基于列式存储的闪存数据库查询优化策略

随着闪存的性能和容量的提高,闪存数据库的研究受到了广泛的关注.闪存具有随机读快、擦写代价大的特性,如何利用闪存的这个特点,减少查询时写闪存的频率,提高数据库的查询效率是闪存数据库查询研究的重要问题.已有的很多查询优化算法主要是按传统的行式存储方式来进行优化的,有一定的局限性.文中采用列式存储,提出了一种新的连接算法.该算法最小化了中间临时表,使投影数据量大大减少,达到了少写闪存、减小擦除代价的目的,从而提高了查询的效率.通过与传统行式算法的比较实验,证明了该算法的优越性.     

基于流数据的模糊聚类算法

对流数据进行有效聚类是一个吸引研究者很大注意力的问题.传统的聚类挖掘算法只能适用于纯数值属性数据或纯分类属性数据,很难适用于混合属性的数据.针对混合属性数据的特点,在借鉴AcluStream算法的基础上,提出了一种模糊聚类算法.算法对流数据的相异度分类度量,定量属性使用欧氏距离和曼哈坦距离度量,定性属性可以采用hamming距离度量.模糊聚类算法的主要步骤有两步:第一步,运用最小距离聚类算法进行聚类,构成一个初始类.第二步,对基于最小距离聚类算法进行聚类所得到的初始簇,运用密度聚类方法进行聚合或分割,使得聚类集合稳定.实践证明:该算法是快速地有效的.     

检索模块的功能和实现

<正> 5.1.造检索表 这一部分的功能是根据SI表改造源程序,对用户写的检索语句作翻译准备,把语句转换成表格,以便为下一步查询数据库提供各种必要的信息。其结果是产生三张表:检索表、对     

基于闪存的混合存储系统缓冲区管理算法

由于基于闪存的混合存储系统充分利用了闪存的高速随机读和磁盘的快速顺序写的特性,近年来已经成为了数据库管理系统的二级存储层的高效存储模式,但其I/O访问开销是一个继续提高存储性能的瓶颈.为了降低混合存储系统的I/O访问开销,提出了一种自适应缓冲区管理算法DLSB.该算法根据数据页的逻辑代价和物理代价进行自适应的数据域选择;并在选择的数据域中,比较闪存队列和磁盘队列容量的实际值与理想值来确定数据页的置换,达到了提高I/O访问效率的目的.实验结果表明,该算法有效且可行,显著降低了混合存储系统的I/O访问开销.     

基于视觉特征和领域本体的Web信息抽取

为了解决网页信息的自动抽取,该文提出了一种基于视觉特征和领域本体的Web信息抽取算法。该算法以基于领域本体的信息抽取为基础,根据网页的视觉特征来准确划定信息抽取区域,然后结合DOM树技术和抽取路径的启发式学习,获得Web页面中信息项的抽取路径。通过信息项的抽取路径自动生成信息项的领域本体,通过信息项的领域本体解析出信息项的抽取规则。使用本算法来进行Web信息的抽取,具有查全率与查准率高、时间复杂度低、用户负担较轻和自动化程度高的特点。     

基于矩阵算法的序列模式挖掘研究

序列模式挖掘中几种算法的缺点:都要进行多次扫描数据库,CPU要进行多次I/O操作.这成为序列挖掘中的一大瓶颈,使得算法在实际应用中的效率不高.文中提出一种矩阵算法,即在一次扫描数据库时,根据扫描数据建立由0和1组成的事务矩阵.接下来的大序列、序列模式等都是通过矩阵的列向量对应元素的相乘运算和简单的加法运算而得到.从而使算法得到进一步优化,提高了CPU的使用率,解决了序列挖掘中的瓶颈问题.本算法通过大量的数据实验,证明了算法确实有效地优化了算法的时间复杂度.     

面向主题的数据仓库体系结构

本文分析了面向主题的数据仓库体系结构,并以一个销售决策分析数据仓库为例说明了数据仓库的数据结构定义过程     

基于数据库的新型电子邮件系统的研究与设计

设计了一种基于数据库实现的新型电子邮件模型,以Servlet小程序为中间件,实现在Web环境下将电子邮件的收发转化为对数据库的访问和操作。新模型使用应用服务器完成业务处理,使用数据库来管理和维护邮件,采用HTTP协议和DBMS专用协议来完成邮件的收发,实现了电子邮件服务与原理技术的完全分离。     

Deep Web数据源发现与分类模型

随着Internet的发展,Web正在不断深人人们的生活.传统搜索引擎只能检索浅层网络(Surface Web),不能直接索引到深层网络(Deep Web)的资源.为了有效利用Deep Web资源,对Deep Web数据源发现并进行领域类别的划分,已成为一个非常迫切的问题.该模型首先抽取Deep Web页面查询接口的特征,构造了一个Deep Web页面过滤器,从而能够发现Deep Web的数据源,其次在对查询接12特征进行分析后,构建了一个基于KNN的分类器,并通过该分类器对新产生的Deep Web数据源进行领域分类.试验结果表明,这种模型的平均分类准确率达到86.9%,具有良好的分类效果.     

用形式语言理论模拟生物进程

把形式语言理论应用到发育生物学中是近年来非常活跃的一个有趣的领域,它首先由荷兰学者Lindenmayer提出,并已在形式语言理论和发育生物学中获得了很多有用的重要成果。这篇文章主要是介绍怎样使用形式语言理论来模拟生物发育的进程并总结了近年来取得的一些重要成果。这篇文章的第一节通过对一个生物实例的比较详细的分析,初步给出了生物发育的形式描述,第二节研究细胞之间没有相互作用的发育系统——OL系统和语言,第三节扩充OL系统,把描述进一步形式化,第四节讨论细胞之间有相互作用的IL系统,最后一节给出了深入了解该领域的一些建议。