云数据管理系统中查询技术研究综述

作为一种全新的互联网应用模式,云计算在工业界和学术界备受关注.人们可以通过终端设备便捷地获取云端服务,并以按需使用的方式获得存储资源、计算资源以及软硬件资源.云计算的发展带来了一系列挑战性问题,而云数据的管理问题首当其冲.文中结合云数据的特点提出了一个云数据管理系统的框架,并在此基础上从索引管理、查询处理、查询优化以及在线聚集等几个方面对云数据管理系统中查询技术的研究工作进行了总结分析,指明了该领域面临的挑战和未来的研究工作.     

关于云数据管理系统中查询技术研究

云计算,就是指通过互联网利用可伸缩的一种虚拟化资源进行数据存取的计算模式。利用云计算可以实现终端之间数据的随意存取,为计算机硬件存储空间短缺这一问题带来了新的解决方案。云计算的强大运算功能背后是需要一个系统的云数据管理系统来支撑的。其数据查找技术,则是保证用户能够在庞大的云数据库中快速找到自己所需的数据的基础技术。与传统的计算机查找技术不同,云数据管理系统中的查询技术更加先进高端,技术性更强。该文中首先分析了云数据管理系统的基本框架和云数据查询查询处理的目标特性,继而详细介绍了目前常用的两种云数据管理系统查询技术:BigTable技术和Dynamo技术。     

病案管理系统中任意条件查询的实现

本文描述了医院管理信息系统(HMIS)病案管理分系统中病案病历数据任意条件检索的实现过程，阐述了一种在复杂多查询条件下基于数据无关性的数据查询实现方式，即通过实现SQL查询串(SELECT语句)的动态生成，从而提高了查询程序模块应对复杂数据结构和多条件检索的灵活性。     

云计算及云数据管理技术研究初探

云计算及云数据管理技术是在传统的数据存储、分布式计算和网络技术等计算机技术的基础之上发展而来的,它旨在分布式存储和处理海量数据,以方便人们按需及时获取相应服务。云计算及云数据管理技术的实现和发展日益显现出了它的强大存储计算能力和广泛应用前景。本章介绍了云计算的概念及特征,分析了云计算及云数据管理技术的服务模式和系统结构,总结了云计算及云数据管理技术的关键技术,主要平台的实现,阐述了其面临的挑战,介绍并展望了以后的发展应用及其广阔前景。     

数据查询中的图形显示

本文论述了在各种数据库开发工具中如何以图形方式显示查询结果，并详细介绍了各种实现方法及实际中应注意的问题     

语义查询优化技术研究综述

1.引言传统的查询优化器利用语法变换对查询进行优化,从生成的查询计划中选择一个具有最小代价的执行计划。然而,随着数据库技术和网络技术的发展,尤其是在异构数据库环境下和面向对象的数据库中,处理的对象结构更为复杂,传统的查询优化器显得力不从心。语义查询优化利用数据库上的语义规则将一个查询变为一个语义等价且更加高效地查询,以此来弥补传统查询优化技术的不足。虽然,语义查询优化能够产生较好的优化效果,但必须有效地解决以下一些问题:     

云数据管理系统能耗基准测试与分析

云数据管理系统是一种新兴的数据管理系统.为了研究云数据管理系统的能耗优化,实现"绿色计算",首先要定义能耗的度量模型和基准测试方法,分析系统的能耗特点.目前云数据管理系统的基准测试主要集中在性能方面,对能耗方面的评估和优化工作很少;对测量仪器、测试手段、测试用例以及能耗基本规律的研究存在空白.文中提出了一种能耗的度量模型和数学表达;定义了一组数据装载、查询和分析用例来测试云数据管理系统的能耗;设计了系统能耗的测量方法;分析了若干云数据管理系统在执行数据装载、读取、查询、聚集和连接等操作时的能耗特征,提出了通过降低"等待能耗"而进行云数据管理系统的能耗优化.大量实验数据证明,尽管云计算被认为是一种绿色计算,但文中测试的云数据管理系统在能耗方面差异较大,需要对部分系统进行进一步的优化.     

云平台下的装备保障管理系统结构化数据查询

首先针对我军装备保障管理系统关系数据库在海量数据查询以及分析处理方面的不足,在对系统数据资源分析的基础上提出并实现了基于Hadoop云平台结构化数据查询策略,通过Sqoop工具将数据库中的数据导入到HDFS中,并利用Hive进行数据分析.然后通过实验证明此方法克服了海量数据在单机环境中查询效率低下的缺点,具有较高的实用价值.     

关于云数据的多关键字权值安全查询仿真研究

对于加密云存储数据的查询,现有方法一般难以同时保证数据查询的高效性和安全性,为此提出了多关键字扩展权值的安全密文查询方法.方法首先针对用户输入的查询关键字,计算对应权值,用以衡量各关键字在查询过程中的重要程度;然后基于权值计算,筛选出关键字集中的核心词,并对核心词采取语义扩展,针对查询重点增加检索范围,也避免陷门无节制...     

大量数据中对汉字字段的查询一法

我院微机住院管理系统中遇到这样一个问题,即随着出院病员的增加,出院数据备份库中记录的增加,对汉字为内容的查询越来越慢,即使进行了索引也不能很好解决。为了提高查询速度,我们对部分汉字字段内容进行了数字化,收到了满意的效果。     

序列数据相似性查询技术研究综述

序列数据在文本、Web访问日志文件、生物数据库等应用中普遍存在,对其进行相似性查询是一种提取有用信息的重要手段.近年来,随着各种科学计算的发展和序列数据的大量产生,序列相似性查询已经成为数据分析领域一个研究热点.其涉及到的几个重要问题有面向各种应用领域的相似性度量及其相互之间的关系;随机序列数据中距离分布的统计信息及其对分析查询算法性能的作用;在大规模数据中,各种高效回答相似性查询的关键技术及各自的优缺点比较.总结了序列数据的分类和特点,给出了几种序列数据相似性度量和随机序列之间距离分布的统计信息,并进一步分析了这些度量之间的关系.接着给出了几种序列相似性查询的类型,以及序列相似性查询要解决的核心问题.在此基础上,针对各种序列相似性查询关键技术进行分类和评价.最后,讨论了关于序列数据相似性查询研究所面临的挑战,并归结了未来的研究方向.     

大数据查询综述

大数据具有传统数据所不具有的数量大、种类多、速度快、真实性等特点,传统的数据查询技术满足不了日益增长的大数据查询需求,大数据查询技术应运而生并迅速发展。从大数据查询的角度出发,着重分析大数据存储技术、大数据处理平台以及大数据查询引擎等。分别对比介绍传统关系型数据库、NoSQL、NewSQL和它们在大数据查询处理上的应用,介绍当前流行的大数据处理平台以及在这些平台上运行的大数据查询引擎,对其优缺点进行了综合阐述。      

数据集成中XML数据查询语义重写

查询重写是数据库研究的一个基本问题，它和查询优化，数据仓库，数据集成，语义缓存等数据库问题密切相关，为提高集成系统的查询效率，系统选择提交频率较高的XML查询物化为中间层视图，用户提交查询后，系统尽可能利用中间视图层中视图，而不是访问数据源来回答查询，这个问题实际可以归结为半结构化查询重写问题，考虑到中间视图层空间的有限性，已有视图应当尽可能回答更多的查询，传统查询重写方法有考虑半结构化数据之间的约束，而根据约束可以等价变换查询，从而提高中间视图层中的表达能力，提出了一种新的半结构化查询重写的方法，该方法在保证算法正确性和完备性的基础上，利用上半结构化数据中的约束，尤其是XML文件中的路径依赖，来增强中间层物化视图的表达能力，理论分析和初步原型实验证明方法的有效性。     

基于字典的数据查询方法及技巧

该文介绍一种基于字典技术上的数据库查询方法，它利用文件和数据两个字典组成检索对象，可以组合任意条件并且可以检索到字典中任意库中的任意字段的内容。     

云计算和云数据管理技术

近年来,随着我国社会经济的快速发展和科学技术的不断进步,数据管理水平也有了很大程度的提升,尤其是随着现代云计算与云数据管理技术的出现于发展,该技术已经应用到了互联网之中。云计算管理中的数据称为是云端数据,它具有快速查询、精准计算等功能。云计算和云数据管理是当前国内一中新型数据管理概念,它建立在云计算基础技术之上。本文主要对数据管理技术、任务调度模型、数据存储技术以及编程模型等主流技术进行了分析,并对云数据管理的未来构架谈一下自己的认识,以供参考。     

基于不确定数据的查询处理综述

不确定数据在一些重要应用领域中是固有存在的,如传感器网络和移动物体追踪。在不确定数据上使用传统的查询方法会使查询结果出现偏差,不能满足用户的需求。因此,基于不确定数据的查询处理受到了越来越多的关注。与在确定数据上查询不同,不确定数据上的研究工作将概率引入到数据模型中来衡量不确定对象成为结果集中元素的可能性。由于问题定义和数据模型的不同,不确定数据上的查询类型也多种多样。从问题定义、数据模型、剪枝策略和算法等角度,对基于不确定数据的范围查询、top-k查询以及skyline查询进行了介绍。     

云计算和云数据管理技术

在经济与科学技术快速发展的情况下,信息数据技术被运用到很多的领域中.信息技术不但能够提高各个行业中的竞争力度,也能够对各个领域的行政效率进行提升.云计算与云数据管理技术促使了信息技术领域往专业化以及集成化方向发展.本文针对云数据管理技术相关的特点进行简述,从而详细的阐述了云计算和云数据相关的技术.     

Oracle中SQL查询优化技术在ERP数据中的应用研究

为了在实践中高效、准确、快速地获得数据,研究了Oracle的查询优化技术,重点对SQL语句的优化进行了阐述,旨在为今后类似项目的实施提供经验,少走弯路。