基于Oracle的层次树查询功能及实例分析

在关系数据库中,对具有层次结构数据处理需要冗长的选代编程,层次树查询较好地解决了该问题.介绍层次树结构及基于Oracle的层次树查询方法,并结合某公司的部门组织结构.对基于Oracle的层次树查询的功能进行了详细的分析.     

RDBMS中层次查询结果的XML文档生成

数据库应用系统中相当多的数据都呈现出相应的层次特征,对这类数据,常常需要生成元素间保持层次特征的XML文档,用一般的查询机制来解决这个问题比较繁琐,以Oracle9i数据库第2版为例,应用层次查询,并结合OracleXML DB,对层次查询结果相对应的保持层次特征的XML文档的生成机制进行了研究,并将其应用于税务信息综合查询系统之中.结果表明,该方法简单、效率高、应用效果良好.     

Oracle9i中查询优化技术的分析

在一个企业级信息系统中,数据库端的性能对整个系统的有效运行起着关键的作用,而在数据库的性能上,数据查询的效率占据着十分重要的地位。文中根据Oracle9i中的数据查询机制以及优化器的特性,探讨了Oracle9i中数据库查询语句的优化,并着重对Oracle9i中的几种表连接技术进行了分析比较,给出了在实际开发中如何编写高效率的SQL查询语句。通过文中的分析结果,实现了应用系统在面临大量的数据时,能够快速对数据进行查询,保障系统的可靠运行。     

Oracle9i中查询优化技术的分析

在一个企业级信息系统中，数据库端的性能对整个系统的有效运行起着关键的作用，而在数据库的性能上，数据查询的效率占据着十分重要的地位。文中根据Oracle9i巾的数据查询机制以及优化器的特性，探讨了Oracle9i中数据库查询语句的优化，并着重对Oracle9i中的几种表连接技术进行了分析比较，给出了在实际开发中如何编写高效率的SQL查询语句。通过文中的分析结果，实现了应用系统在面临大量的数据时，能够快速对数据进行查询，保障系统的可靠运行。     

关系数据库的关键词查询性能优化

关系数据库上的关键词查询使得用户不必了解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。由于关键词集合查询的信息通常与不同数据类型的字段相关,并且分散在多个表中,而关系数据库缺乏对这类信息有效的索引,从而导致查询效率和准确率比较低。针对关系数据库的结构化模式,提出了一种基于层次树的数据提取方法,将关系数据库模型化为一棵层次树,关键词查询问题转化为树的遍历问题,并从关键词数据类型的分类、属性值之间的相关度、查询结果评分排序等方面设计了一个综合的优化方法。通过实验验证,该方法可以实现以较高的效率和较低的计算代价完成关键词查询。     

大型数据库对象关系技术的应用研究

对象关系数据库支持SQL语言，对复杂的SQL3查询进行查询优化以支持复杂查询，也支持用户定义自己的抽象数据类型，以及由基类组合成复杂的组合类型的能力，从而支持了复杂的数据，论述了对象关系数据库在RDBMS上进行扩展通常的四个方面，研究与讨论对象关系数据库的支持基类扩充技术和支持复杂对象技术，最后基于Oracle8i/9i对象关系数据库进行分析研究和示例操作。     

ORACLE INTERMEDIA技术在网站内容管理中的应用研究

使用ORACLE9i数据库平台,将Oracle InterMedia技术和J2EE技术相结合,通过网站内容管理的实现分析了Oracle InterMedia在实现多媒体数据处理方面的技术优势;给出了多媒体数据、特别是图像数据在ORACLE数据库中存储的基本设计方法、以及关系数据库环境下实现结构化与非结构化数据管理的基本思路.     

基于代价的XML文档关系模式的生成

1.引言作为目前信息表示和交换的标准,XML得到越来越广泛的应用。对XML进行管理,传统的方法是利用文件系统。目前,传统的关系数据库在市场上仍占有主流地位,如何利用关系数据库来管理XML数据成为现实的问题。由于XML文档本质上是基于图模式的半结构化数据,而目前商用数据库管理系统管理的是基于关系模式的结构化数据,利用关系数据库来管理XML数据可能带来非常高的存贮代价和查询代价,因此利用关系数据库来管理XML数据必须解决两种异构模式之间的转换问题,生成合理的关系模式。对于上述问题,工业界和学术界从不同的角度进行了研究,文Oracle 8i利用关系数据库引擎来完成XML文档的简单查询,但是,Oracle 8i的当前版本要求手工生成XML文档所对应的关系模式,增加了使用人员的负担。     

Oracle层次查询功能的剖析

软件项目中存在着大量的组织结构业务,Oracle数据库中的层次查询功能给程序员带来了极大方便,本文对其使用方法和灵活性进行了深入探讨.     

基于Oracle 9i数据库的查询优化

数据库的任务是存储和管理数据,而用户能看到的有关数据库特性就是它的性能,数据库的查询操作是影响一个应用系统响应时间的关键因素。科学合理地构造查询系统,是成功开发数据库应用系统非常重要的环节。该文主要介绍Oracle9i的查询优化程序及其组成,从基于索引、SQL优化、以及其它措施各个方面阐述了Oracle9i数据库查询效率提高的经验和方法。     

关联性反馈在子图像检索中的研究

提出了一种基于HTM（Hierarchical Tree Matching）的图像检索方法,用一个树模型来描述一个图像的分解层次,将编码后的拼图颜色特征按照索引序列依次保存。通过待查询图像树结构和数据库中所有图像的树结构的比较,同时获得用户反馈来进一步明确用户的意图,使得相关图像的检索的性能得到很好的提升。     

HVQS: The Hierarchical Visual Query System for Databases

This work describes the design and implementation of hierarchical visual query system (HVQS). It is a user interface for querying and browsing databases in a hierarchical database schema. HVQS enables users to use ahierarchical visual query , i.e. they can visually formulate a query and watch the query results on a few higher layers of database schema. This simplifies the query, reduces the failure rate, conserves query time, allows users to work on a database schema with wider scope, and helps users understand database content and focus on meaningful data using a top-down method. This work first gives an overview of the hierarchical visual query, and then describes the prototype of HVQS, defines a hierarchical graph for representing hierarchical database schema, and discusses the Query Manager and Visual Interface Manager of HVQS. Also described herein is the expressive power and semantics of HVQS query. Finally, a evaluation report of an experiment is given to demonstrate that HVQS improves the query success rate and facilitates users in query formulation.     

利用关系表构建XML文档解析的树模型

在对XML文档的数据解析和查询操作研究中,发现树能较好地反映XML文档的层次结构,但其查询效率较低,而关系表是一种适合存储大量数据且有较好查询效率与操作功能的数据结构。给出了一个把树和关系表相结合构建一种存储XML文档的数据模型;在这个模型的解析过程中,采用回调事件式的分段解析方法以减少解析时间和存储空间。这样既能较好保存XML文档的结构特点,又能提高其查询的效率和操作的便利性。通过对大数据量XML文档的解析和操作实验,实验结果证明这种数据模型在处理大型XML文档中具有明显优势。     

一种通过内容和结构查询文档数据库的方法

文档是有一定逻辑结构的,标题、章节、段落等这些概念是文档的内在逻辑.不同的用户对文档的检索,有不同的需求,检索系统如何提供有意义的信息,一直是研究的中心任务.结合文档的结构和内容,对结构化文件的检索,提出了一种新的计算相似度的方法.这种方法可以提供多粒度的文档内容的检索,包括从单词、短语到段落或者章节.基于这种方法实现了一个问题回答系统,测试集是微软的百科全书Encarta,通过与传统方法实验比较,证明通过这种方法检索的文章片断更合理、更有效.     

基于本体的半结构化数据的柔性查询

半结构化数据库没有固定的库模式，用户对其结构难以产生清晰的认识，从而无法有效地查询所需的内容．提出了一种基于本体的柔性查询，用户通过了解数据库本体语义信息而发出的查询不必遵循严格的数据库模式也能得出结果．由于在半结构化数据库上直接查找效率很低，故在其上生成描述结构模式的概念本体库．查询模块先在本体库上评估能否得出查询结果，再在数据库上执行查询．然而由于本体库可能是图的形式，其查询代价仍然很高，本质上是NP问题，进一步研究了将图转化为树的方法，并给出了相应的算法．     

一种有效的数据管理技术

本文在传统的数据库查询方法的基础上介绍了数据库的查询方法;借鉴Ｈａｓｈ 表和Ｈａｓｋ 树的一些基本思想,对数据查询的方法进行了改进;提出了对大数据量的数据库进行快速查询的一种方法。     

Data-mining based SQL injection attack detection using internal query trees

Detecting SQL injection attacks (SQLIAs) is becoming increasingly important in database-driven web sites. Until now, most of the studies on SQLIA detection have focused on the structured query language (SQL) structure at the application level. Unfortunately, this approach inevitably fails to detect those attacks that use already stored procedure and data within the database system. In this paper, we propose a framework to detect SQLIAs at database level by using SVM classification and various kernel functions. The key issue of SQLIA detection framework is how to represent the internal query tree collected from database log suitable for SVM classification algorithm in order to acquire good performance in detecting SQLIAs. To solve the issue, we first propose a novel method to convert the query tree into an n-dimensional feature vector by using a multi-dimensional sequence as an intermediate representation. The reason that it is difficult to directly convert the query tree into an n-dimensional feature vector is the complexity and variability of the query tree structure. Second, we propose a method to extract the syntactic features, as well as the semantic features when generating feature vector. Third, we propose a method to transform string feature values into numeric feature values, combining multiple statistical models. The combined model maps one string value to one numeric value by containing the multiple characteristic of each string value. In order to demonstrate the feasibility of our proposals in practical environments, we implement the SQLIA detection system based on PostgreSQL, a popular open source database system, and we perform experiments. The experimental results using the internal query trees of PostgreSQL validate that our proposal is effective in detecting SQLIAs, with at least 99.6% of the probability that the probability for malicious queries to be correctly predicted as SQLIA is greater than the probability for normal queries to be incorrectly predicted as SQLIA. Finally, we perform additional experiments to compare our proposal with syntax-focused feature extraction and single statistical model based on feature transformation. The experimental results show that our proposal significantly increases the probability of correctly detecting SQLIAs for various SQL statements, when compared to the previous methods.     

基于前缀编码的先根遍历树生成算法的研究与应用

在管理信息系统的层次分类树中,为了快速查询分类信息并高效地生成层次分类子树,提出了一种基于前缀编码的先根遍历树生成算法。该算法中的节点采用前缀编码的数据结构,便于快速检索出子树节点集合;在构造子树时预先对其进行先根遍历,产生有序遍历表,同时记录最近各层节点的信息,使得建立子树的效率得到大幅提高。最后通过实例验证了所提算法的有效性,为管理信息系统中层次分类树的建立提供了可行的解决途径。