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1.
危剑豪  夏烨峰  宫学庆 《软件学报》2021,32(10):3176-3202
传统的数据库系统围绕单次查询的模型构建,独立地执行并发查询.由于该模型的限制,传统数据库无法一次对多个查询进行优化.多查询共享技术旨在共享查询之间的公共部分,从而达到提高系统整体响应时间和吞吐量的目的.将多查询执行模式分为两类,介绍了各自的原型系统——基于全局查询计划的多查询原型系统和以运算符为中心的多查询原型系统,并且讨论了两种系统的优势以及所适用场景.在之后的内容中,将多查询共享技术按照查询的各个阶段分为查询编译阶段中的多查询共享技术以及查询执行阶段中的多查询共享技术两大类.以这两个方向为线索,梳理了多查询计划的表示方法、多查询表达式合并、多查询共享算法、多查询优化等各种方向的研究成果.在此基础上,还介绍了共享查询技术在关系数据库和非关系数据库中的应用.最后,分析了共享查询技术面临的机遇和挑战.  相似文献   
2.
基于OWL的软件工程数据建模   总被引:1,自引:0,他引:1  
网络本体语言(Web ontology language,OWL)是语义网技术的一个重要组成部分,适合于对复杂的数据进行语义描述和建模.在软件系统的开发过程中通常会产生大量结构复杂、语义丰富的数据,而建立一个灵活的语义模型是对各类软件工程数据进行统一管理的基础.从设计和实现海量软件工程数据管理平台的需求出发,提出了一种基于OWL的软件工程数据描述模型.该模型不仅能够对源代码、需求、测试、版本和缺陷数据进行描述,同时还能对这些数据之问的语义关联进行描述.通过案例分析对模型的有效性进行了讨论.  相似文献   
3.
由于在金融分析、环境监测、网络服务等重要领域的良好应用前景,基于数据流的相似匹配算法成为数据库研究的热点之一.在实际应用中,数据流噪声大量存在且难以被完全过滤,因此,处理噪声数据流上的相似匹配问题显得尤其重要.为解决该问题,首先提出了一种新的距离定义,K-Match距离,由于其可以避免噪声数据参与运算,因而具有较强的抗噪性能.在此定义基础上,提出了一种高效的流式匹配算法SKM. SKM通过保留历史信息,能够随着数据流的更新及时返回匹配结果.最后,通过实验进一步证明,该算法能够有效地在噪声数据流中找到相似子序列.  相似文献   
4.
XML文档在关系数据库中的规范化存储   总被引:8,自引:0,他引:8  
提出了一种存储方法,首先把XML文档映射为泛关系模式,再利用算法DeriveFDs推导出XML键所蕴含的泛关系模式上函数依赖集的规范覆盖,根据此规范覆盖,最后将泛关系模式保持函数依赖地分解为3NF模式集。得到了保持XML键约束的规范化存储模式,实现了XML文档在关系数据库中的规范化存储。实验研究表明文中提出的方法是有效的。  相似文献   
5.
针对分布式存储系统上使用非主键访问数据带来的性能问题,探讨在分布式存储系统上实现索引的相关关键技术。在充分分析分布式存储特征的基础上,提出了分布式索引设计和实现的关键点,并结合分布式存储系统的特点及相关的索引技术,讨论了索引的组织形式、索引的维护和数据一致性等问题;然后基于如上的分析,选择在分布式数据库系统OceanBase开源版本上,设计和实现分布式索引机制,并通过基准测试工具YCSB进行性能测试。实验结果表明,虽然辅助索引会对系统性能产生影响,但因为充分考虑了系统特征及存储特点,在不同数据规模下,该索引都能够将性能影响控制在5%以内。另外,使用冗余列的方式,能进一步将该索引的性能提升100%。  相似文献   
6.
数据密集型科学与工程:需求和挑战   总被引:4,自引:0,他引:4  
科学研究在经历了实验科学、理论科学、计算科学阶段后,进入了数据密集型科学阶段,与之相伴的是大数据时代的到来.大数据泛指规模达到几百TB,甚至PB级的数据①,其典型的特征是分布、异构、低质量等.尽管传统数据库管理技术(特别是商业关系型数据库)在过去40年间取得了巨大成功,但是这些技术和系统无法有效管理支持数据密集型科学与工程(Data-Intensive Science and Engineering,DISE)的大数据.文中探讨数据密集型科学与工程的具体需求和现实挑战.它涵盖的内容表现在4个层面,包括数据存储与组织、计算方法、数据分析以及用户接口技术等.同时,数据质量、数据安全、数据监护等内容也需要在各层面得到重视.文中尝试梳理了数据密集型科学与工程的整体架构,回顾了相关领域的新近发展,分析了面临的挑战,探讨了未来的研究方向.  相似文献   
7.
多对象最近邻查询(all nearest neighbors query)在地理信息系统、城市规划和资源分配等领域有着广泛的实际应用,也可作为某些聚类算法或应用的核心模块.针对欧氏空间的查询处理算法不能直接适用于道路网络环境,通过重复调用道路网络环境下的最近邻查询算法来进行多对象最近邻查询处理的计算代价较大,利用M树对道路网络中的边建立索引结构,基于该索引,提出了一个新颖的多对象最近邻查询处理算法BANNS(batched all nearest neighbors search).实验显示BANNS能稳定、快速、准确地处理道路网络中的多对象最近邻查询.  相似文献   
8.
Clustering in Very Large Databases Based on Distance and Density   总被引:8,自引:0,他引:8       下载免费PDF全文
Clustering in vergy large databases or data warehouses,with many applications in areas such as spatial computation,web information coollection,pattern recognition and econmic analysis,is a huge task that challenges data mining researches.Current clustering methods always have the problems:1)scanning the whole databased leads to high I/O cost and expensive maintenance(e.g.,R^*-tree);2)pre-specifying the uncertain parameter k,with which clustering can only be refined by trial and test many times;3) lacking high efficiency in treating arbitrary shape under very large data set environment.In this paper,we first present a new hybrid-clustering algorithm to solve these problesm,This new algorithm,which combines both distance and density strategies,can handle any arbitrary shape clusters effectively.It makes full use of statistics information in mining to reduce the time complexity greatly while keeping good clustering quality.Furthermore,this algorithm can easily eliminate noises and inentify outliers.An experimental evaluation is performed on a spatial database with this method and other popular clustering algorithms(CURE and DBSCAN).The results show that our algorithm outperforms them in terms of efficiency and cost,and even gets much more speedup as the data size scales up much larger.  相似文献   
9.
Web数据管理研究现状与发展方向   总被引:1,自引:0,他引:1  
万维网(World Wide Web)在世界范围内的飞速发展,使得Web逐渐成为一个主要的计算平台和各类信息发布的重要方式。目前许多研究机构对在国际互联网(Internet)和企业内部互联网(Intranet)环境下的信息搜集、共享和传递产生了兴趣,并展开了广泛的研究。正是由于Web应用的研究受到越来越多的关注,许多针对Web数据表示的标准被制定出来,XML标准便是其中之一。越来越多的人相信在不久的将来,XML将取代HTML成为Web上数据表示的主要标准。届时,大量的Web站点都将通过XML文档的形式来存储和  相似文献   
10.
基于高维空间的在线高效子空间Skyline算法——CSky   总被引:2,自引:0,他引:2  
Skyline计算是要发现数据集中不被其他点支配的所有点的集合.近来,它在实时在线服务方面的良好应用前景,使其成为数据库研究领域的一个热点.实际应用中,用户通常期望快速、渐进地返回Skyline计算结果,因此文中主要讨论了高维空间子空间Skyline渐进查询问题.据我们所知,现有的Skyline计算方法都不能直接或者通过简单修改来高效解决该种查询问题.BNL(Blocked Nested Loop)算法是一个可用来进行子空间Skyline计算的算法,但是,该方法低效且非渐进.基于此,文中提出了在线高效子空间Skyline算法--CSky(Count the Skyline).该算法充分利用了一个新颖数据结构--InvertS的特征,即通过对目标数据集进行排序,存放最可能为Skyline点的数据于算法优先扫描的位置,这使得CSky算法能高效计算出任意子空间上的Skyline;同时,CSky每次计算子空间Skyline查询时,至多访问一遍数据库;再有,算法扫描一个点时,只需和当前已发现的Skyline点进行比较即能判断该点是否为Skyline点,保证了算法的渐进性.这样,相比BNL,CSky大大减少了计算开销,具有其他基于索引的Skyline算法计算Skyline时的高效,且这种高效适用于所有子空间.理论分析和实验表明,在解决高维空间子空间Skyline查询问题方面,CSky性能大大优于BNL.  相似文献   
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