基于MongoDB的非关系型数据库的教学设计探析

随着互联网技术的迅猛发展,传统的关系型数据库在处理大规模数据和高并发访问时面临着一系列的挑战。与之相对应的,非关系型数据库逐渐流行起来,成为解决这些问题的有效手段之一。当前针对非关系型数据库的教学设计研究非常匮乏,如果能填补这一方面的空白,对于数据库技术的教学和实践应用都具有十分重要的意义。

基于MongoDB的非关系型数据库的设计研究

为了解决传统关系数据库所存在的海量级数据处理效率低下等问题,利用MongoDB技术,制定了MongoDB存储架构,并采用当前的主流技术,提出一套行之有效的非关系型数据库设计方案。首先,对MongoDB技术进行了详细的介绍;其次,从数据库连接、创建集合、基本操作实现这3个方面入手,设计了基于MongoDB的非关系型数据库。这一数据库的实现为后期相关数据库的设计工作提供了重要的参考依据。

基于大数据技术的非关系型数据库分布式存储方法研究

在当今信息时代,数据的复杂性不断增加,传统的关系型数据库在大规模数据存储和处理方面面临着挑战。非关系型数据库(Not Only SQL,NoSQL)作为一种新的存储和处理数据的方法,受到了广泛关注,并在分布式存储领域取得了显著的成就。文章重点探讨基于大数据技术的非关系型数据库分布式存储方法,并通过实验进行评估,发现其在可扩展性和安全性方面具有优势,可以为相关研究提供参考。

大数据时代非关系型数据库教学与实验改革探索

分析了大数据时代数据库系统新技术和需求的迫切性，从多个方面比较了传统的关系型数据库和非关系型数据库的差异，针对关系型数据库存在的问题及缺陷，提出了使用非关系型数据库的必要性。给出了非关系型数据库课程理论和实验教学内容，并结合实例描述了非关系型数据库的用法。引入非关系型数据库的教学必能极大地增强大数据时代的信息化人才培养的力度，带来较好的经济效益和社会效益。

基于HBase的非关系型数据库损坏数据隔离技术

随着科学技术的发展,数据化信息呈爆炸式增长,数据信息的处理和储存问题随之产生,因此,数据库系统安全变得至关重要。为增强合法数据的可用性,有效地解决损坏数据隔离问题,文中以HBase为基础,提出了针对非关系型数据库损坏数据隔离技术模型,由于HBase吞吐量高、延迟低、自身的持久化等优点,依靠两阶段提交协议完成了多行多表之间的同步,同时使用HBase的单独一列实现锁服务,并对分布式系统中的问题进行研究,HBase调用read uncommitted、read committed和repeatable read三种隔离级别以满足不同类型损坏数据隔离技术的要求,并试验证明了该隔离技术具有更高的数据利用率,在事务运行的空间和时间性能负载上有着重要的现实意义和应用价值。

非关系型数据库与关系型数据库技术综述

本文主要分析了关系型数据库和非关系型数据库的优缺点,对二者进行了比较,介绍了非关系型数据库的分类和应用场景。

浅谈非关系型数据库在未来移动通信中的应用

移动通信的未来是朝着高速率的数据传输,随时随地的移动接入,高度集中的服务的4G方向发展,该文将结合非关系型数据库的自身特点说明它在未来移动通信中的应用。

非关系型数据库激光点云数据并行存储模型

为了解决大量激光点云数据的存储问题,需要对激光点云数据存储模型进行研究,针对当前存储模型存在的扩展性差、存储效率慢和抗干扰性差的问题。提出一种非关系型数据库激光点云数据并行存储模型,将非关系型数据库中的激光点云数据分为特征信息丰富的区域和平坦区域,对划分好特征类型的激光点云数据做并行去噪处理,采用中值滤波去噪算法去除激光点云数据特征较少的平坦区域,采用双边滤波方法去除激光点云数据特征丰富的区域。基于马尔可夫决策以各路径的大小为依据,选择出多条激光点云数据的传输路径,将并行处理后的激光点云数据传输到数据库中,完成激光点云数据的并行存储。实验结果表明,所提模型的平均扩展系数可达到4. 95,验证所提模型扩展性好、存储效率快、抗干扰性能强。

大数据时代背景下《非关系型数据库》课程教学资源库建设探析

大数据时代,数据库技术发生了深刻变革,除了传统的关系型数据库仍在不断应用外,非关系型数据库也在迅猛崛起,国家对新型数据库人才需求日益迫切。本文在阐述教学资源库建设的必要性基础上,分析了当前《非关系型数据库》课程教学资源库建设的现状,提出了以“以主流技术为重点,以实战项目为核心,以互动反馈为补充”的建设方案,并在实践中获得了良好的效果。

非关系型数据库在广电行业的典型应用

随着传统广电行业向新媒体转型进程的进一步加快,以及互联网上的用户量与数据量的迅速增加,广电行业应用系统迫切需要支持高并发访问具备高性能的非关系型数据库。江苏省广播电视总台打造的荔枝云,截至2022年6月,部署了各类生产发布应用和工具98个,覆盖了媒体生产的全流程全领域。本文结合荔枝云实践,介绍三款在广电行业应用较广的非关系型数据库。

基于非关系型数据库的卫星参数存储与处理

随着空间科学探测计划以及各个空间探测先导专项的实施,越来越多的空间科学卫星得以立项和升空,包括暗物质粒子卫星,以及实践十号卫星,还有量子科学实验卫星等等。传统的关系型数据已不太适合针对卫星数据的纵向比较和处理,甚至是对其有效载荷的工作情况进行评估和预测。对此,提出了一种以非关系型数据库为主导的卫星工程参数存储与处理的研究方式,使用当前比较流行的三种不同类型的四种非关系型数据库存储卫星工程数据,以及使用多项式拟合外推,求和自回归滑动平均模型,非参数回归算法以及基于神经网络的预测技术等四种数据处理预测方法来针对当前工程数据进行分析处理。给出了一种比较好的处理方案,以迎合越来越蓬勃的空间科学卫星的发展计划,为空间科学卫星的地面支撑系统建设提供一种思路。

基于非关系型数据库的大规模住院病案首页数据挖掘方法

病历是指医务人员在医疗活动过程中形成的文字、符号、图表、影像、切片等资料的总和,包括门(急)诊病历和住院病历。住院病历内容包括住院病案首页、入院记录、病程记录、手术同意书、麻醉同意书、输血治疗知情同意书、特殊检查(特殊治疗)同意书、病危(重)通知书、医嘱单、辅助检查报告单、体温单、医学影像检查资料、病理资料等。其中,住院病案首页是整册住院病历中最重要内容的浓缩。

基于主动探测的非关系型数据库风险感知系统设计与实现

Elastic数据库是一款主流的非关系型数据库,默认安装时存在潜在的信息泄露风险。本文基于网络主动探测技术,设计实现了一个Elastic数据库风险感知系统。系统首先通过协议构造实现Elastic服务器上各类信息的获取,然后设计了一种基于手机号码、邮箱地址、身份证号、地名地址等多维数据协同分析的敏感信息检测方法,从而评估数据库风险等级并进行预警。本文最后进行了敏感数据检测测试及总体功能测试,实验结果表明了本文敏感信息检测方法及系统设计实现的有效性。

基于非关系型数据库的水文大数据存储方法研究

针对现有的技术架构和主流软件工具存储水文大数据存在的问题,分析非关系型数据库存储水文大数据的优势和技术特点,提出非关系型数据库TRIP存储水文大数据的方法。TRIP数据库管理系统部署在PC机上,水文结构化和非结构化数据存储在与PC机数据连接的磁盘存储装置的数据库文件中,根据水文数据的规模,增加磁盘存储装置的数量和容量。研究结果证明,TRIP数据库能够存储多种类型、格式的水文结构化和非结构化数据,可为水文行业存储水文大数据提供新的技术途径。

一种基于Erlang语言的非关系型数据库的设计与实现

关系型数据库是各类网络服务进行数据存储和查询的重要支撑,但由于其有限的可扩展性,在数据量和访问量爆炸式增长的现在已经越来越难以满足大型网站的需求。非关系型数据库抛弃了关系数据库复杂的关系模型,以高可扩展的架构优势成为了大型网站的支柱。文章探讨了NoSQL的应用模式,并基于Erlang语言设计并实现了易于扩展的NoSQL数据库。在测试中此数据库表现出了优异的可扩展性,可以轻松的搭建以其为基础的集群,支撑大量的数据存储请求。

《基于文档型非关系型数据库的?档案数据存储规范》解读

《基于文档型非关系型数据库的档案数据存储规范》(以下简称《规范》)(DA/T 82—2019)由国家档案局于2019年12月16日发布,2020年5月1日起正式实施。《规范》规定了使用文档型数据库存储档案数据的总体要求,提出了使用文档型数据库存储和管理档案数据的基本功能和实施方法,适用于各级各类档案馆、机关、团体、企事业单位对档案数据的存储。编制背景随着数字档案馆(室)建设的推进,馆藏传统载体档案数字化普遍开展。

基于TBL-PjBL的非关系型数据库教学设计

面向新工科人才培养要求,从提高学生团队精神和数据库技术应用能力出发,以行业案例为载体,提出了基于TBL-PjBL的非关系型数据库教学方式。在宏观上采用团队学习法(TBL),微观上采用基于项目的学习(PjBL),以层层递进的方式将行业案例融入到非关系型(NoSQL)数据库的教学,以学生为中心,以知识为点、以项目为线、以应用为面,形成点线面的良性格局,增强对NoSQL数据库原理和技能的理解及操作,从而有助于提高学生掌握分析大型数据集、挖掘隐藏信息的能力,培养校企合作大数据人才的核心技能。

基于Hadoop的非关系型数据库安全技术研究

当前对大数据的研究如火如荼,由于非关系型数据库提供了高可扩展的大规模数据扩展方案,所以在大数据领域得到广泛应用,与Hadoop集成的HBase数据库是其中的典型代表。非关系型数据库没有schema,所以无法对数据库进行完整性验证,这就存在数据不一致的隐患,对此本文分析非关系型数据库HBase的安全技术。

基于MongoDB的非关系型数据库的设计与应用

Web网站的逐渐兴起,使得传统意义上的数据库难以实现数据分类,从而产生了非关系型数据库,解决了大规模数据的多重数据种类带来的难题。运用一种非关系型数据库MongoDB设计实现了“云游电子导游”项目的前后端界面数据交换。

基于非关系型数据库的测绘档案管理系统的设计及实现

结合上海市测绘院《基于Web的数字测绘档案管理系统》的建设实践,着重阐述了非关系型数据库、云技术、工作流控制、在线浏览等新技术在测绘档案管理系统中的应用与实现。