及在数据存储方面的应用,并与DOM技术进行比较.突出XML存储数据的优点,对推广应用XML及其解析技术有一定的实用意义.     

基于SAX的文档解析技术的研究和实现

XML在Java应用程序中的普遍应用,使得对XML解析技术的研究更加的重视。文中讨论了SAX解析技术,对SAX的解析原理进行了分析,并通过实例展示了SAX的文档解析方法。然后通过对SAX和DOM两种解析技术的对比,指出了SAX的性能优势和适用环境。     

XML解析方式对比与分析

SAX解析技术适用于流式XML解析,系统开销低,但不支持多标签同步访问。DOM解析器首先遍历整个文档,构建Document对象,以树形方式建模XML数据,解决了多标签访问问题,但系统开销较大。     

大型XML文件的分割和动态加载研究

作为交换数据的标准,分布式共享数据系统依赖于XML,但是处理大型XML文件会占用大量内存资源和网络传输带宽。文章在充分讨论了目前常用的操作XML的技术后,提出了一种基于SAX技术的大型XML文件的分割和动态加载的解决方法,并根据所提出的方法结合XML解析器进行了OCX控件封装,在实际中取得了良好的效果。     

一种基于XML的半结构化数据存储方法

提出了一种基于XML存储半结构化数据的方法，设计并实现了相应存储与解析算法。鉴于OEM模型是一种图状模型，而通常的XML据模型是树状模型，为此需解决图状模型数据映射为树状模型数据这一关键问题，利用XML元素和属性的语义信息可从语义级别解决该问题。，     

XML文档分析模型研究与设计

XML本身并没有提供与应用程序交互的接口，而必须用XML分析器来处理XML文档。该文主要研究了XML文档分析器的两种分析模型--树分析模型和线性分析模型--的特点，接着介绍了两种分析模型对应的典型例子--DOM和SAX，研究了两者的分析机制和优缺点，并讨论了二者的应用范围。     

基于Java的XML DOM解析器实现

用Java解析XML文档,最常用的有两种方法:使用基于事件的XML简单API称为SAX和基于树和节点的文档对象模型称为DOM.本文给出一种基于java的采用DOM的XML解析器的实现方法,详细给出了该方法的设计方案和所用到的关键类和算法.     

XML Document Parsing: Operational and Performance Characteristics

Parsing is an expensive operation that can degrade XML processing performance. A survey of four representative XML parsing models—DOM, SAX, StAX, and VTD—reveals their suitability for different types of applications.