数据库SQLServer安全机制问题的分析

大数据时代即数据成为国家及企事业单位最有价值的资产。数据现在已经以一种分裂的速度渗透到各行各业的每个角落,代替以前的信息输入法成为最重要的信息与生产因素。大数据时代就随之产生了各种数据处理与输入技术,较之于其他数据处理技术,数据库SQL Server是各种数据处理方式中比较受欢迎的一种。SQL Server是由美国微软公司在研发后推出的一款以关系型数据处理为主的数据处理技术。这项技术的设计对象是分布式客户机于服务器计算机,性能具有可拓展性。高性能的SQL Server技术与NT相互结合,能够为企事业单位提供数据信息管理功能。SQL Server的安全机制问题一直是使用者担心与关注的重要问题之一。本文从数据库SQL Server出发,对其进行介绍与分析其安全机制。

检验信息系统数据库sqlserver性能优化的几项关键措施

由于检验信息系统建设初期可能缺乏数据库方面的规划和经验,所以随着检验信息系统的运行,数据量的增长,可能引起检验信息系统数据库运行缓慢,不能满足医院检验业务日益增长的需要的问题。文章探讨解决检验信息系统数据库运行缓慢的办法。需要使用一些数据库方面的工具和方法查找出检验信息系统数据库出现的问题。针对具体的问题,在数据库环境中选取性能较好的数据模型、索引方案、不断地使用介绍的方法进行手动分析查询优化数据库系统,使检验信息系统数据库可以满足日益增加的医院检验业务需求和可以达到检验业务系统满意的性能。

医院信息系统数据库sqlserver性能优化措施

随着改革开放的不断深入及其国民经济的不断发展,医院的业务量也呈现出日益增长的态势,医院的信息系统也因为业务量的不断增多而运行缓慢,已经远远的不能够适应医院的需要。本文就将根据笔者的经验,简要的分析一下对医院信息系统数据库进行性能优化的几点措施。现叙述如下。

基于机器学习的数据库系统参数优化方法综述

参数优化是影响数据库性能和适应性的关键技术,合理的参数配置对于保障数据库系统的高效运行至关重要,但由于参数较多且参数间具有强关联性,传统参数优化方法难以在高维连续的参数空间中寻找最优配置,机器学习的发展为解决这一难题带来新的机遇。通过总结和分析相关工作,将已有工作按照发展时间和特性分为专家决策、静态规则、启发式算法、传统机器学习方法和深度强化学习方法。对数据库参数优化问题进行定义,并说明启发式算法在参数优化问题上的局限性。介绍基于传统机器学习的参数优化方法,包括随机森林、支持向量机、决策树等,描述机器学习方法解决参数优化问题的一般流程并给出一般实现。由于需要大量带标注的数据,传统机器学习模型在适应性和调优能力等方面存在不足。侧重介绍深度强化学习模型的工作原理,定义参数优化问题与深度强化学习模型的映射关系,比较基于深度强化学习的相关工作对数据库性能提升、模型训练时间和涉及的技术,描述基于深度神经网络构建和训练智能体的具体流程。最后,总结已有工作的特点,对当前机器学习在数据库参数优化方面的研究热点和发展方向进行展望,指出多粒度调优、自适应算法和自运维是未来的研究趋势。

面向多模态数据的新型数据库技术专题前言

以数字技术为标志的新一轮科技革命方兴未艾,将人类带入数字经济时代.全球各行各业数据量呈现爆炸式增长,数据类型和数据格式也呈现多种形式,例如结构化关系表、半结构化JSON/XML、非结构化文本/图像/视频,以及图数据、流数据和时序数据等.这要求数据库系统能够同时高效地管理多种不同类型的数据.多模态数据管理与分析成为亟需解决的问题.目前的方法主要通过拓展现有的数据库或通过集成各种不同模态数据管理引擎来支持多模态数据管理与分析,缺少新颖的理论、方法与技术的支撑.本专题围绕多模态数据管理与分析的整个生命周期,通过结合大数据技术和人工智能方法探讨新型数据库系统理论、方法和技术,包括多模态数据统一建模、存储与索引、查询与挖掘、并发控制、多模态数据库系统构建及其典型应用等主题,赋予数据库系统新的管理能力,形成多模态数据管理与分析在各行各业的最新应用成果.

基于FAERS数据库的白消安不良事件信号挖掘与分析

目的 利用美国食品药品管理局不良事件报告系统(FAERS)数据库对白消安的药品不良事件(ADE)进行研究,挖掘潜在的ADE信号,为临床安全用药提供参考。方法 检索FAERS数据库中2004年第1季度至2023年第1季度的数据,通过数据清洗、目标药物名称标准化,获得以白消安为首要怀疑药物的ADE记录。采用报告比值比法、比例报告比值法和综合标准法挖掘白消安ADE信号,并利用信息成分法进行信号强弱判断。以《国际医学用语词典》对ADE进行系统器官分类(SOC),并按照ADE发生频次和信号强度分别排序。结果 共获得20 326份以白消安为首要怀疑药物的ADE报告,涉及患者5 615例,男性患者比例高于女性(40.71%vs.30.74%);年龄小于18岁占31.56%;上报人群主要为医师(33.71%)、其他健康专业人员(24.35%)以及药师(23.86%);上报国家主要为美国(29.69%)、日本(15.78%)、法国(11.79%)。共挖掘出白消安相关ADE信号556个,其中117个ADE信号未被药品说明书收载。556个ADE信号中,发生频次前五位ADE分别为产品用于未经批准的适应证、肝小静脉闭塞症、黏膜炎症、巨细胞病毒感染和移植物抗宿主病;信号强度排名前五位ADE分别为肝小静脉闭塞症、急性移植物抗宿主病、静脉闭塞性疾病、移植物抗宿主病以及慢性移植物抗宿主病。挖掘的ADE信号共累及23个SOC,数量排名前三的SOC分别为感染及侵染类疾病,各类检查,良性、恶性及性质不明的肿瘤(包括囊状和息肉状)。结论 白消安临床应用中,应警惕肝小静脉闭塞症、感染、移植物抗宿主病、神经相关毒性和血栓性微血管病等易造成严重后果的ADE,临床药师协助医师做好ADE的预防方案,提高白消安的使用安全性。

互联网时代分布式关系数据库的有益探索

在实现分布式数据库的技术方案上,业界存在不同的选择.第一种方式需要对应用系统进行拆分,通过分库分表将原本单个数据库管理的数据分散到多个集中式数据库.分库分表方案要求应用系统重构,跨库访问效率较低,关系数据库的重要功能,如外键、全局唯一性约束.

基于课程思政理念的模块化教学在《SQLServer数据库》课程中的应用

《国家职业教育改革实施方案》的颁布,标志着职业教育的重大转变,它以其全面的政策框架,以及积极的社会环境,推动了职业教育的健康发展,成为当今社会的重要组成部分,也成就了职业院校在培养优秀的劳动者方面的重要贡献。为促进职业教育高质量发展,提高中等职业教育学生的职业技能水平,探索合适的教学方法进行课堂教学,促使学生掌握必要的基础知识理论,具备必需的相关技能操作,培养高尚的职业素养情操就显得尤为重要。因此,本文基于课程思政理念,对《SQL Serve数据库》课程中应用模块化教学的策略进行了探讨。

长城数据库建设与数字化应用实践

长城因规模巨大、人文与自然环境复杂、公众认知不足,面临保护管理难题。天津大学长城课题组持续20年对长城遗产进行图像采集与基础研究,搭建“长城防御体系时空数据库”“长城全线实景三维数据库”。基于双数据库,从学术层面对长城防御体系开展系统性研究,发掘出多项长城资源;从专业层面为长城病害及风险监测工作提供支持;从社会层面,线上联合互联网企业搭建“云游长城”平台,线下与博物馆单位合作策划“虚实之间·发现长城——天津大学长城研究和数字成果展”。诸多成果助力长城整体性数字再现,为长城保护、研究、管理提供科学依据,提高公众在长城保护过程中的参与度。

法律翻译的数字人文转型研究——以专题数据库与ChatGPT为中心

专题数据库建设是数字人文实现的重要手段,也是数字人文基础设施建设的关键。法律翻译数据平台是以数字化手段支持中外融通、促进“海外中国”健康前行的重要工具。该数据平台不仅为法律翻译教研与实践提供宝贵的数据资源,还通过应用自然语言处理技术进行数据建模,构建了集应用层、业务层和数据层于一体的法律翻译数据检索平台。与基于ChatGPT的智能翻译结果相比,平台检索的翻译结果更加精准,能够弥合知识域与语言域之间的差距,为翻译教学及研究提供可靠的翻译数据支持。该平台的建设过程包括选取重点国家和贸易领域的立法文本,完成目标语言的翻译工作,并运用自然语言处理技术进行数据建模。

基于GEO数据库联合网络药理学研究川芎-赤芍药对治疗动脉粥样硬化的药理过程及分子机制

目的:探讨活血化瘀中药药对川芎-赤芍拮抗动脉粥样硬化的潜在分子机制及药理过程。方法:使用R语言Limma包分析GEO数据库GSE43292数据集,对有表达差异的动脉粥样硬化基因进行筛选和提取。川芎-赤芍药对所含的化学活性组分及靶点通过中药系统药理学数据库与分析平台检索。合并差异基因和药物作用靶点以获得共同的靶点。利用在线分析工具STRING和Cytoscape构建药物和靶点的调控网络以及靶点间的蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络。然后利用R语言注释靶点基因的基因本体(GO)功能,分析京都基因与基因组百科全书(KEGG)通路,再进行基因集富集分析(GSEA)以验证KEGG的通路和富集的情况,确定靶点基因的调控功能和参与基因调控功能的信号转导通道。结果:共筛选出动脉粥样硬化差异基因1244个,川芎-赤芍药对含36个生物活性成分,其中靶点为环加氧酶1、肾上腺素受体、过氧化物酶体增殖物激活受体-γ、激酶插入域受体、孕激素受体、基质金属蛋白酶9、CXC趋化因子配体8、蛋白激酶Cβ、白细胞介素6、CD14、二肽基肽酶-4、PIK3CG、肾上腺素受体α1B、微管相关蛋白2、尿激酶纤溶酶原激活剂和单胺氧化酶B。靶点在GO中主要富集在合成DNA过程的调控、DNA生物合成的过程、含胶原的细胞外基质、细胞外基质、蛋白酶结合、细胞迁移、血管形成过程、膜筏结构、转录的调节等与动脉粥样硬化炎症、脂肪代谢及血管生成相关的生物学注释。脂质与动脉粥样硬化通路和核因子κB信号通路与动脉粥样硬化关系最为密切,并且在KEGG信号通路和GSEA均显示出富集。结论:川芎-赤芍药对通过潜在的13个活性成分作用于可能的16个靶点调控相关信号转导通路,通过抗炎、调脂和保护血管等方式产生抗动脉粥样硬化的作用。

面向国产数据库的实验课程思政教学探索

以华为公司研发的国产数据库openGauss为例,提出数据库实验课程中课程思政与数据库实验教学的融合方法,通过实践分析并评估融入国产数据库openGauss课程思政的数据库原理实验教学方法对学生综合素质和专业能力的影响,探讨融合过程中的挑战和改进方向。

基于创新创业能力培养的数据库课程教学改革

针对数据库课程教学中缺乏培养创新创业思维能力的复杂工程问题案例、教师难以掌握学生过程性学习情况等问题,从教学模式、实践教学方法、信息化教学手段、课程考核评价方式等方面提出课程教学改革的思路与方法,最后通过应用实践说明改革成效并提出思考和解决策略。

数据知识产权登记:商业秘密模式抑或数据库模式

数据知识产权登记试点实践的背后隐含着商业秘密模式和数据库模式的理论分歧。数据的商业秘密保护存在影响数据访问、阻碍数据流通利用的负面效应,不值得在制度上予以强化激励。与其通过商业秘密模式寻求数据与知识产权的关联,不如转向数据库模式。我国数据知识产权登记实践中普遍存在“数据结构”要求,与欧盟的数据库概念具有相通之处。“数据结构”可以体现数据集合的智力成果属性。在大数据时代,数据知识产权保护具有超越传统的数据库保护的内涵。相比欧盟“限缩保护范围—权能宽泛模糊”的数据库特殊权利范式,我国可以选择“扩张保护范围—限缩权利内容”的对应范式,从而适应数字时代数据财产保护的新需求,打造数据库保护的中国升级版。

单中心瓣膜外科手术数据库和随访系统20年建设成果分析

目的探讨心外科专业数据库发展的困境及突破方向,希望为心外科专业数据库的建设带来有益的参考。方法通过对首都医科大学附属北京安贞医院瓣膜外科中心的手术数据库和随访系统信息提取与对比分析,回顾总结数据库的运行情况及存在的问题。结果手术信息数据库2001年起已持续运行20余年,收录瓣膜手术患者15420例,并已成为临床工作的一部分。我们发现20余年来瓣膜手术患者在年龄、病变瓣膜、手术方式等多方面发生改变,提示了瓣膜疾病的变迁及外科手术技术的进步,治疗患者年龄由最初2001年的(46±15)岁上升至2023年的(58±13)岁。随访系统自2013年运行2年内,注册患者962例,参与随访691例,随访率71.8%。但后续出现持续发展的瓶颈。相比于手术数据库,随访系统在服务主体定位、信息采集方式、数据库工作模式等多方面存在差异。结论大数据时代的心外科数据库建设需要国家顶层设计与实践探索相结合,建立以患者为核心、国家层面的纵向数据库,配合以病种为核心、专业层面的横向数据库。涵盖完善的基础及专业信息,应该是未来专业数据库发展的方向。

高校图书馆手稿数字化与在线揭示的实践研究——以华东师范大学图书馆手稿数据库建设为例

国内高校图书馆收藏了大量的纸质手稿,但由于缺少数字化、长期保存以及在线揭示的整体解决方案,无法有效发挥其价值。本研究在手稿数据库需求分析的基础上,以华东师范大学手稿数据库建设为例,利用开源软件Goobi实现分布式手稿加工与发布,借助人工智能技术对手稿进行深度挖掘,基于IIIF的底层架构使特藏库可以整合国际知名文化遗产机构发布的手稿资源到本地。根据手稿资源的特点,构建手稿在线阅读图像工具、注释转录、手写识别、特征识别、自动标签等功能,提升用户体验。未来还将不断探索名人角色扮演参考咨询、多光谱三维手稿浏览以及手稿鉴定等功能,推动国内高校图书馆手稿数据库的建设。

智能云平台异构数据库协同检索算法研究

智能云平台是一种集成各种资源和功能的高效计算平台,可以为用户提供灵活的数据存储和高效的数据检索服务.随着信息技术飞速发展,异构数据库中数据呈爆炸式增长.为了提升网络异构数据库检索效果,提出智能云平台异构数据库协同检索算法.构建智能云平台异构数据库,均衡异构数据库中的节点能耗;排序云平台多源异构数据,预处理异构数据;建立以索引库为核心的检索服务引擎,利用神经网络提取多源异构数据特征,实现异构数据库的匹配检索.测试结果表明,所提算法查准率为96%,查全率为94%,数据丢失量仅为1.由此证明,所提方法有效提高了网络异构数据库检索效果.

文化创意产业导向下的图书馆文创IP数据库构建研究——以《上海图书馆文创IP资源库》为例

本研究以文化创意产业的发展为导向,以上海图书馆构建的《上海图书馆文创IP资源库》为例,对图书馆文创IP数据库的构建进行深入研究。通过对《上海图书馆文创IP资源库》的调研和分析,探讨图书馆如何利用数字技术和文化资源,构建和管理具有创意价值的IP数据库,并借此为文化创意产业提供丰富的创意资源,推动文化产业的创新与发展,为图书馆文创开发的进一步发展带来新的思路和机遇。

空间数据全关系型存储的研究——以MapInfo空间数据存入SQLServer数据库为例

空间数据的全关系型存储是实现 GIS数据管理一体化和空间信息共享与分布的重要基础。本文在总结当前相关领域研究状况的基础上 ,对空间数据全关系型存储的实现方法进行了探讨 ,并做了初步的尝试。利用 Delphi 语言实现了Map Info空间数据到 SQL

GPU数据库实现技术发展演进

爆炸式增长的数据对存储和处理数据提出了更高的需求,GPU数据库作为新硬件数据库的一个重要分支,在大容量和高性能处理方面有其独特的优势.GPU数据库作为高性能数据库的代表,在最近几年受到学术界和产业界的关注,一批具有代表性的研究成果和标志性的实际产品已经出现.GPU数据库的技术发展按照GPU加速型和GPU内存型两种技术路线展开.两种技术路线都有相应的原型系统或产品出现.虽然两种GPU数据库的发展路线在实现上有所不同,但GPU数据库最基本的功能部分和核心技术是相似的,都有查询编译、查询优化、查询执行以及存储管理等功能.当前主流的数据传输方案除了PCIe之外,NVLink、RDMA和CXL等传输方案也为不同处理器之间的数据传输提供了更多的可能性.大多数GPU数据库使用列存储模型来存储数据,少数GPU数据库(如PG-Strom)对两种存储模型都支持.在列存储模型上利用压缩技术能减少数据的存储空间和传输时延.在GPU数据库上进行的压缩和解压的时间应该在整个数据处理的过程中占比很少.在GPU数据库上建立和维护索引不应该有很大的系统开销.JIT编译时间短、编译效率高,是GPU数据库编译的主流.操作符对数据库查询性能的影响非常明显,连接操作、分组聚集和OLAP运算符是目前研究最多的三个类型.目前大多数的研究中,连接和分组聚集算子通常结合在一起研究.在连接算子执行的过程中还和表的连接顺序结合在一起进行考虑.OLAP算子是GPU数据库中的又一个被大量研究的算子,GPU数据库在OLAP算子和模型方面持续受到研究者的关注.GPU数据库有三种查询处理模型,即行处理、列处理和向量化处理.向量化处理和列处理在实际系统中应用较多.由于GPU加速型数据库技术的发展,CPU-GPU协同处理模型上的查询方案与查询引擎也有一定数量的研究成果出现.当前GPU数据库的查询优化研究主要有三部分:多表连接顺序、查询重写和代价模型.然而,GPU数据库的代价评估模型在目前还没有很好的解决方案,GPU数据库的查询优化在未来仍有很大的研究空间.事务在GPU数据库中没有得到很好的研究,尽管有单独的原型系统,但目前的研究还没有取得重大进展.本文总结了GPU数据库各种关键技术已有的研究成果,指出GPU数据库当前存在的问题和面临的挑战,对未来的研究方向进行了展望.