从关系数据库学习OWL本体的方法

提出了一种从关系数据库半自动学习OWL本体的方法.该方法在形式化表示关系数据库模式和OWL本体的基础上,遵循从关系数据库模式到OWL本体的一组通用映射方法和规则,并基于Java 2平台实现了原型工具OntoLeamer.利用OntoLeamer进行的典型案例研究表明了该方法的有效性.     

OA系统与档案管理系统数据交换的研究与实现

Lotus Domino是当今办公自动化系统的主流开发平台之一,苏州大学的OA系统正是基于这个平台开发的。Domino自带一个非关系型数据库——文档型数据库,而苏州大学的档案管理系统的数据存储在SQL Server——关系型数据库中。因此要实现OA系统与档案管理系统的数据交换,必须要解决Domino和关系数据库的数据交换问题。本文利用ODBC实现Domino和关系数据库的互操作。     

基于遗传算法的关系数据库水印优化算法研究

提出了利用遗传算法在关系数据库海量的元组中选择最优元组进行水印嵌入,实现了水印短时间内的优化嵌入,大大提高了水印嵌入的效率。同时,采用纠错编码技术和投票选取机制来增加水印的鲁棒性。实验结果表明,这种关系数据库水印优化方案大大提高了水印嵌入的效率,并可以较好地协调水印的鲁棒性和数据库可用性之间的矛盾,实现了关系数据库水印的优化。     

互联网的数据选择：NoSQL还是No SQL

曾经与人说起,现在程序员应该叫关系数据库包装员。绝大部分的产品和项目只是在关系数据库上面利用SQL包装出一个好一点的界面而已,而对于互联网公司的产品来言,更是如此。99％的产品都是在关系数据库上面构建而成。而一旦有什么天生缺陷,或者说有些地方不是很适合（比如效率）,     

NoSQL数据库综述

正随着互联网大规模的Web2.0应用的兴起,随着云计算需要的大规模分布式服务和分布式存储的发展,传统的关系数据库面临着诸多全新的挑战,特别是在那些超大规模和高并发的SNS类型的应用场景下,使用关系数据库来存储和查询用户动态数据已经显得力不从心,暴露     

一切为了分布式——2009年Web后端技术回顾

NoSQL运动与分布式技术发展 NoSQL是指用非关系数据库的方式来存储数据,通常也指用key value方式存储。在2008年的时候,key value还是一个新鲜事物,当时比较早的key value存储产品之一Memcachedb发布时,JavaEye的Robin提到“第一眼看到Memcachedb,我就知道她是我寻觅良久的梦中情人”。     

基于递归和表函数的一到多数据转换研究

针对关系表达式难以进行无限制一到多数据转换的问题,通过关系代数的扩展表达一到多数据转换,采用递归查询和表函数实现无限制一到多数据转换,在每个输入元组上产生一个或者多个输出元组。递归查询通过创建初始结果,递归获取结果集,并返回最终结果集;表函数声明变量集合,使用过程体和游标循环访问表,迭代输出元组。实验分析不同参数影响因素下有限制和无限制转换的不同方法,结果表明扩展方法能够改善系统性能。     

关系数据库近似匹配查询方法研究

针对传统海量数据精确查询负载过大的问题,引入基于仿真的置信区间自动抽样方法(Bootstrap)对数据库提供支持。通过对部分或采样数据进行查询,将查询简化到基础数据上,在对整个数据集查询一次的时间内,完成对多个样本重复多次的查询,得到数据库查询的置信区间;再进行基础SQL查询,得到符合用户要求的近似结果。实验结果表明,引入Bootstrap方法进行数据查询是有效的。     

基于信息隐藏的关系数据库数字水印算法

设计一种无需修改关系数据的属性值即可嵌入水印的关系数据库数字水印算法。通过使用信息隐藏技术,把对关系数据的修改转换到对信息隐藏载体的修改,使水印的嵌入过程能有效地避免对原始数据的破坏,保持原始数据的真实性和使用价值。实验证明该算法具有较好的鲁棒性。     

粗关系数据库查询模型

针对粗关系数据库中数据的特性,提出一种不确定性数据的存储方法。基于汉明距离的一种变式,计算元组间距离,构成距离矩阵,根据距离矩阵将相同或相近的元组归类,从而有效地对表中的元组进行索引。借助粗集中的上、下近似,通过计算用户查询的数据与粗关系数据库中数据的相似度,查询出用户所需的数据。结合以上方法构建粗关系数据库查询模型,设计相应的查询算法并应用于实例中。