一种应用于超大数据库的人脸识别方法

针对数据库中待识别人脸数目巨大,计算困难的问题,提出了一种基于小波变换和主成分分析的人脸识别方法。该方法首先对数据库中的人脸进行小波变换,然后对小波变换后的图像进行主成分分析提取特征,将特征送入BP神经网络进行训练、识别。经过对比实验,结果表明:该方法可以在保证较高识别率的前提下,大大降低数据维数,从而该方法可以应用于超大数据库的人脸识别。

阈值上限一定时超大规模数据库的查询方法研究

在确定查询阈值上限时,当前数据库查询方法只能使用查询树的一条路径,并行性能较差;在对超大规模数据进行查询时,具有查询时间长、响应不及时的弊端。为此,提出一种新的阈值上限一定时超大规模数据库的查询方法,通过RSA算法对超大规模数据库进行加密和解密处理,依据多叉树的定义构造多叉索引树,在此基础上计算各代表数据点与查询点之间的距离;在阈值上限一定时,利用多个从节点机并行处理后,使用主节点机汇集结果,运用后续子树递归处理,直至获取查询结果。实验结果表明,所提方法不仅具有很高的查询效率,而且CPU使用率很高。

超大型数据库会议综述

超大型数据库(VLDB)国际会议是数据库界最重要的国际会议,每年举办一次。VLDB会议对数据库技术的发展,数据库应用的普及和深化,都起到重要推动作用。第22届超大型数据库国际会议(VLDB’96)于1996年9月3日至6日在印度孟买举行。1 会议概况来自20余个国家和地区的450多位代表出席了会议。收到340篇论文,从中选出48篇收入论文集并在大会上报告。

Oracle超大型数据库逻辑迁移实践

针对通信行业实践中现有超大型数据库迁移存在方案复杂和难度大等问题,给出基于Export/Import和数据泵技术的数据逻辑迁移解决方案。首先,对Oracle数据库逻辑迁移解决方案的逻辑迁移技术和迁移过程进行分析,指出迁移过程需要考虑的多种因素。然后,对方案进行具体应用。实践表明该方案具有有效性。

在超大型数据库上运行DBCC CHECKDB

直接在超大型数据库（VLDB）上运行DBCC可能会有问题。使用本文作者介绍的Admin／Worker Job方法可以简化这个过程，避免遇到问题。 阅读本文前，请您先在本刊网站本期目录下载文中代码。

未来十年数据库研究预言

数据库发展到今天,其技术应用已经相当成熟,并进入了一个新的发展阶段。有专家预言:纯数据库市场的日子已经一去不复返了,今天是集成软件市场的天下。作者强调:目前数据库领域的应用需求对现存数据库技术提出巨大挑战,我们必须对传统数据库技术,体系结构和方法、算法、技巧等进行重新思考和新的探索。

使用ORACLE8/8i分区提高数据库性能

概述了 ORACLE8/ 8i的分区功能及其优点 ,以及实现该功能的有关操作方法 。

用分区技术改善数据库查询速度研究

提高超大型数据库(Very Large Database)的查询速度是应用系统中的一个关键问题。从平衡I／O、剪枝(Pruning)、智能连接(Partition—Wise Joins)和索引四个方面出发，使用分区(Partitioning)技术来提高超大型数据库的查询速度，该技术对提高应用系统性能有一定的指导作用。

信息时代的新宠——商情数据库

A．商情数据库的定义、作用及发展背景“数据库”一词源于美国国防部。1950年,美国防部利用计算机整理“世界各地兵器和武器”的各种有关数据,集合存储在特定的“仓库”里,建成了数据的“基地”,故称作数据库。“数据库”是控制和处理知识的现代化手段。

数据仓库大型表分区策略研究

企业级数据仓库一般都由超大型数据库（VLDB）所组成，数据量以数百GB计算，甚至以TB计算。当数据表增长到一定数据量之后，交易性能会发生非常明显的下降。通过对数据表分区可以将数据分为更小、更容易管理的部分，从而改善大型表以及具有各种访问模式的表的可伸缩性和可管理性。本文通过对表分区特点的分析，具体研究了关系型数据仓库分区的影响因素，并提出了表分区的相关策略。

超大规模客户库的核心技术的研究与验证

本文客户库业务主要负责参与人、客户、帐户、产品实例、销售品实例、权益实例等信息的管理,我们主要专注于联机交易场景下的分布式数据库的应用研究,研究的目标为建立全国统一客户中心库,存储31个省的客户与用户相关数据,并需要满足31个省在参与人、客户、用户等信息的创建、修改等业务主流程的并发请求,满足业务平台海量的高并发的查询性能要求,并能保证超大规模数据库数据准确与稳定运行。

解析SQlite在Python中的应用

程序设计语言与数据库两者结合放能发挥最大成效,本文通过对SQlite数据库与其他数据库在Python中应用的比较,阐述SQlite的这种嵌入式数据库在使用过程中的优势。在Python数据库应用程序开发中,需要考虑众多因素,如根据实际问题的数据规模,投入经费,维护成本以及与Python的集成度等,综合选择数据库。其中Oracle是超大型数据库.

动态表分区技术在网络安全审计系统中的应用

本文研究了动态表分区技术,并将经过优化的该技术应用于网络安全审计系统中。对其进行优化设计不仅能够极大地改善超大型数据库应用系统的性能,还可以为第三方用户提供基于动态表分区的通用访问接口。