数据库编程与数据库存储技术研究

伴随技术进展,数据库特有的作用,正在渐渐凸显。不同时段之中,按照微机表征的特性差异、真实态势下的运用需求,数据库建构的编程路径、存储必备方式,都会带有差异。该文解析了该源的编程机理、数据库架构内的存储原理。数据特有的编程时段,紧密关涉筛选的存储类别。数据库细分出来的存储模块,凸显核心位置。采纳这样思路,拟定适宜程序,提升综合架构下的技术成效。

采用结构相似度定位的数据库存储软件调度设计

提出一种基于结构相似度定位的数据库存储软件调度算法,首先构建大规模集成软件的数据库存储空间结构模型,对存储软件调度信息进行矢量重构和信息流模型构建,采用结构相似度定位方法进行数据库存储资源的特征提取和融合处理,以提高调度效率。仿真结果表明,采用该方法进行大规模集成软件数据库存储资源调度,效率与收敛性较高,吞吐性能较好,展示了较高的应用价值。

DICOM格式CT图像的数据库存储技术

图像归档与传输系统(PACS)因其重要性倍受医学界与计算机界的关注。但是,目前实际应用的PACS都是基于文件系统的,即DICOM图像以文件的形式存储。这样的PACS系统有许多缺点,例如,查询某幅指定DICOM图像的信息比较困难;文件与相关数据库记录的一致性很难维护;网络传输效率低等。文中提出了一种存储技术,以解决传统PACS的上述问题。

CBTC系统中数据库存储单元的下载策略

针对基于通信的列车控制系统(CBTC)中数据库存储单元(DSU)与其他子系统设备的数据下载问题,提出几种下载策略并进行深入分析与比较;使用一种最优下载策略,对DSU下载具体流程进行研究,完善DSU的下载功能,提高整个列车控制系统(ATC)的性能和安全性。

分布式数据库存储子系统设计

在当今这个网络信息化的时代,人们对数据库存储的需求随着互联网的广泛应用和飞速发展不断增强,结构化数据存储成为数据存储中必不可少的需求,给数据库存储技术带来了极大压力。分布式关系型数据库的系统架构上是分布式的,提供了基于关系模型的结构化数据存储,文章对分布式数据库存储子系统设计进行了理论分析。

文件目录存储和数据库存储相结合的资源库建设

一、我国网络教育资源建设模式随着我国基于Internet教育的迅速发展,网络教育资源的建设开始成为人们关注的焦点。从四五年前教学资源库(特别是基于网络的教学资源库)进入人们的视野,到目前为止,资源库已发展成多种建设模式和各类服务目标。从存储方面来看,教学资源库主要有以下两种模式:文件目录存储方式和数据库存储方式。

ORACLE数据库存储过程应用安全

针对目前各行业管理信息系统应用过程中存在的通过反编译存储过程擅自修改存储过程中的业务逻辑或破解数据库加密校验位算法违规办理业务的情况,提出了一种oracle数据库存储过程反编译和异常使用的检测方法,给出了数据库存储过程安全应用监控平台的系统设计原理和实现方案,并给出了系统具体实现的关键技术.

W3C发布Web本地数据库存储标准草案

正当大家还把讨论的焦点集中在甲骨文收购Sun之后MySQL的命运走向时，W3C却“低调”地发布了一个或许更具时代意义的标准（草案）——索引数据API（Indexed DatabaseAPI）。

在Unix设备上构造Informix-OnLine数据库存储实体

在Ｕｎｉｘ设备上构造Ｉｎｆｏｒｍｉｘ－ＯｎＬｉｎｅ数据库存储实体中国保险干部管理学院计算机系瞿辉王碧华余三明Ｉｎｆｏｒｍｉｘ－ＯｎＬｉｎｅ动态服务器，以其动态可伸缩性体系结构，提供了高级事务处理、并行数据查询等技术，从而大大提高了系统的可靠性和可用性...

支持混合事务和分析处理的数据库管理系统综述

数据库管理系统根据应用场景分为事务型(OLTP)系统和分析型(OLAP)系统.随着实时数据分析需求增长,OLTP任务和OLAP任务混合的场景越来越普遍,业界开始重视支持混合事务和分析处理(HTAP)的数据库管理系统.这种HTAP数据库系统除了需要满足高性能的事务处理外,还需要满足实时分析对数据新鲜度的要求.因此,对数据库系统的设计与实现提出了新的挑战.近年来,在工业界和学术界涌现了一批架构多样、技术各异的原型和产品.综述HTAP数据库的背景和发展现状,并且从存储和计算的角度对现阶段的HTAP数据库进行分类.在此基础上,按照从下往上的顺序分别总结HTAP系统在存储和计算方面采用的关键技术.在此框架下介绍各类系统的设计思想、优劣势以及适用的场景.此外,结合HTAP数据库的评测基准和指标,分析各类HTAP数据库的设计与其呈现出的性能与数据新鲜度的关联.最后,结合云计算、人工智能和新硬件技术为HTAP数据库的未来研究和发展提供思路.

航空货运系统数据库的存储优化设计

开源数据库MySQL越来越广泛地应用于航空公司的信息系统,在深入分析航空货运系统数据特点的基础上,提出了联合使用内存和磁盘存储引擎的方法,用InnoDB存储业务数据,用Memory存储基础数据,大大提高了表连接操作的性能。针对内存表的永久保存问题,用写回相关磁盘表的方法加以解决。

混合结构数据库中基于页迁移的存储分层算法

为了有效地利用固态盘读速快以及磁盘低存储成本的特点,在磁盘和固态盘共存的混合存储结构模型下,设计并实现了一种基于页迁移思想的存储分层算法(SZA)。不同于NUMA的迁移代价计算方法,该算法按照迁移代价选择相应的存储介质,并且对不同工作负载的数据进行迁移。实验结果显示,算法有效地提升了数据库系统的I/O性能,同时大幅度地减少了对闪存的擦写次数。

非结构化数据库MongoDB的数据存储

计算机信息化系统中的数据分为结构化数据和非结构化数据。随着大数据的发展,数据内容的多样性带动了非结构化数据存储技术的发展。本文选择非结构化数据库MongoDB,介绍了其存储原理及其与结构化数据库的区别,讲述MongoDB的主要技术,含数据结构、主要操作、数据检索、安全,最后描述MongoDB的主要应用,包括与Java、Python连接,作为后台数据库配置服务器,并实现了对图片和视频的存储和爬虫的功能,后续将其应用到大数据应用和非结构化多媒体数据库中。

列存储数据库中压缩位图索引技术

为提高压缩码的利用率,提出一种适用于列存储数据库的压缩位图索引技术。定义反转、合并等操作,将所有计算的输入值与输出值格式化为位向量形式。通过活跃度衡量索引中位向量的复杂度,并对压缩位向量进行直接计算,优化where子句和group by子句在查询执行过程中的数据提取。在SSB数据集上的实验结果证明,该技术能提高29.7%~38.9%的压缩位图索引性能。

列存储数据库技术与图书馆共享域建设

传统图书馆各类应用软件平台的数据库大多为行存储模式的关系型数据库,真正运用以海量存储、高可靠性为特征的具备列(云)存储技术的比较少。本文以分析列存储技术特点为出发点,结合图书馆共享域建设的技术需求,提出与搭建开源数据库平台:Hbase,讨论该平台在未来图书馆共享域建设中可以发挥重要的作用。

行列混合存储数据库的数据分布自适应优化算法

随着数据量和数据类型的逐渐增加,用户对数据存储性能的要求和整体需求越来越高。当前数据分布算法因为受到成本及可扩展性的约束,无法达到用户对存储的要求。为此,提出一种新的行列混合存储数据库的数据分布自适应优化算法,给出数据分片、数据访问频率矩阵、拓扑结构和最小支撑树的定义,将总成本最小作为依据,判断数据是否冗余分布,获取行列混合存储数据库的利益函数。找到一个使利益最大化的数据分布方案,通过迭代求取该问题的解。输入相关参数,输出的结果即为数据分布结果。实验结果表明,所提算法读写能力和均衡性均较强。

内存数据库关键技术研究

随着存储器价格的下降、64位系统的引入和广泛使用,内存数据库(MMDB)技术得到了更广泛的研究,并出现了一些原型系统和商业系统。首先对比了内存数据库与磁盘数据库在查询处理、索引技术等几个方面的差异,总结分析了内存数据库的关键技术和研究内容,内存数据库需要研究的问题,最后展望了未来的研究方向。

基于列存储数据库的压缩态数据访问算法

基于列存储数据库数据访问的特点,对主流整数压缩格式进行改进,提出了3种整数压缩算法及相应的压缩态数据访问算法.实验结果表明,不解压而直接访问压缩态数据非常高效,从而为数据的压缩态运算提供了有力支持.

HashMap优化及其在列存储数据库查询中的应用

HashMap在基本字典操作中具有常数级别的平均算法时间复杂度,广泛应用于大数据的检索。Block_HashMap(BHMap)基于C++HashMap,其优化包括三方面:哈希函数选取,冲突解决和关键字匹配。优化核心在于冲突解决时,以链地址法为基础,提出了一种高效利用高速缓存的存储结构Block_List来存储冲突的数据,并且预先缓存哈希值,节省匹配时间。实验证明,在桶数目充足的情况下,BHMap会多消耗少部分内存,但在桶数目有限,数据重复率比较低的情况下,时间性能上相对C++标准模板库中的Map提升10倍以上,比unordered_map快3.5倍以上,且消耗的内存与unordered_map相差不大。在列存储数据库分组和连接查询中,关键字的分桶、解决冲突和匹配操作也都涉及到基于哈希的技术,最终把BHMap应用到列存储数据库的关键查询中。