浅谈SQL语句解决数据转移

本文详细说明了SQL语句在数据库中的应用,并从比较了SQL语句与记录集编程的效率。同时给出了使用SQL语句对数据转移的实际操作．     

利用PowerBuilder的动态数据窗口技术结合数据存储技术进行灵活数据查询和处理

介绍了如何利用PowerBuilder 的动态数据窗口技术结合数据存储来开发动态的极其灵活的查询语句。分析了使用这种方法比传统的嵌入式SQL语句在功能和效率上的优点。     

SQL语句在Delphi中的典型应用

在使用SQL语句时,不同的数据库开发工具可能有一些附加的规定需要我们遵守,本文结合实例介绍了SQL语句在Delphi中的一个典型应用.     

基于C语言与SQLServer的嵌入式编程及图像处理技术

将SQL嵌入到C语言中混合编程,程序中含有两种不同计算模型的语句,一种是描述性的面向集合的SQL语句,一种是过程性的高级语言语句。两种语言各有分3-,SQL语句负责操纵数据库,而C语言语句负责控制程序流程。利用高级语言的过程性结构来弥补SQL语句实现复杂应用系统方面的不足。给出了C语言与嵌入式SQL编程在不同版本SQLServer中的图像处理应用实例。     

基于值替代的错误定位方法

值替代方法通过查找能够影响失败运行错误输出的语句,并确定这类语句的IVMP(兴趣值映射对)。IVMP是由语句中原错误运行中的值映射集合和能产生正确输出的可替代值映射集合组成。这种方法应用于错误定位分析,对确定错误语句本身和与错误语句直接相关的语句非常有效。提出了一种同时考虑控制依赖和数据依赖的值替代算法,并加入了语句错误可能性分析,能全面分析程序中的错误。     

用SQL语言进行动态查询

数据查询是数据库管理系统(DBMS)核心操作，数据库系统的主要功能是通过数据库支持的数据语言来实现．SQL语言提供了SELECT语句进行数据库的查询，该语句具有灵活的使用方式和丰富的功能。在程序中根据需求临时组装SQL语句，可以实现语句可变、条件可变的动态查询的设计要求。     

巧用SQL的查询技术

SELECT语句作为SQL中的核心,具有非常丰富的成份和强大的查询功能,也是使用最为频繁的语句之一。掌握SE-LECT语句的应用技巧就等于掌握了SQL的精髓。本文通过实例,论证SELECT语句在对数据集进行分组、聚合、交集、差集、连接、联合查询方面独特的应用技巧。     

一个用于数据并行语言计算划分的时序优化模型

一个程序中数据并行语句的计算划分(CP)对该程序的运行性能有决定性的作用.尽管人们对这一问题已经进行了广泛的研究,但这些研究的重点都集中在如何提高被选择计算划分的空间局部性上.针对并行循环结构的计算划分问题,提出了一个时序优化模型.在该模型中,一个计算划分被表示成一个有向图,在把并行语句中的操作映射到各个处理器的同时,给出了被分配到不同处理器上的操作之间的相关性.对于一条数据并行语句,时序优化模型对它的每个计算划分选择方案分别采用多种有效的优化策略进行优化;并综合考虑各个计算划分选择方案的负载平衡性、处理器间的操作依赖性、数据访问的空间局部性和时间局部性四个方面的因素,估算每个方案的执行效率;最后从这些方案中选择一个执行效率最优的方案作为该语句的计算划分.作者已在HPF编译器p-HPF采用时序优化模型实现了对FORALL结构的支持.实验结果表明,该模型具有非常好的通用性,对不同领域多种数据并行问题均取得了理想的加速比.同时,只需略微改动,该模型也可用于其他类型数据并行语句的计算划分.     

使用PB数据窗口的几种技巧

描述了PowerBuilder中数据窗口生成SQL语句的原理.介绍了控制数据窗口生成SQL语句的办法,并应用这一原理给出了多表查询数据窗口对单表进行更新、设置数据窗口新行某些列具备缺省值、对数据源未涉及表进行更新、协调解决多数据窗口统一提交等几种特殊使用技巧.     

使用PB数据窗口的几种技巧

描述了PowerBuilder中数据窗口生成SQL语句的原理。介绍了控制数据窗口生成SQL语句的办法,并应用这一原理给出了多表查询数据窗口对单表进行更新、设置数据窗口新行某些列具备缺省值、对数据源未涉及表进行更新、协调解决多数据窗口统一提交等几种特殊使用技巧。     

数据仓库的填充与访问

数据仓库是连接底层数据源与上层应用的枢纽。该文介绍了数据仓库的填充(与数据源的连接)和数据仓库的访问(与应用界面的连接)技术,包括与数据库数据源和非数据库数据源的连接以及采用组件工具访问数据仓库的方式和实现方法。     

平行数据:从大数据到数据智能*

为了解决实际问题,大数据分析处理系统需要获取数据,然而实际场景中收集到的实际数据通常不完备.另外,大多数问题的解决方案通常是由问题引导或者仅仅进行数据分析,运行参数调整和设定带有较大的盲目性,难以达到应用的智能性.为此,文中提出平行数据的概念和框架,根据实际数据经计算实验产生真正的虚拟大数据,结合默顿定律,以期待的解决方案与问题进行广义对偶,引导大数据聚焦到实际问题.实际数据与虚拟数据动态互动,平行演化,形成一个虚实相生、数据动态变化的过程,最终使数据具备智能,进而解决未知的问题.平行数据不但是一种数据表示形式,更是一种数据演化机制与方式,其特色是虚实互动,所有数据的动力学轨迹构成了数据动力学系统.平行数据为数据处理、表示、挖掘和应用提供了一个新的范式.     

基于数据抽取器实现数据挖掘

通过定义ＳＯＬ数据挖掘抽取器,设计了数据挖掘算法和数据库管理系统的接口的框架体系。并通过一个常用的数据挖掘算法简单贝叶斯算法说明了这种标准的ＳＯＬ数据挖掘抽取器的适用性。     

数据处理中的数据交换问题

为有效地解决实际问题,可能要使不同语言进行混合编程,这样就涉及到数据的传递和不同类型的数据文件之间的转换,这里讨论几种常用数据交换问题。     

数据仓库和数据挖掘

Making a business decision using data from severaldifferent enterprise databases can be complicated. Data warehousesconsolidate data into a central repository and give you the OLAP toolsnecessary to retrieve data pertinent to the solution.DefinitionA data warehouse is used to consolidate this data into a central storeand to arrange it to make analysis easier, which means the data is lessnormalized than your traditional application database. Data is typicallytransferred in batch to the centra…     

数据仓库中的数据提取

数据仓库的思想和工具在企业中得到了越来越广泛的体现和应用,在当前典型的数据仓库应用中,数据仓库的填充或者说数据的提取,转换和加载是设计人员遇到的最大挑战之一,预计在数据仓库的设计过程中,80％的努力都将用于此过程。该文从工程角度介绍了数据提取、转换和加载的过程和实现方式,并介绍了4种可灵活应用的数据提取方法。     

数据仓库中的数据集成转换

本文首先提出了数据仓库中数据集成的一个总体框架，然后列举了在数据转换中可能遇到的主要问题，最后根据这些转换规则，给出了一种描述性脚本语言来描述这些规则，继而给相应的处理模块解析处理。     

数据仓库与数据挖掘技术

数据挖掘是一新兴的技术,近年对其研究正在蓬勃开展。本文阐述了数据仓库及数据挖掘的相关概念,做了相应的分析,同时共同探讨了两者共同发展的关系,并对数据仓库与挖掘技术结合应用的发展做了展望。     

数据仓库与数据挖掘技术

数据挖掘是一新兴的技术,近年对其研究正在蓬勃开展.本文阐述了数据仓库及数据挖掘的相关概念,做了相应的分析,同时共同探讨了两者共同发展的关系,并对数据仓库与挖掘技术结合应用的发展做了展望.     

数据网格的数据管理策略

数据网格的目标是使数据密集型的高性能计算和数据密集型的数据共享事务处理及科学研究成为可能，数据网格主要包括数据存储系统和数据管理系统两大部分．数据管理系统对所存储的数据进行管理，主要包括数据的传送和复制等操作．文章对数据管理策略进行了详细的分类评述并且讨论了目前数据管理系统中的某些局限性和进一步的工作．