GIS应用系统的一种关系化数据存储结构

介绍了 GIS应用系统的一种数据存储模型全关系化方式的 GIS数据应用 ,并且给出了其应用示例 ,即空间基础数据 (矢量、影像、DEM)全部存放到 ORACL E 8.0 .

信号采集与分析计算机系统中多样本数据存储结构的设计

介绍一种实现多样本多通道数据连续存储的数据结构 ,给出了数据结构的定义及相关算法。利用此结构可以实现类似于多通道磁带记录机的记录方式。

Sun Raster格式图像文件数据存储结构详解

本文详细阐述了SunSolaris中Raster格式光栅图像文件存储结构 ,编写了解编程序 ,为异类平台上不同典型格式图像文件的转换和应用提供了技术基础。

硬盘数据存储结构与恢复分析

本文主要分析硬盘数据存储结构及原理、造成数据破坏丢失原因,并用实例说明数据恢复操作方法,最后给出数据存储在使用过程中的一些建议。

数据存储结构与检索效率关系的研究——关于DNA数据存储结构与比对效率

数据库系统区别于其他系统的重要方面之一是DBMS具有有效地处理非常大量数据的能力,但随着数据量的增长,数据的检索速度日益捉襟见肘,如何提高数据的检索效率逐渐受到重视,特别是在一些特殊领域对数据的实时性要求较高的情况下,更需要快速的数据检索。本文正是基于此考虑,以DNA的数据存储为例,针对DNA数据的特点及实际比对的需要,通过具体的数据库实现技术,分析了存储结构对数据库访问速度的影响,在此基础上通过对几个具体方案的实际测试,给出了一个相对较优的数据库存储结构解决方案。

嵌入式系统的数据存储结构设计

嵌入式系统的应用是极为广泛的,因此做好其数据存储工作是非常重要的,可以使得数据能够有着较高的传输速率,避免失真,本文通过对于数据存储和数据共享技术对于嵌入式系统的数据存储技术进行了分析,然后通过结构特性和传输原理两个方面来对于其数据存储结构进行设计,最后进行了总结和展望。

博物馆数据存储结构

在大数据时代,博物馆中的数据量以及数据类型急剧增加,在一定程度上为丰富博物馆功能提供了重要帮助,使得游客以及博物馆内的工作人员可以通过充分利用相关数据完成博物馆馆内参观游览以及安防等各项活动。而与此同时,如何实现对数据的有效存储也成为人们较为关心的重点问题之一,为此,笔者将以博物馆作为主要研究对象,在简单说明其数据基本类型的基础上,着重分析博物馆数据存储结构。

徕卡电子水准仪的数据存储结构和数据通讯

本文介绍徕卡电子水准仪的数据结构、存储格式、数据通讯等方面的问题。

八叉树与三维R~*树集成的激光点云数据存储结构

针对海量激光点云数据组织与管理困难等问题,结合八叉树在三维空间上的快速收敛能力以及三维R~*树对不规则分布的多维点数据性能稳定的优势,提出了一种八叉树与三维R~*树集成的空间混合索引结构—3DOR~*树。首先,通过对激光点云数据进行八叉树划分;然后,对八叉树叶子节点构建三维R~*树,进而实现3DOR~*树索引结构的构建;最后,对激光点云数据进行特征分析,构建基于3DOR~*树的激光点云数据存储结构,实现基于3DOR~*树的激光点云存储与管理。本文以江西理工大学图书馆激光点云数据为例,进行实验对比分析,证明了基于3DOR~*树的激光点云数据存储结构比三维R~*树、八叉树与三维R树混合树等其他树形结构,具有高效的空间存储与查询等优势,可应用于海量激光点云数据存储、管理与分析应用。

面向云存储的非结构化数据存取

非结构化数据呈爆炸态势增长,现有存储技术在I/O吞吐能力、可扩展性及易管理性等方面亟待改进。存储系统以云存储和可靠性理论为基础,建立了非结构化数据的分布式存储模型,并设计了可靠度函数。采用分布式关系数据库管理系统(RDBMS)作为存储底层,将非结构化数据直接存储于数据表中,实现了非结构化数据和元数据的分离式存储和统一管理,进而提升了存储系统性能。相对于集中式存储,新系统具有较高的可用性。仿真结果显示,存储系统可靠度高且易于扩展。该分布式存储系统可应用于动态开放计算环境,提供效能较高的云存储服务。

基于统一标引规范的原始危机数据集深度整合标准及存储结构研究

针对利用复杂多样原始危机数据来对突发事件进行处理不仅效率低下而且结果不尽如人意的问题,建立统一标引规范的原始危机数据集深度整合标准及存储结构来解决存在的问题。首先将得到的原始危机数据进行统一标引规范,然后进行整合,将标引好的不同结构种类资源系统中的不同类型的数据进行转换和标准化,最后将统一标引并进行整合标准的数据进行存储,并优化完善。结果表明原始危机数据经过统一标引、整合和存储后,可供人们高效地进行查询,并能够及时妥善地处理突发事件。

SOIT算法提取图像特征数据存储结构设计

本文设计了以SOIT算法为核心的基于内容的图像检索系统的数据存储结构,该数据库可以将经过预处理的图像特征数据和图像信息分别存储,提高基于内容的图像检索系统在进行图像信息匹配和检索时的效率,减少系统时间和系统资源的消耗。

矿体数据的存储数据结构及实践

将扩展的数据库管理系统EDBMS(Extend Database Management System)和八叉树数据结构相结合,实现对矿体空间数据及相应属性数据的存储结构—NRDM(Nested RelationData Model)。在此基础上,实现了矿体的计算机模拟可视化,并能进行数据操作及图形的编辑。最后,用实例验证了文中所述数据结构的正确性。

面向云存储的非结构化数据存储分析

云存储是分布式计算、网格以及并行等许多技术的衍生与发展,其保证了存储完全虚拟化目标的实现,在共享与存储的功能方面,较之于以往也更加强大,非结构化的数据主要包含电子表格、文本、PDF以及视频音频等等,通常情况下,我们对于分级结构化数据进行存储有两种方法,其中一种是通过以文件的方式通过文件系统对其进行存储,在关系型数据库表之中对文件的相关链接与路径进行存储,另一种方法则是在数据库表的大对象字段之中对此类数据进行存储。本文中主要结合MongoDB的数据存储特性、非结构化数据的实际特点以及云存储应用的优势对非结构化数据的存储方法进行研究,并指出云存储对于非结构化数据的必要性。

多映射数据结构位置指纹库滤波算法

基于WiFi中RSSI信号的分布特征,构建了多映射数据结构的位置标签,建立了离线数据库构建,减少了以单向量形式构建位置标签所产生误差。

面向云存储的非结构化数据存储研究

云存储是多种技术的衍生及发展,主要包括并行、网格、分布式计算机等,其不仅为存储完全虚化的实现提供了保障,而且提升了存储及共享等方面的功能。基于此,主要结合MongoDB的数据模型、存储特性、文件系统存储、数据库存储以及将文件系统与数据库相结合存储等方面,研究了面向云存储的非结构化数据存储,以期为促进我国数据存储领域的发展提供参考。

一种大型带状数字地形模型数据结构

基于铁路勘测设计海量数据的特点 ,综合利用图形分幅、面积细分、四叉树分割等数据结构技术 ,提出了一种适用于大型带状数字地形模型数据存储结构的栅格 -矢量模型 ;本文提出的方法有效地解决了虚拟环境选线系统中地形信息获取。

基于JSON的电力企业业务系统非结构化数据抽取方法

随着电力企业信息化水平的提高,专门的非结构化存储和管理系统成为当务之需。为了将分布在遗留系统中的非结构化数据及表征其类别与属性信息的结构化数据提取至非结构化数据存储系统,传统的方式是在遗留系统与新建系统之间建立专门的数据读写模块,通过对双方数据库的读写操作完成抽取和导入,提出了一种使用JSON作为中间交换格式的数据抽取导入方法,通过设置JSON生成和解析装置,实现抽取和导入步骤的分离。此外,还基于实际工作实现了该方法的原型系统,对理论方法进行验证并提出改进计划。

基于云存储的三维数据组织管理

对云存储技术的发展和云存储的层次模型进行了介绍,基于云存储技术设计了三维场景数据存储架构,对三维场景数据的设计进行了详细描述,提出并实现了一种基于云存储架构的三维场景数据组织和存储的方式,在这种存储架构模型下,可以对三维场景所涉及的包括遥感影像、矢量地图在内的各类底图数据和三维模型数据进行快速存取,实现平滑展现。