鄂西南土司文化遗产的视图化研究

鄂西南土司文化遗产的保护与发展面临着诸多困难,而文化视图化的兴起为其找到了一条有效的发展模式。对鄂西南土司文化遗产采取视图化的保护方式不仅存在着必然性,而且具有可行性。通过对相关案例的分析,提出五种土司文化遗产视图化的途径,即舞台化、广场化、固态化、影视化及对工农业产品的渗透,并希望借此为土司文化遗产的保护提供有效参照。

视图化图书智能查询系统设计与实现

设计并实现了一个视图化图书智能查询系统,项目采用HTML、CSS和ASP.NET作为开发工具,系统智能搜索引擎具有输入提示和模糊查询功能,可按照书本名称、作者、出版社进行分类检索,并以视图化分页形式呈现查询结果。此外,系统也在查询效率和图书显示样式方面进行了优化和改进。

从云端向现实延伸的视图化社交媒介——论Pinterest的用户即服务

传播和媒介既是信息交流的文本,也是信息交流的场所。信息科技范畴内的云计算从理论提出到拓展,都对视图化社交媒介从虚拟走向现实的业态转变具有促进作用,因而云媒介对网络传播有着积极的研究价值。视觉化社交媒介重视图片在网络传播过程中对用户受信息影响效果的考量,关注用户的使用体验。本文分析视图化社交媒介Pinterest的现状与影响力,探讨其发展特征和趋势。在整合基础设施、平台和软件三类云服务特色的同时,介绍视图化社交媒介与网络地图合作的云应用——地点钉。通过阐述信息视图化、用户生成内容和直观获取资讯的重要性,提出"用户即服务"的云概念,试图为社交网站、云服务供应与运营商和个体用户三者之间的互动营销提供参考。

动态更新实物化视图以提高OLAP查询效率

在数据仓库系统中,OLAP查询一般都涉及多表连接和分组聚集两部分操作,提高这些查询的性能成为提高OLAP响应速度的关键。利用实物化视图,可以准确地计算并保存表连接或聚集等耗时较多的操作的结果。研究基于查询频率的实物化视图的更新算法,可以使实物化视图得到最大效率的使用,明显地缩短查询的响应时间,从而提高OLAP的查询效率。

多数据源数据仓库实体化视图维护与下查

研究了多源单视图下数据仓库实体化视图联机维护与下查一致性问题,并提出普适性强一致收敛维护算法M Glide。算法引入动作列表来控制数据仓库收到的信息顺序,采用版本控制、补偿思想和应答机制来协调源数据库与数据仓库间的数据更新,从而保证了数据仓库视图维护与下查的一致性,并通过一个示例说明了该算法在实际中的具体运用。

数据仓库中基于实体化辅助视图的视图增量维护

为了加快对大量数据的查询处理速度 ,通常在数据仓库以实视图方式存储数据 .当基础数据发生变化时 ,这些实视图也必须随着更新 .因而视图自维护和一致性维护成为数据仓库的重要问题 .本文提出利用视图计算的中间结果创建辅助视图 ,在数据仓库中进行实体化 ,采用有效的增量维护算法计算实视图和辅助视图的精确变化 。

数据仓库中实化视图的一致性维护算法——ECA算法的实现

数据仓库系统中的视图不仅仅是一个逻辑上的概念 ,同时也是物理存在的 ,当数据源上的内容发生变化时 ,我们必须相应地修改数据仓库中的数据 ,以保证二者数据的一致性 ,本文详细介绍了单数据源实化视图的一致性维护算法———ECA算法的实现方法。

基于时间戳的实化视图多版本维护

实化视图的一致性维护是数据仓库联机维护的关键问题。本文分析了基于三层数据仓库体系结构的3VWQ算法中潜在不一致性的原因,给出了三层结构的改进方法并引入时间戳作为中间版本实化视图的一致性维护标记;提出一种基于时间戳的补偿算法,实现了增量查询维护过程中不一致更新的本地补偿,从而在保证较好性能的同时解决了维护查询过程中的一致性问题。

一种实化视图的合并算法

对于拥有大量实化视图的实际数据库应用系统,提出了视图合并的方法以减少整个视图 的数量,缩减实化视图的搜索空间;还提出了归并树和基于归并树的快速有效的合并算法。实验表 明,实化视图的合并是快速寻找可能响应查询的实化视图的一种有效途径,可以显著改进查询处理的 性能。

基于模拟退火算法的实体化视图动态选择方法

实体化视图选择问题是NP完全问题,我们通过研究和实验,提出了一种将模拟退火算法应用到实体化视图的动态选择中的方法。在定义了算法的状态、初始状态、目标函数及转换规则之后,深入讨论了模拟退火算法的参数选择对算法解的影响。最后的实验结果表明,模拟退火算法完全可以应用到实体化视图的动态选择中。

一种利用实化视图快速响应查询的技术

实化视图可以显著改进查询处理的性能,针对拥有大量实化视图的实际系统,提出了层次索引和视图合并两种方法来有效减少可能被利用的实化视图的搜索空间,还提出了实用的启发式算法以找出较优重写查询。实验表明,所给算法可用来快速地响应查询。

数据仓库中实体化数据视图的一种维护技术

实现实体化视图是提高系统响应时间的一个关键技术和有效的解决方案,但在具体的实现过程中面临着实体化视图的维护问题。由于源数据的不稳定性,其数据的变化必须及时传播到实体化视图中,以保持实体化视图与源数据的变化一致性,否则会降低实体化视图中数据的新鲜度,并影响OLAP查询结果的真实性和有效性。为此针对视图的维护问题,提出了实体化视图的一种维护算法,它将使视图重计算代价最小化。

数据仓库中实体化视图的一种维护算法

实现实体化视图是提高系统响应时间的一个关键技术和有效的解决方案,在具体的实现过程中面临着实体化视图的维护问题.由于源数据的不稳定性,其数据的变化必须及时传播到实体化视图中,以保持实体化视图与源数据的变化一致性,否则会降低实体化视图中数据的新鲜度,并影响联机分析处理(OLAP)查询结果的真实性和有效性.针对视图的维护问题,提出了实体化视图的一种维护算法,它将使视图重计算代价最小化.

数据仓库中实体化视图的一致性维护问题的研究

实现实体化视图是提高系统响应时间的一个关键技术和有效的解决方案,但在具体的实现过程中面临着实体化视图的一致性维护问题。由于源数据的不稳定性,其结构和数据的变化必须及时传播到实体化视图中,以保持实体化视图与源数据的变化一致性,否则会降低实体化视图中数据的新鲜度,并影响OLAP查询结果的真实性和有效性。为此本文针对视图的一致性维护问题,介绍了视图中数据的维护方法,同时还就实体化视图结构的维护,提出了使视图重计算代价最小化的解决方案和基本算法。

多实化视图的自维护算法

实化视图的维护是数据仓库技术的重要问题,近几年产生了很多的维护算法。已有的维护算法大多是针对单个实化视图的维护。该文提出了一种多实化视图的自维护算法,该算法利用局部约简规则和主外键引用关系生成较小的辅助视图集,使多实化视图和辅助视图集都是自维护的。

泛化视图及其更新一致性维护问题

泛化视图是一种新出现的数据发布形式。与经典的物化视图不同,泛化视图中的数据是通过对物化视图中数据进行泛化操作得到的。当基础数据库发生更新操作时,如何对泛化视图进行一致性维护是一个亟待解决的问题。分析了泛化视图在对基础数据库进行插入、删除、修改更新操作时可能出现的更新反应;提出了多维桶的概念,并给出了多维桶的构造方法及相关操作;在此基础上,对于基础数据库的不同更新操作,分别给出了基于多维桶的泛化视图更新一致性算法,解决了泛化视图的更新一致性维护问题。

含有SPREADSHEET子句的实化视图匹配

含有SPREADSHEET子句的SQL语句,增强了传统SQL语句的多维计算能力.本文研究含有SPREADSHEET子句的实化视图匹配,利用实化数据加快spreadsheet查询的响应速度.文中提出了含有SPREADSHEET子句的视图匹配算法.实验结果表明,含有SPREADSHEET子句的视图匹配方法,具有良好的查询响应能力和良好的可扩展性.

一个基于实化聚集视图的近似查询计算模型及其应用

在数据仓库、大量交易记录系统、移动计算、联机分析处理系统(OLAP)等许多领域中聚集数据的处理是一个非常重要的核心问题。该文首先分析了聚集数据查询的特点,引入了聚集查询语言和聚集查询重写;其次对于聚集查询环境下如何实现快速查询,给出了一个基于聚集数据的近似查询计算模型;最后将该计算模型应用于人口统计系统,从而实现对统计信息类数据进行快速的查询处理,获得有效的查询结果。

基于多实化视图增量维护的基库生成算法

数据仓库的维护是数据仓库应用中的一个十分重要的问题,近几年产生了很多的维护算法。已有的维护算法多是针对单个实化视图的维护;或只针对简单SPJ视图的维护;或只针对聚集函数的维护;而实际的数据仓库大多是由包含聚集函数的多个实化视图组成。因此综合考虑包含聚集函数的多个实化视图的维护问题是必然的。文章正是在此情况下提出了一种基于多实化视图增量维护的基库生成算法,在《基于基库的多实化视图增量维护算法》中提出了包含聚集函数的多实化视图的维护算法。

XML数据实体化视图自维护判定准则

为利用视图自维护技术提高可扩展标记语言(XML)数据实体化视图维护性能,提出XML数据视图自维护判定准则.采用WHAX数据模型及其查询语言WHAXQL作为XML数据模型及查询语言,分析了WHAXQL的重构能力,讨论了自维护问题的定义,设定视图的外延是可读取的,采用最小Z划分对绑定模式进行划分,将绑定模式变量分为显式变量和隐式变量,分别给出插入和删除更新操作时XML实体化数据视图自维护的充分必要条件,给出严格的证明,得到相应更新操作下的自维护算法.结果表明,该维护准则和算法能够用来作为XML实体化数据自维护的判定依据.