模糊关系数据库查询的探究

模糊关系数据库查询在传统的关系型数据库语言本身在模糊范围内进行精确化查找,其要优于传统的关系数据库查询。本文主要对"模糊基础理论"、"模糊查询实现方法"进行了分析。     

关系数据库中基于EPTV的模糊查询

关系数据库中空值存在不同的语义,并且会影响模糊查询结果。针对该问题,提出用标号来区分空值的语义,并且在EPTV逻辑的基础上,对关系运算和一些复杂的嵌套查询进行扩展,给出相关定义和计算方法。通过实例说明,与常规模糊查询相比,该方法能较好地反映空值对模糊查询结果的影响。     

关系数据库模糊查询的研究

将隶属函数引入模糊查询中,提出能在查询结果中反映查询模糊性的隶属度。用户通过设置隶属函数的参数、直方图的值调整模糊范围的大小,通过设置不同的可信度查询不同可靠性的数据。实验结果表明,可信度设置得越高,查询结果越精确,得到的结果数目越少,设置的可信度越低,查询结果越不精确,但能得到较多的查询结果。     

关系数据库上基于非数值属性关键词的模糊查询

关系数据库上的关键词查找技术使得用户像使用搜索引擎一样获取数据库中的相关数据.然而,这种技术只实现了精确查询,还不能很好地实现模糊查询.本文通过引进分类学习中的Rocchio算法并对其做小部分修改,用于数据库的关键词查询中,结合不同类型对象之间相异度和相关度的量化计算,每次返回的结果集按照相关度降序排列,实现精确到模糊的查询.如果用户不满意初始查询结果集,利用Rocchio算法经过几次交互,便可不断满足需求.对权值优化的Rocchio算法反馈过程进行了实验测试,结果证明是比较令用户满意的,而且返回的结果集中少量的不相关集合可以提高查询的性能.     

关系数据库嵌套查询的一种简化方法

本文提出一种将关系数据库的一类嵌套SQL查询转换为代数运算的一种简化方法，该方法使这类查询的SQL语句简洁易懂,避免了SQL语句的多层嵌套。     

关系数据库查询优化技术研究

对关系数据库查询技术的现状进行了分析,结合关系数据库理论知识,介绍了常用的一些数据库查询优化技术。     

基于模糊理论的查询技术研究

在现实生活中查询对象既有确定性数据也有大量模糊性数据，现有传统查询技术已无法满足此要求。将模糊理论与数据库系统相结合，得到一种数据查询新技术。建立了模糊化查询命令格式，构造了模糊查询语句，应用于实例中，查询效果明确；并提出了一种更接近自然语言的语义距离计算方法，构筑了众模糊数据库中实现查询的理论框架。     

基于语言变量的关系数据库模糊查询

在模糊理论的基础上,将权重概念引入关系数据库模糊查询中,以体现用户对查询中各个属性的相对重视程度。记录按匹配度的降序输出,方便用户选择。权重和匹配度都是语言变量,取值为语言值,更加贴近自然。采用模糊集合的alpha截集去模糊的思想,将带语言值权重的模糊查询条件转化为精确的SQL语句,利用RDBMS的机制进行记录的筛选,避免对整个数据库表的扫描,在一定程度上保证查询的效率。     

关系数据库查询优化方法研究

以数据库为中心的应用系统,查询操作最为频繁,查询操作的优劣直接影响数据库应用程序的性能。为了提高数据库应用系统的执行效率,本文从分析关系数据库系统查询处理过程入手,指出关系数据库查询优化的一般原则,总结出关系数据库查询优化的多种有效方法。     

VFP模糊查询技术的应用

主要讲解在数据库管理系统中实现模糊查询的方法与技巧,提供了能实现真正模糊查询的两个通用函数的源程序,分析了结构化查询语言SQL中的通配符的使用方法。     

一种基于关系数据库的Fix工控系统报表生成方法

本文通过分析当前在Fix工控系统报表制作过程中存在的问题，提出基于关系数据库和Fix Real-TimeODBC SQL接口的报表制作方法，并将这种方法在实践中加以运用，取得了良好的效果。     

面向对象数据库查询优化策略在关系数据库中的应用

本文根据面向对象数据库对带有广义限制条件的查询语句的优化策略,比较了采用结构化查询语言表达此类查询的两种表述方式的执行效率,并推荐了基于反半连接的ＳＱＬ表述方式。     

CMS实验中关系数据库的精确关键词查询

在大型强子对撞机(LHC)上紧凑型缪子螺线管探测器(CMS)实验的复杂数据环境下,有多个关系型数据源记录了关于数据组织和分布的信息。为实现数据查询系统的精确关键词查询功能,通过分析数据库模式图的方法,将关键词查询语言动态翻译成SQL语言,设计并实现一个跨数据库平台的关键词查询系统。针对动态翻译过程中存在的二义性问题,提出基于查询实体的模式图分析算法,以及基于最小权重树查找的动态连接算法。实验结果表明,该动态连接算法能为关键词查询正确生成所需数据库表的连接方式,使关键词查询系统具有较高的查询效率,以满足用户实时、精确查询的需求。     

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。     

基于模糊算法的数据库查询工具的设计

利用SQL进行数据库查询,可以完成复杂条件的数据查询,但是,它只能表示和处理精确数据,无法表达自然语言中的模糊。针对具体人员信息数据库,提出了基于人员年龄、身高与体重的模糊单词、模糊隶属函数、模糊算子的表达式,并提出了模糊SQL语句的自动生成方法。提出并实现的基于模糊算法的人员信息数据库查询工龄,已经应用于暂住人口IC卡管理信息系统,并对其它相关模糊数据库查询具有有较好的参考意义。     

关系数据库SQL语言查询过程分析和优化设计

文章讨论了在关系数据库管理与开发中,结构化查询语言ＳＱＬ的优化设计。通过对一些查询语句执行过程的讨论,提出了相应的优化设计方法,具体例子表明,这种优化过程简单、方便、有效,可提高查询响应速度,改善数据库性能。     

一种基于语义的模糊关系数据库除操作

模糊信息的描述和处理只有符合自然语义才能反映事物本来面目，本文分析了传统关系数据库除操作，讨论了模糊关系数据库除操作的一般扩展形式和基于语义的运算方法－NQ扩展和运算，提出了除操作运算结果的个体活动满意度和团队活动满意度两种查询语义，并在此基础上给出了一种新的基于语义的模糊关系数据库除操作扩展和运算方法－PAT扩展和运算，通过实验测试和对比，结果表明PAT方法能使模糊信息的描述更逼近自然语义。