基于Schema的XML文档到关系数据库的转换

XML已成为Intemet数据表示和数据交换的标准,XML在不同的领域得到了广泛的应用,越来越多的数据采用XML格式表示,因此如何有效存储和查询XML数据已成为研究的热点问题.对基于XMLSchema的XML文档在关系数据库中的存储进行了说明,提出了相应的存储方法,并实现了XML文档到关系数据库的转换.     

XML文档到关系数据库的转换研究

XML作为网络数据交换的标准技术,广泛应用于计算机软件.目前存储数据的主流手段是关系数据库,因此XML文档与关系数据库之间必须进行转换.通过分析XML文档的层次结构,建立了XML文档树模型,并给出结点定义.依据XML的BNF规则给出了元素与属性的正规表达式和相对应的状态转换图,设计了识别元素和属性的词法分析程序用于解析XML文档.提出了XML文档树到关系数据库存储的转换思想和算法,并结合实例给出转换后的关系表.     

基于XML关系数据库转换策略研究与实现

随着Internet的不断发展,关系数据库的局限性也越来越明显起来,也给数据库技术提出了一个必须面对的重要问题:即如何有效地存储和管理Web上以指数增长着的数据(文档),使它们既能被高效地操作和维护,又能在Web这个平台上方便地表示和交换.本文通过构建双向映射策略的方法,实现了XML文档到一般关系数据库数据的转换.并以ORACL关系数据库为例说明了具体的数据库转换实现过程.     

基于Schema的XML文档到关系数据库的转换

XML已成为Internet数据表示和数据交换的标准,XML在不同的领域得到了广泛的应用,越来越多的数据采用XML格式表示,因此如何有效存储和查询XML数据已成为研究的热点问题。对基于XML Schema的XML文档在关系数据库中的存储进行了说明,提出了相应的存储方法,并实现了XML文档到关系数据库的转换。     

XML文档在关系数据库中基于SAX的高效存取实现

提出一种XML文档的编码方案,并给出关系数据库中相应的表结构,采用Java语言基于SAX设计将XML文档存储到关系数据库中的高效算法,只用有限的几张表即可将任意数量、任意结构的XML文档存储到关系数据库中.在此基础上,给出从关系数据库中还原XML文档的算法实现,并能将对XML文档的3种常用查询转换为对关系数据库的查询.     

棉纺质量控制专家系统的设计

主要研究棉纺质量控制专家系统的体系构成、棉纺质量控制知识的表示策略及知识库的设计.知识库的设计是该系统设计最重要的工作,包括基本数据库和规则库两方面.知识库的核心内容之一是基本数据库,用来存放质量问题的描述、产生原因、防止和处理办法等.规则库由质量问题库、质量问题影响因素、质量问题处理措施三个库构成.知识库的设计方法是先将棉纺质量控制知识抽象成概念、事实和规则,然后用关系数据库来存储这些知识.在此基础上构建一个基于产生式规则的专家系统.本系统采用基于规则的数据和信息驱动正向推理为主,辅之以目标驱动控制策略,算法采用深度优先.合理的知识库设计和有效的推理方法使得该系统效果较好.     

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.     

用于数据交换的XML文档和关系数据库转换

XML以其结构性、标签性、可扩展性和可移植性成为网络数据交换方面的标准技术,广泛地应用于计算机软件,尤其是电子商务应用领域。但目前数据存储和管理的主流手段仍是成熟而稳健的数据库。这就决定了用于数据交换的XML文档与数据库之间必须频繁的进行转换。在介绍了XML带来的“用数据库存储、XML文档传输”的全新工作方式之后,提出了一种利用良好数据结构和递归算法提取XML文档节点,进而把XML文档转换为关系数据库的方法。最后介绍了一个转换平台,验证了算法的可行性。     

基于.NET平台的关系数据库转换

.NET平台的优势结合XML技术,提供了关系数据库之间转换的可能。通过实例演示了其可行性,将SQL Server数据库转换为XML文件,继而将XML文件转换为其他关系数据库,实现了多种关系数据库之间的数据转换。     

大数据量推理专家系统外壳的研究与设计

CLIPS是现今主流的专家系统开发工具,但它不能直接访问外部数据库,而传统数据库又缺乏知识。本文提出将CLIPS与数据库系统Postgres结合,使用知识开发技术来降低存储在CLIPS主存储器内数据量。在此结构中,数据存储于Postgres,两系统的接口负责知识归纳,继而将知识传送到CLIPS的工作存储器进行推理。增加了CLIPS的大数据量推理能力。