基于E-R图的关系数据库关键字查询

随着信息检索技术和数据库理论的发展,如何通过信息检索技术在关系数据库中获取有用信息,并使普通用户也可以完成在关系数据库中的关键字查询,成为近期研究人员研究的热点.基于关键字的关系数据库查询系统无需用户了解数据库模式和结构化查询语言,用户只需输入几个关键字就可以得到查询结果.基于关系数据库的原型E-R图,根据意义的不同对实体进行分组.查询时根据关键字所属关系表,确定查询的实体集合,划定查询范围,提高查询效率.提出了新的算法来提高系统的查准率.最后,通过实验对E-RKS系统效能进行验证.     

基于历史信息提升关键字查询效率

关系数据库上的关键字查询使用户不必了解SQL语法或者数据库模式即可方便进行检索,并利用关系表的连接来保证查询的完整性.但是目前已有的关键字查询技术对于每个用户发起的查询皆从底层数据开始处理,而忽略了历史查询信息的使用.历史信息不仅包含了历史查询结果,而且反映了关键字之间的相关性,在查询过程中使用历史信息会提升查询效率.此篇论文正是针对此问题提出了新的解决方案:首先利用划分算法将用户输入的关键字划分为历史关键字和新关键字的组合;利用历史信息展开关键字查询,得到以子图形式存在的查询结果;基于与关键字的相关度对结果子图进行排序.最后,基于DBLP数据集,实验在执行时间和查准率方面证明了算法的有效性和高效性.     

关系数据库的关键词检索

SQL查询语言被用于检索关系数据库中的数据,但对于没有经验的用户来说,学习复杂的SQL语法是一件困难的事情。实现基于关键词的关系数据库信息检索,将使用户不需要任何SQL语言和底层数据库模式的知识,用搜索引擎的方式来获取数据库中的相关数据。本文总结了基于关键字的数据库检索工作的关键技术和研究进展,展望了今后的研究方向。     

不确定数据库上的top-k关键字查询

关系数据库上的关键字检索和不确定数据处理过去一直是两个独立的研究方向。研究了运用关键字方法检索不确定数据的问题,定义了不确定关键字查询的基本模型和语义,提出了一种在属性级粒度的不确定数据库上进行top-k关键字检索的算法。该算法根据用户指定的k值,计算并返回分数最高的前k个结果,其查询结果的评价函数综合考虑了结果与关键字的相关度和结果在可能世界语义下的概率大小。对算法进行了优化,显著降低了计算复杂度。最后通过实验,证明了算法的高效性和实用性。     

防SQL注入攻击的数据库驱动设计与实现

为了预防网络应用程序中的SQL注入攻击,提出了防SQL注入攻击的数据库驱动DDriver的设计方法.通过在应用程序和它下面的关系数据库管理系统之间放置一个安全的数据库驱动来检测SQL注入攻击.该驱动器根据预设的查询语句ID来判断SQL语句是否合法,不依赖应用程序和关系数据库,适用于任何系统.通过实现数据库驱动DDriver,并在两个关系数据库管理系统中测试其性能以及处理时间上的额外开销,验证了DDriver在防SQL注入攻击中的准确性及有效性.     

SEEKER:基于关键词的关系数据库信息检索

传统上,SQL是存取关系数据库中数据的主要界面.但是,对于没有经验的用户来说,学习复杂的SQL语法是一件困难的事情.实现基于关键词的关系数据库信息检索,将使用户不需要任何SQL语言和底层数据库模式的知识,用搜索引擎的方式来获取数据库中的相关数据.描述了一个基于关键词的关系数据库信息检索系统SEEKER的设计和实现.现有的关系数据库关键词查询系统只能检索关系数据库中的文本属性,而SEEKER还可以检索数据库元数据以及数字属性.并且,SEEKER采用了更合理的排序公式,支持Top-k查询.实验结果显示,SEEKER具有良好的查询性能.     

数据库关键字查询技术研究

随着互联网技术与数据库技术的不断发展和相互结合,越来越多的用户需要访问在线数据库来获取各种信息,在该过程中,用户要对数据库中的数据进行查询。因此,用户就必需要掌握一定的结构化查询语言SQL,而且还要对数据库模式有一个认识和了解。但事实上,多数用户并不会使用结构化查询语言,也不了解数据库模式。所以,便产生了一个很自然的用户需求——数据库支持基于关键字的查询,文章主要就是对数据库支持基于关键字的查询进行简要的分析和探讨。     

keymanticES:数据空间中的语义关键字实体查询机制

由于数据空间自身的特点使得数据空间中的关键字查询与Web上和关系数据库上的关键字查询有着很大的差别,已有的关键字查询技术不能完全满足和适用数据空间环境.关键字查询的简略性和无结构性所带来的模糊语义,无法准确地理解用户的查询意图使得查询结果不能很好地满足用户需求等.本文提出一种数据空间中的语义关键字实体查询机制keymanticES,着重介绍了关键字查询意图消歧的方法从而较好地解决了关键字查询的语义模糊问题,提高了关键字查询的准确率.实验结果表明所提出方法的有效性和正确性.     

多关系子句相关的查询优化

关系数据库通过SQL语言进行查询操作.由于SQL语言是一种非过程化语言,因此,用户所编写的SQL语句一般不是最优的,于是,对SQL查询进行优化就成为数据库管理系统的任务.本文以应用实例为基础,结合数据库理论,介绍查询优化技术在多关系相关子查询中的运用.     

Oracle8数据库技术讲座（二）：对象—关系型数据库Oracle8

一、从关系数据库到对象-关系数据库 70年代以前的数据库大都采用层次数据模型或网状数据模型,这类数据库中记录之间的关联依赖于指针。E.F. Codd于1970年正式提出了关系数据库模型,进而又很快建立了完备的关系代数和关系演算,从此为关系数据库奠定了坚实的理论基础,也把数据库系统研究引上了健康发展的道路。 70年代初,IBM研究中心投入了很大精力来研究和开发大型关系数据库系统System R,并为之专门设计了一种描述性的结构化查询语言SQL(Structural Query Language)。SQL语言以其类自然语言(英语)的风格受到各界用户的广泛欢迎,并理所当然地成为ANSI和ISO数据库查询语言标准。到了70年代末,几乎所有的关系数据库产品均提供SQL语言。直到现在,SQL语言仍然是用户与数据库交互的