多源异构数据融合与高性能图数据库查询引擎设计

随着信息时代的快速发展,多源异构数据的整合和利用变得日益重要。文中着眼于解决多源异构数据融合与高性能图数据库查询引擎设计的问题,提出了一种创新的方法。首先,探讨了数据融合的重要性以及在整合过程中面临的挑战,特别是在异构数据类型、格式和来源多样的情况下。接着,介绍了高性能图数据库的基本原理,并根据数据融合的需求设计了一种高效的查询引擎。文中设计了一个多层次的数据融合模型,并提出了相应的查询优化算法,以应对数据融合过程的复杂性和多样性。

多源异构数据融合与高性能图数据库查询引擎设计

文章针对多源异构数据整合及高性能图数据库查询引擎设计问题,提出创新技术解决方案。通过深度融合实现数据整合与高效存储,并引入先进图数据库技术,以快速响应复杂查询请求。实验证明,该系统在多源异构数据融合和图数据库查询方面具有明显的性能优势,为实际应用提供了可行解决方案。

试飞数据查询引擎设计

试飞数据是飞行试验的核心产品,具有参数量多、数据体量大、信息复杂程度高及查询响应快等特征,支撑飞机设计、制造、试飞、运营等阶段任务;试飞数据查询引擎旨在提供PB级多维度试飞数据快速查询服务,对试飞数据特征深度分析,采用大数据交互式查询关键技术,基于试飞数据处理与分析平台,研究了存算分离技术和异构计算技术,设计试飞数据查询引擎,具备多源数据汇聚,多维信息精细查询,多层数据灵活钻取,多功能自定义函数集成,多类指标数据自适应输出等功能,创新试飞数据查询与可视化方式,实现单架次数据存储记录数在5万条内,数据查询效率秒级响应,并成功应用在某型国产民机的飞行试验数据管理与分析中,服务于试飞工程师、飞机设计人员、课题工程师,提高了试飞数据管理效率与试飞数据应用价值。

WWW查询引擎的原理及性能评价

详细阐述了WWW查询引擎的原理,然后建立一个WWW查询引擎的性能评价指标体系,并在此基础上通过三大查询引擎的性能比较,总结了查询引擎的共性和特性。

基于层次分析法的四大查询引擎性能评价

着重介绍当前 Internet上四个重要的 WWW查询引擎 ,运用层次分析法对四大查询引擎性能进行分析 ,从整体性能上对它们进行比较、评价 ,并指出查询引擎在现阶段存在的问题 ,最后是对查询引擎的展望。

基于元数据的数据查询引擎技术研究

元数据技术是目前数据集成的主流技术,通过分析中石化科研管理系统,对元数据标准CWM、元模型和相关技术的研究,定义系统的元数据标准,设计并建立了中石化科研管理系统元数据库,实现了基于元数据的数据整合。通过基于元数据的科研项目定制查询引擎技术研究,建立了可定制的通用数据访问模型,实现了通用的数据查询引擎。

GML即时查询引擎研究与实现

针对面向内存结构的地理标记语言(GML)查询方法在处理大数据量时耗费大量计算资源,而采用过滤器和索引等技术来解决又会使数据处理过程复杂化的问题,研究了GML 即时查询引擎的设计与实现。首先设计了一种接口灵活的 GML 查询语言 GeoXPath,在深入分析相关引擎实现机制的基础上,提出了一种基于非抽取解析方式和具有简洁数据结构的 GML 即时查询引擎,该引擎采用 GML 结构直接转换等优化方法,无需附加流程。实验表明,所实现的引擎具有很好可用性,既可用于普通计算环境下较大 GML 文档的即时查询,也可结合过滤器和索引技术进一步提高 GML 空间数据库的查询效率。

FusionDB:基于分布式查询引擎和HDFS的SPARQL查询处理系统

近年来,互联网上的RDF三元组数量增长迅速,传统的单机SPARQL查询处理技术已不能满足实际需要.现有的分布式SPARQL查询处理系统可以分为2类,基于Hadoop的,或是基于数据库集群的.前者主要采用Map?Reduce来处理查询,效率较低;后者则继承了传统数据库集群的缺陷,可扩展性较差.提出一个新颖的SPARQL查询处理系统FusionDB.该系统采用分布式查询处理引擎和HDFS,这样既可以受益于传统的分布式数据库技术,如分布式连接、流水线、负载均衡等,又从新兴的Hadoop技术中得到了良好的容错能力和高可扩展性.为了进一步加速查询处理的效率,FusionDB还在HDFS文件上增加了注入式索引.实验表明,相比于传统的系统,FusionDB在性能上具有明显的优势.

仪器仪表台班费用查询引擎的设计与实现

研究了目前流行的ADO数据访问机制,同时利用Delphi7提供的ADO组件连接加密的Access数据库,设计了一个具体模型即安装工程中仪器仪表查询系统的子系统———台班费用查询引擎,并在WindowsXP、Delphi7和AccessXP系统中测试通过。在此基础上分析了“Delphi+ADO+Access”组合的优点和不足。

基于SQL-on-Hadoop查询引擎的日志挖掘及其应用

随着计算机和网络技术的迅猛发展以及数据获取手段的不断丰富,海量数据的实时处理需求日益增多,传统的日志分析技术在处理海量数据时存在计算瓶颈。大数据时代下,随着开放式处理平台的发展,能够处理大规模且多样化数据的大数据处理系统应运而生。为了让原有的业务能够充分利用Hadoop的优势,本文首先研究了基于大数据技术的网络日志分析方法,构建了网络日志分析平台以实现万亿级日志采集、解析、存储和高效、灵活的查询与计算。对比分析了Hive、Impala和Spark SQL这3种具有代表性的SQL-on-Hadoop查询系统实例,并展示了这类系统的性能特点。采用TPC-H测试基准对它们的决策支持能力进行测试及评估,通过对实验数据的分析和解释得到了若干有益的结论。实现了海量日志数据计算与分析在证券领域的几种典型应用,为进一步的研究工作奠定了基础。

Arrow在分布式查询引擎中的应用与研究

Arrow是一种基于内存的列存储数据结构,它的设计目标是在现代硬件上提高数据分析性能。Arrow自2016年以来,在大数据领域被越来越多的主流项目使用,并成为异构系统数据传输的标准,如今已经支持C++、Go、Java、Python、R、Ruby和Rust等多种编程语言实现。自助查询引擎的兴起是大数据发展的新趋势。本文介绍了一种基于Arrow技术的分布式查询引擎的设计和实现,并结合实验验证了它的实际性能。

HBase二级索引查询引擎实现探讨

本文主要对如何基于HBase构建二级索引查询引擎进行研究探讨。首先分析说明了HBase查询灵活性上存在的问题,接着简单介绍二级索引的含义,从而引入本文讨论的主题,最后给出较详细的查询引擎总体架构图及各核心功能模块的实现方案。

定向查询引擎在Web化学数据库集成检索中的应用

Internet上的化字数据库是重要的专业资源,基于超链按分析的搜索引擎还不能索引这类资源。本论文以充分利用In- ternet上的化学数据库数据为目标,将“一个查询发动多个同级检索引擎,并以结构化的方式组织信息”的方案应用于以化合物标识信息为检索入口的Web化学数据库,建立了一个基于多站点集成检索的Web数据库定向查询引擎。该引擎是一个包括用户交互层、中间检索层、数据提供层的三层Web模型。各层在系统内部分别对应于响应用户检索请求的客户端代理模块、集成远程Web信息的服务器端代理模块,以及提供缓存和检索的关系数据库模块。模型采用JSP+Java组件的开发方式, 在HTTP协议标准发送方法的基础上,采用XML技术对检索返回文档进行结构化数据的提取和表示,利用XML-DBMS实现XML数据的存储和检索,建立了一套针对深层Web数据交换的解决方案。依此方案所建立的ChemDB Portal Search实现了四个分布式Web化学数据库的有效加入、同时检索和统一显示。该系统是针对深层Web信息的挖掘和集成检索的一次尝试, 它可为其它领域建立类似的系统提供借鉴。

搜索引擎查询日志的聚类

随着搜索引擎技术和网络数据挖掘技术的发展,怎样从搜索引擎查询日志中找到有用的信息成为研究热点。该文在讨论Beeferman提出的算法及Chan对其改进的算法的优缺点后,提出一个基于用户网页兴趣度的改进算法。该算法能进一步减小噪声数据的影响,并通过模拟实验对3种不同的算法进行了对比。

高校网络舆情监测方法:一种基于搜索引擎查询日志的研究

网络舆情监测已经成为国内外学术研究的热点,然而聚焦于高校网络舆情监测的研究还处于起步阶段。通过相关文献研究发现,网络舆情走向与网民利用搜索引擎的搜索行为有着相互影响的关系。因此,文章提出了一种基于搜索引擎查询日志的高校网络舆情监测方法,并阐述了其实现的基本步骤,以期为高校网络舆情监测提供了一种新的思路。

搜索引擎查询日志中的聚类算法研究

近年来,随着网络数据挖掘技术的迅猛发展,如何从搜索引擎查询日志中找到有用的信息成为一个重要的研究方向。首先详细讨论了Beeferman提出的针对搜索引擎查询日志的凝聚式聚类算法以及噪声数据对该算法的影响,指出了Chan的改进算法中的一个错误,最后提出一个新的改进算法,并且通过模拟实验对几种不同的算法进行了对比。

一种面向非公经济的数据查询优化方法研究

全国工商联在进行相关业务数据处理时,需要处理来自不同地域、不同领域的非公企业金融、信用等经济数据,目的是横向统筹单一或多个组织在一个或多个领域相关的指标数据,为后续非公经济发展提供决策依据;此外,需判断全国工商联接入各省市工商联数据资源的情况,以对全国非公经济数据进行分析研判。本文提出一种数据虚拟化应用方法,并基于此方法连接使用跨域数据资源。将工商联接入的多源异构非公经济数据进行逻辑虚拟化,构造数据的逻辑空间,通过分簇算法优化元数据查询,并提出了基于Spark SQL分布式查询的优化方法,实施Catalyst自动缓存策略、使用中间数据结构等方式提高数据查询效率与读取性能,在保证数据准确性的同时提高工商联数据资源的利用率,促进工商联数据资产有效利用。

大规模数据密集型系统中的去重查询优化

针对shared-nothing结构下大规模数据密集型系统去重查询的挑战,提出了一种有效的数据分布策略和并行处理方法分别对相关属性和无关属性去重进行优化:即自适应的散列和直方图相结合的数据分布策略,以及异步式并行查询中间件.前者在数据写入时保证数据均衡,并在数据量发生倾斜时自动调整数据的分布;后者充分发掘了去重查询处理中的粗粒度流水级并行,并消除了多节点同步等待的开销,尽早地返回结果.在生产系统DBroker上的测试表明,数据分布策略极大地改善相关属性的去重查询性能,而异步式并行查询引擎能够充分发掘并行性,对不相关属性的去重查询具有显著的性能提升.

虚拟联合目录引擎探讨——Meta-Search的启示

在概述Meta—Search实现的机制及特点的基础上,提出了研制虚拟联合目录引擎的设想以及实现虚拟联合目录引擎的技术方案——Z39.50协议方案、Meta—Search方案、虚拟数据库方案,且对三种技术方案的实现环境及功能进行了分析比较,最后阐述了现阶段宜采用Z39.50协议方案及 Meta一Search方案来实现虚拟联合目录引擎的观点。

大数据查询综述

大数据具有传统数据所不具有的数量大、种类多、速度快、真实性等特点,传统的数据查询技术满足不了日益增长的大数据查询需求,大数据查询技术应运而生并迅速发展。从大数据查询的角度出发,着重分析大数据存储技术、大数据处理平台以及大数据查询引擎等。分别对比介绍传统关系型数据库、NoSQL、NewSQL和它们在大数据查询处理上的应用,介绍当前流行的大数据处理平台以及在这些平台上运行的大数据查询引擎,对其优缺点进行了综合阐述。