后关系型数据库Caché的应用研究

对后关系型数据库Caché进行研究,首先分析了Caché的存取数据模型、Web架构以及CSP的工作原理,它提供了健壮的对象式数据存取、高性能的SQL查询和多维数据存取方式.然后用CSP开发一个简单的基于Web应用,来演示基于Caché数据库的Web应用开发.得出Caché能够加速Web应用开发,提高特殊事务处理的速度,加快对事务型数据的实时查询,系统维护工作小.

基于后关系型数据库Caché的医疗信息系统的开发

本文从Caché的存取数据模型、web架构以及CSP的工作原理入手;分析了Caché数据库健壮的对象式数据存取、高性能的SQL查询和多维数据存取方式。然后用CSP开发一个基于Caché数据库的医疗信息系统,来说明Caché不仅是一个高效数据库,也是一种快速开发技术,特别是web应用程序开发。

建立在后关系型数据库Caché上的医生工作站

本文介绍后关系型数据库Caché的功能和特点以及建立在后关系型数据库Caché上的医生工作。

论后关系型数据库Caché在医疗行业的应用前景

采用两维表结构的关系型数据库,已经无法适应当前需要保存大量的多媒体非结构化复杂数据,以及各类数据之间关系的需求。随着后关系型数据库(Post-Relational Database,PRDBMS)的兴起,逐步成为取代传统关系数据库的途径之一。Caché数据库的多维数据引擎中引入了稀疏数组,而且事先不需要声明定义数据库结构,数据库的大小可以按需要自动增长,降低I/O使应用程序运行得更快,真正解决HIS中数据读取速度的瓶颈问题,真正达到实时医疗数据存取。

后关系型数据库Caché的应用研究

本文首先简要介绍Cache的技术背景和概况;而后说明Cache的三大特色:优异的数据表现力、对象化的数据库、集成的WEB应用;最后将给出一个应用实例。

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。

Caché数据库中数据的存储及其查询优化

Caché数据库的多维数据模型可以存储丰富的数据,在处理复杂的医疗数据时减少了表连接等处理过程,从而使多维数组能更快地存取数据。与主流的Oracle和SQL server等关系型数库相比,Caché主要在其存储结构上有很大的不同,Caché主要是以Global的形式存储数据,依据M语言开发应用程序。首先,介绍了Caché数据库中数据的存储形式;然后,展示了在医院HIS系统应用过程中Caché数据库中数据查询的几种方式及应用场合;最后,总结Caché数据库中SQL优化的几种办法。结果表明,Caché数据库具有更高的灵活性,适用于多种应用场合,而且在采用优化的查询方案后查询效率提高了很多倍。

基于关系型数据库行转列方式的分析与设计

传统的关系型数据库在字段扩展方面一直存在争议,主要表现在流量大的情况下,更新过程中会出现负载过高等风险。文章通过分析库、表、字段、主键、索引、行、列等数据库特性,提出一种新的数据库设计,以行转列方式动态添加字段,实现数据库的字段扩展。

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。

基于后关系型数据库Cach的住院管理系统设计

医疗行业数据关系具有其复杂性和特殊性，这决定了数据库平台的正确选择在很大程度上影响和决定着医疗信息系统的最终性能。在分析国内医院信息系统现状的基础上，提出运用后关系型数据库Cache设计住院管理系统。通过对住院管理的需求进行分析，提炼出设计对象，用面向对象的方法进行数据库设计。同时，针对当前医院转科转床方面的界面操作问题，提出一种直接的鼠标拖动式界面设计方案。

“后关系型”数据库Caché在HIS中的应用研究

通过分析国内外HIS(Hospital Information System)系统的现状,指出我国现有HIS系统的主要问题,并以这些问题为前提对HIS系统作了深入研究。分析了后关系型数据库Caché在HIS中的应用优势,并给出了基于后关系型数据库Caché的HIS架构,最后,以科室管理为例给出了详细的设计过程。

基于非关系型数据库的大数据分布式存储技术

该文提出一种基于非关系型数据库(MongoDB)的大数据分布式存储技术,可以满足快速索引、精确查找的需求。该文首先介绍非关系型数据库的数据存储结构,包括BSON文档系统、GridFS大文件存储系统,随后概述分布式存储系统的2种常见存储模式和自动分片技术,并使用自动分片技术对分布式数据库的查询算法进行优化。实验表明,使用自动分片技术能够显著提高数据索引效率,达到设计预期。

基于车辆的关系型数据库性能提升

随着电器架构的日益增多,车辆运行过程中会上报大量的行车数据,使用数据库处理的数据量增加,请求难度也在升级,为了能够长期稳定地保存大量的车辆数据,快速查询出所需数据为研发工程师提供数据分析,需要设计出适合存放车辆数据的关系型数据库。PostgreSQL作为先进的开源数据库,支持复杂查询、并发控制等功能。文章针对基于车辆的关系型数据库提出多线程并行查询、创建数据表索引、添加数据库分区以及应用程序连接池的设计优化方法,针对性地对数据库的运行效率提供优化策略。测试结果表明,文章所提出的数据库性能提升方法能将数据请求效率提升数倍,数据库的性能得到极大提升。

多关系型数据库向图数据库转换与同步方法

关系型数据库对于高关联性数据处理性能较低,对查询而言就会产生大量的连接操作,并且不适用于挖掘信息之间潜在的关联关系。针对以上的问题,提出一种基于消息队列的多关系型数据库向图数据库转换与同步方法,并进行设计与实现。首先定义数据的转换与同步方法,依据先节点后边的原则对数据进行转换,结合映射表以及触发器实现数据的同步,使用JSON完成数据网络传输,图查询语言接口操作图数据库。然后采用Java语言与RabbitMQ进行实现与测试。

基于大数据的关系型数据库应用研究

随着大数据时代的到来,越来越多的企业开始认识到大数据的价值,关系型数据库成为存储和管理大数据的重要手段之一。然而,由于数据量的增加和复杂性的提高,传统关系型数据库在大数据应用中也遇到了很多问题,如数据不一致、可扩展性差等。因此,基于大数据的关系型数据库应用成为当前的研究热点之一。基于此,介绍大数据和关系型数据库,并针对关系型数据库在大数据应用中的问题提出解决方案。

基于大数据技术的非关系型数据库分布式存储

随着大数据时代的到来,传统关系型数据库在处理大规模和多样化的数据集时遇到了显著的挑战。为了应对这些挑战,非关系型数据库因其灵活的数据模型和强大的横向扩展能力成为一种有效的解决方案。本研究聚焦于非关系型数据库的分布式存储方法,对非关系型数据库分布式存储解决方案进行对比,具体分析键值存储系统、文档存储系统、列族存储系统和图存储系统以及其应用场景。通过深化对分布式数据存储在大数据环境中的理解,为相关领域的研究者和实践者提供有价值的见解和启发。