基于分布结构自适应筛选的数据库存储优化设计

通过对数据库的存储结构优化设计,提高数据库的吞吐量。传统方法采用存储节点校验数据适应度分区的数据库存储模型,数据库中存在重复冗余数据,不能自适应滤除,导致数据存储开销较大。提出了一种基于分布结构自适应筛选的数据库存储优化模型,首先进行数据库的存储机制和分布式数据结构分析,采用相空间重构方法进行存储空间的结构分布重组,采用分布结构自适应筛选方法对提取的数据信息流进行重复冗余数据滤波处理,改善数据在数据库存储空间中的结构分布,实现数据库存储优化。仿真结果表明,采用改进的方法进行数据库构建,能提高数据库存储吞吐量,降低数据存储开销,提高数据库的访问和调度性能,展示较好的应用价值。     

离线应用本地数据存储设计与实现

为解决离线应用系统中本地数据数据存储问题,设计与实现一个以开源数据库SQLite为底层存储的数据存储方案.针对开源SQLite数据库只支持明文存储的不足,提供了两种可选的加密解密算法,并研究和评估了这两种不同的加密解密算法对数据存储效率的影响.在实现本地数据存储层的基础上,提出了一种实用的数据存储模型,以方便离线应用结构化数据的存取.     

多数据库中间件中分布异构数据缓冲区系统的实现

实现了多数据库中间件中分布异构数据缓冲区,该模型能够实现分布异构数据对象的数据双向同步/异步更新机制;采用的全局数据对象存储模型和缓存管理使数据在缓冲区存储并被用户高效快捷地访问;实现了全局事务管理策略,包括局部代理的设计、全局事务的并发控制、全局事务提交协议等.     

基于XML的数据库存储访问技术

随着XML日益普遍应用,如何有效地存储和访问XML文档中的数据已成为亟待解决的关键问题。讨论了目前比较先进的XML技术和基于XML的数据库模型,依据该模型和微软的SQL Server 2000实现XML数据的存储和访问。举例说明了如何在SQL Server中实现XML访问和XML存储。     

基于XML技术的数据库访问方式的分析与研究

随着XML日益普遍应用,如何有效地存储和访问XML文档中的数据已成为亟待解决的关键问题,在本文中主要讨论了目前比较先进的XML技术和基于XML的数据库模型．依据该模型建立了XML访问Web数据库的模型。举例说明了如何在SQL Server中实现XML访问和XML存储。     

基于XML技术的数据库访问方式的分析与研究

随着XML日益普遍应用,如何有效地存储和访问XML文档中的数据已成为亟待解决的关键问题,在本文中主要讨论了目前比较先进的XML技术和基于XML的数据库模型,依据该模型建立了XML访问Web数据库的模型。举例说明了如何在SQL Server中实现XML访问和XML存储。     

关系型数据库内存化存储模型研究

大数据环境下,磁盘数据库存在高并发I/O瓶颈,磁盘数据内存化是解决传统关系型磁盘数据库I/O瓶颈的有效方案。已有的内存化技术存在数据丢失、配置复杂等问题。基于内存数据库Redis,以典型开源关系型数据库MySQL为例,提出一种解决关系型数据库磁盘I/O瓶颈的轻量级内存化解决方案,实现MySQL的内存化存储。同时构建行式键值（RB-KVM）和分段列式键值交叉（PCB-KVCM）存储转换模型,实现异构数据库存储模型的转换和自动化数据迁移。通过分析对比,RB-KVM数据存取效率更高,而PCB-KVCM具有更高的内存利用率且在时间开销上优于RB-KVM。通过实际运行分析,该技术不仅提高了数据库在高并发场景下的吞吐能力,实现了海量热点数据的高效存取,在实际应用中也更加快捷,实施成本更低。     

Balance-Peer:负载均衡的结构化P2P模型

为了有效实现结构化P2P系统中数据均衡分布,借鉴并行数据库中数据划分的基本思想,通过在节点加入和数据加入时的存储均衡算法实现大数据量在系统中存储均衡,使得系统存储差异系数大大降低.设计了一个使用数据划分的结构化P2P模型Balance-Peer.在不需要全局信息的情况下,实现动态数据划分方法.实验结果表明了该存储均衡策略是有效的.     

高光谱影像库的数据存取技术研究

在GeoRaster数据存储模型的基础上,使用基于存储过程的影像入库方法,创建Import_Img_Data存储过程,利用C#语言调用该过程实现高光谱影像的存储。采用基于动态数据表转换的数据获取方法,从数据库的GeoRaster对象中获取像元的光谱曲线,在数据库层面上实现高光谱数据的图谱合一。研究结果表明,2种方法能为高光谱影像数据库的建设提供技术支持。     

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。     

XML存储结构在仿真数据库中的应用研究

为了解决飞行仿真数据库中复杂数据类型的描述及数据库表结构、表数据的的动态更新,实现系统的开放性,在仿真数据库系统中引入了XML存储结构.研究了XML元素数据与关系数据库元素的映射及相互转换,建立了XML存储结构数据模型,从而使用XML语言描述复杂工程数据.并应用XML灵活性、扩展性强的特点,设计开发了数据库表编辑器,讨论了动态数据模型的实现, 提高了数据库的通用性及开放性.应用实践表明,采用XML存储结构适应于各种不同信息的描述,简化了庞大数据库的复杂度,极大地强化了工程数据库中保存信息与处理信息的能力,提高了数据库的可维护性、可扩展性和系统的开放性.     

基于NoSQL的物联网数据本体模型存储技术研究与实现

随着信息技术的发展,物联网为实现万物互联互通孕育而生。数据存储是物联网重要部分,但是物联网数据具有海量、异构、复杂多变的特点。本文根据物联网数据的特点,提出一种基于No SQL数据库和本体概念模型的物联网中间数据存储模型,提出物联网数据存储的方案,解决了物联网海量异构数据存储的问题,并使用t DB数据库验证该方案在物联网存储方面的高效性。     

一种基于管算存分离的内存数据库实现技术

在多核处理器、大内存、非易失内存等新硬件技术的支持下,异构存储与计算平台成为主流的高性能计算平台.传统的数据库引擎采用一体化设计,新兴数据库则采用存算分离和算子下推技术以更好适应新型分布式存储架构.提出了一种新颖的基于管算存分离方法的内存数据库实现技术,在存算分离技术的基础上进一步根据数据库模式、数据分布与负载计算特征将数据集划分为元数据集和数值集,将统一的查询引擎分解为元数据管理引擎、计算引擎和存储引擎,将包含语义信息的元数据管理抽象为独立的管理层,将无语义的数值存储和计算抽象为计算存储层,其中计算密集型负载定义为计算层,数据密集型负载设计为存储层,并根据硬件平台的不同分离或合并计算与存储层.内存数据库的实现技术分为几个层次:1)模式优化,实现数据库存储中“数(数值)”与“据(元数据)”的分离,根据数据的内在特性选择不同的存储与计算策略;2)模型优化,采用Fusion OLAP模型,实现在关系存储模型上的高性能多维计算;3)算法优化,通过代理键索引、向量索引支持优化的向量连接、向量聚集算法,提高OLAP性能;4)系统设计优化,通过数据库引擎分层技术实现管理与计算分离、存储与计算分离以...     

经络可视化研究中多通道经络检测系统的设计

经络可视化研究可以实现对人体经络的准确提取并实现经络线的三维可视化.多通道经络检测系统是经络可视化研究的重要组成部件,用于实现人体经络的准确提取.介绍了多通道经络检测系统中各模块的设计,包括:可调稳压电源模块、隔离刺激器模块、分压网络和放大隔离电路模块及A/D数据采集模块.软件方面,采用Visual C++.NET 2005平台进行程序开发,实现对人体经络阻抗信息的采集与处理,并确定经络位置.系统具有测量精度高、实时性好、操作界面友好等优点.     

基于GIS的农产品指标数据库表结构设计研究

为了将GIS(地理信息系统)有效地应用到农产品统计中,阐述了农产品指标的3种维度——属性维度、时间维度、空间维度。分析了全关系数据库模型、面向对象数据库模型、对象关系混合数据库模型对GIS数据存储的各类特点,考虑到农产品指标数据本身的特点,提出了采用关系型数据库存储GIS数据与农产品指标数据,并以此模型为基础,设计和分析了数据库物理设计中农产品指标横向与纵向存储的两种结构方案。通过测试数据验证了两者的优缺点,并提出了数据库分区和面向时间或空间维度独立建表的优化途径。     

基于加密数据库的快速查询方法研究

为保护用户的隐私,企业通常会将重要信息加密后再向数据库中存储。但使用普通加密策略加密后的数据不能直接进行比较和运算操作,当需要查询特定数据时,必须将所有密文数据下载到本地并解密。这种机制的查询速度非常慢,不具有实用性。针对关系型数据库,设计了支持快速查询的加密模型,并实现了模型中使用的三种加密算法,分别为确定加密算法、保持有序加密算法、同态加密算法等。将输入的明文数据使用三种算法加密后分别存储到数据库中,查询时该模型可根据查询语句的类型来匹配数据库中相应的密文数据,进而支持在加密数据库中可直接对密文进行比较和运算,提高对加密数据库的查询速度。     

云存储平台下基于属性的数据库访问控制策略

云存储是一种新兴的数据存储模式,具有低成本、高效、易用等特点。数据库的安全访问控制成为在云存储平台下数据库运行时不可忽视的问题。设计了一个带权重的密文策略属性加密(WCPABE)方案,并且提出了基于该加密方案的云存储平台下数据库的访问控制策略。通过引入属性权重概念,WCPABE可以动态反映数据库中各个属性的重要程度,增强数据库拥有者对数据库的访问控制;提出了3种基于WCPABE的访问控制策略;提出了WCPABE在云存储平台下的数据库加密模型,实现了云存储平台下对数据库的有效、安全的访问,增强了数据库安全性,同时解决了多用户私钥分发与管理问题。实验数据表明:WCPABE具有可行性和有效性,能使云存储平台下数据库拥有者对数据库访问控制具有更多样化的手段,增强了数据库的安全性。     

人体肌肉力量数据采集与分析系统的设计和实现

提出并实现了针对人体肌肉力量中握力、背力的实时数据采集与分析系统,着重介绍了系统结构、功能及软件实现.系统采用运动生物力学测量装置精确采集肌肉力量的数据,利用数据库技术存储和处理测量的数据,图形化显示肌肉力量的变化曲线,计算人体肌肉力量的多种参数,对肌肉力量进行综合分析比较.     

基于网络的数据库敏感数据加密模型研究

在互联网飞速发展的今天,Web 技术与数据库技术的结合越来越紧密,所以保护数据库的安全成为了信息安全十分重要的一环。在网络环境下,应采用什么样的机制来为用户提供对数据的产生、存储和访问,以及如何有效地保证其中的数据安全性,就成为迫切需要研究的课题。加密技术对数据库中存储的高度敏感机密性数据,起着越来越重要的作用,是防止数据库中的数据在存储和传输中失密的有效手段,所以完全可以用于模型。为了保护互联网中的敏感数据,提出了数据库中敏感数据的加密模型,基于对数据库敏感数据的分析、数据分类,通过加密引擎、密钥管理、失效密钥处理,将用户敏感数据形成密文存储在数据库之中。这样即使是数据库管理员也无法轻易获取用户敏感信息,在因为攻击等问题造成的数据泄露之后也可以减少系统损失,最大限度保证数据库中数据的安全性。实验结果表明该模型可以有效保护数据库中敏感数据安全。     

基于IFC标准的建筑信息模型分布式大数据平台存储技术研究

随着建筑信息模型的规模和复杂性不断增加,利用单台计算机处理海量BIM数据的存储和分析变得越来越困难。传统的关系数据库、面向对象数据库等已经无法满足当下建筑业海量和多样化的数据存储和管理的需求。而大数据技术的出现为建筑信息模型海量数据的存储、管理和分析带来极大的潜力。利用大数据技术管理BIM结构化和非结构化数据的优势,探讨分布式大数据平台Hadoop和HBase数据库整体架构和存储模型;制定基于HBase数据库存储IFC(工业基础类)结构化数据和非结构化数据的策略及数据表格的设计;建立基于Hadoop和HBase大数据环境的建筑信息模型存储系统,实现对IFC数据的基本管理操作。通过实际案例验证该系统的可行性。