非确定性数据库中空值处理

尽管关系数据库有很多优势,但它缺乏一种处理非确定性数据的能力。目前,已经提出了几种将非确定性结合到关系数据库模型的方法,它们对关系数据库模型做了诸多扩展。但空值问题依旧存在,一些模型根本就没有考虑空值因素。这违背了非确定性数据库要更加真实地反应现实世界的初衷。为此,给出了一种非确定性数据库系统中空值处理方法,改进现有非确定性数据库模型中对空值处理不完善的情况。

非确定性数据查询

数据库技术中尽管有完整性约束技术用来维护数据的确定性,但有些情况可能不满足完整性约束。本文提出了非确定性数据的确定性查询概念,给出的查询重写方法能有效地进行数据库SQL查询语句,它可以违反一系列的约束条件,重写查询去查找相应的与约束一致的数据。

可追踪供应链中非确定性RFID数据处理方法

针对可追踪供应链应用系统中大量非确定性RFID数据不能被有效处理的问题,通过分析RFID应用的关键特征,根据非确定性数据的比例来调整滑动窗口,采用不同策略处理不同类型的非确定性数据,提出可处理各种类型非确定性数据的清洗方法;根据对象在供应链中出现的位置及其连续性来区分多读、漏读和不完整数据,基于对象在物流节点中移动路径对应的有向图进一步提出可适应对象分组和独立移动的处理算法。研究结果表明:提出的方法具有良好的清洗效果、存储效率以及查询性能,在不同参数条件下能有效地支持对象路径查询。