基于多级索引表的金融业务数据库精准查询方法

为提升金融业务数据库查询精准度和效率,设计了一种基于多级索引表的金融业务数据库精准查询方法。首先,构建多级索引的逻辑结构,设计多级索引表构建过程;其次,进行金融业务数据特征融合,为金融业务数据查询准备好数据条件;最后,设计金融业务数据库精准查询算法,完成基于多级索引表的金融业务数据库精准查询方法设计的全过程。实验结果表明:设计方法的金融业务数据库查询精准度均在90%以上,最高可达到98%,而且查询所需时间最短仅为5.25 s。本设计方法的适用性极强,具有较好的应用前景,以期能够为金融业务数据的精准高效查询提供参考借鉴。

数据库索引调优技术综述

索引调优是数据库调优的重要组成部分,一直受到广泛关注.由于索引调优问题的理论复杂性和大数据时代的到来,通过DBA手动调优的方案已经无法满足现代数据库的发展需求,调优方案逐渐开始向自动化、智能化的方向发展.随着机器学习技术的发展,越来越多的索引选择方案开始引入机器学习技术,并取得了一定的研究成果.将索引调优问题的解决方案归结为一种基于搜索的调优范式,归纳了其研究内容,阐述了其面临的挑战,对调优范式内的索引配置空间的生成、索引配置的评价以及索引配置的枚举与搜索3方面的研究成果进行了归纳、总结和对比.对动态工作负载下的索引选择问题(index selection problem,ISP)所面临的新挑战进行了分析,并基于在线反馈控制回路框架对其解决方案进行梳理.讨论了索引调优工具的发展与现状,通过对现有研究的分析论述,为后来研究者提供参考和研究思路,并对索引选择方案的未来进行了展望.

“物产志”及其索引数据库的价值——以《上海府县旧志丛书》为例

地方志中的物产,除了记载当地的农作物、动植物等内容外,还涉及不同时期的特有产物、民生日用等多重信息。对物产志信息的挖掘,无疑对农学、中药学以及文化旅游资源等的开发都具有重要的价值。《上海府县旧志丛书》是第一次整体性对上海市当代行政辖区内1949年之前成书的府志、县志的整理,其中物产志部分编写的体例、特点值得深入研究,尤其可以通过编制物产索引、建立上海方志物产数据库等来挖掘方志物产的特有价值,为进一步研究中国方志物产索引数据库提供借鉴。

面向内存数据库的类字典树索引综述与性能比较

如何快速存取海量数据是大数据时代数据库系统面临的重大挑战.利用大内存构建内存数据库系统是实现大数据实时存取的可行途径.在此背景下,用于加速内存数据存取的内存数据库索引成为近几年国内外的研究热点.但是,内存数据库索引也面临着诸多挑战.以常见的内存B+树索引为例,第一个问题是索引的空间效率较低,这是因为内存B+树索引的节点内部存在较大的空间浪费;第二个问题是索引的查询复杂度较高,B+树的查询复杂度受限于数据规模,随着数据规模的扩张,索引的搜索效率也会下降;第三个问题是变长数据支持弱,B+树对于变长键的支持比较差,往往难以适应实际应用的需要.近年来,由于字典树具有空间代价低、查询效率与数据规模无关、支持变长键等优点,逐步成为了内存数据库索引研究中的一个主要方向.本论文围绕面向内存数据库的类字典树索引,首先介绍了字典树的概念、特点和历史,然后系统梳理和总结了类字典树索引的现状和最新进展,之后提出了一种全新的分类方法对类字典树索引进行了分类.在此基础上,论文对主流的六种类字典树索引进行了实验,在多个数据集和负载上进行了性能对比,并基于实验结果讨论了类字典树索引的设计和使用建议,最后展望了未来类字典树索引的发展方向.

基于一致性哈希算法的分布式数据库索引查询优化方法

为了解决分布式数据库索引查询负载不平衡的问题,基于一致性哈希算法设计了分布式数据库索引查询优化方法.根据分布式数据库服务器节点CPU处理能力、带宽和缓存大小,采用动态反馈机制计算各服务器节点的索引查询负载率,通过一致性哈希负载平衡算法将任务分配给各服务器节点,并实时调整负载.以最小总代价为目标,利用多蚁群算法求得最佳查询路径.实验结果显示,基于一致性哈希算法的优化方法整体曲线趋势较平稳,在用户请求数量为4 000条时,最大负载平衡度为1.5%,全程响应时间小于35 ms.这说明该方法能够有效调整分布式数据库的负载分布,且受数据库规模影响较小,具备强大的查询响应能力.

基于图数据库的中压配电网网格搜索引擎系统

为了缩短中压配电网网格搜索引擎系统平均响应时长,提升系统搜索召回率,设计一种基于图数据库的中压配电网网格搜索引擎系统。通过搜索器和接口设计系统硬件部分;系统软件部分包括中压配电网网格采集模块、图数据库存储模块和电网网格搜索引擎模块,通过中压配电网网格采集模块采集配电网中设备信息,采用广度优先遍历算法,逐个确认各设备的通电状态,利用图数据模型,通过图数据库存储模块对采集到的设备信息进行规范化处理,创建索引模块,利用关系数据库系统建立中介数据电子目录,根据电子数据目录逐个生成集合对象,根据集合对象创建数据文件,利用图文索引功能,通过索引模块对中压配电网的设备信息进行搜索,根据系统硬件和软件两部分设计完成基于图数据库的中压配电网网格搜索引擎系统设计。经实验证明,该系统的平均响应耗时短及用户满意度高,鲁棒性强。

基于改进B+树索引的大型数据库检索研究

为解决因信息搜索时间过长造成的数据库检索受限问题,在节约等待时间的同时,完成对数据库主机的精准检索,针对基于改进B+树索引的大型数据库检索方法展开研究。在改进B+树索引架构模型的支持下,完成对数据库主机的查询,再联合关联数据样本,确定模态调度系数的取值范围,实现基于改进B+树索引的数据库主机调度。实施数据矩阵分解,通过构建哈希检索函数的方式,完成对数据库与索引信息的配对处理,实现基于改进B+树索引的大型数据库检索方法的设计。实验结果表明,改进B+树索引条件作用下,信息平均搜索时间小于0.40 ms,因信息搜索时间过长造成的数据库检索受限问题得到较好解决。

上海图书馆《全国报刊索引》数据库

一、产品简介《全国报刊索引》作为上海图书馆旗下专业信息服务品牌,目前的主要工作之一就是对馆藏文献进行数字化。它最初是上海图书馆在1955年创刊的《全国报刊索引》月刊,用来梳理馆藏期刊的篇目索引,方便读者了解、查阅馆藏期刊内容。经60多年发展,《全国报刊索引》已逐渐发展成为深度挖掘和组织的特大型综合性知识服务体系。目前涵盖了超过50000份报刊、8000万条数据量,年更新数据超过1000万条。

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.

金融分布式数据库异步全局索引研究

伴随移动支付的快速发展,传统的金融核心业务所使用的集中式数据库面临性能、可用性等方面的挑战。为此有研究者提出了采用计算和存储分离架构的分布式数据库解决思路,通过网络连接构建在物理上分散、逻辑上集中的分布式数据库管理系统。全局索引是分布式数据库提升查询效率的重要手段,但当前的全局索引主要通过在传统网络中利用同步机制来实现。这种机制在金融数据管理的典型交易和批量导入数据场景下面临单表索引数量少、吞吐量降低、事务响应时间抖动等亟需解决的问题。为此,提出了一种基于分布式数据库的异步全局索引架构,通过新增MQ消息队列、分布式缓存,以及利用RDMA网络,实现一种满足金融典型场景需求的异步全局索引。为了验证有效性,与Oracle、CockroachDB在相同的场景下进行大量对比分析,实验结果表明,在金融核心业务数据的批量导入、交易等场景中,该方法的主要性能指标比现有方法提升60%以上,而对系统资源需求降低20%以上。

数字时代民国档案数据库建设的调查研究

对民国档案数据库的建设现状进行了调查与分析,并选择了具有代表性的民国档案数据库《全国报刊索引》进行详细介绍,旨在通过案例分析评估当前民国档案数据库建设的优势与劣势,指出数字时代下民国档案数据建设在资源整合、技术应用、档案管理等方面存在的问题,并提出相应的改进建议,以期为民国档案数据库的优化建设提供策略参考,推动民国档案资源的深入开发与利用,支持相关学术研究以及公共教育的进一步发展。

向量数据库及其应用研究

[目的/意义]文章通过揭示向量数据库理论、技术、应用等体系,以期推动多模态AI相关理论、技术、应用研究与实践创新。[方法/过程]文章运用文献追溯法、内容分析法阐述了向量数据库演进历程并界定其核心概念,对比分析了其特点、价值,据此梳理了其应用机理、功能及对应的关键技术、应用模式,探讨了向量数据库所面临的挑战及对策,展望了其理论、技术、应用发展趋势。[结果/结论]向量数据库源自向量索引方法体系构建、发展于向量数据检索引擎构建、完善于向量数据库管理系统构建;数据模型、索引机制等方面相比关系数据库、图数据库特点明显;具有用户、数据管理、开发者、研究者等方面的价值;关键技术分为向量数据的嵌入生成、索引、检索3类;应用模式分为数据驱动型、知识驱动型、场景驱动型3类;面临向量数据优质生成、语义描述、存储资源利用、协同共享、伦理安全等方面的挑战;发展态势趋向理论框架体系化、技术方案成熟化、应用服务生态化。

智能数据库学习型索引研究综述

建立高效的索引结构是提升数据库存取性能的关键技术之一.在数据呈爆发式增长、海量聚集、高维复杂的大数据环境下,传统索引结构(例如B+树)处理海量数据时面临空间代价高、查询效率低、存取开销大等难题.学习型索引技术通过对底层数据分布、查询负载等特征进行建模和学习,有效的提升了索引性能,并减少了访存空间开销.本文从学习型索引技术的基础模型入手,对RMI基础模型实现原理、构造和查询过程进行了分析,并总结了基础模型的优点和存在的问题;以此为基础,按照索引结构特点对学习型索引技术进行分类,从索引创建方式和更新策略两方面对学习型索引技术进行了系统梳理,并对比分析了典型学习型索引技术的优点及不足之处.另外,本文总结了学习型索引技术的扩展研究.最后,对学习型索引的未来研究方向进行了展望.

期刊国际数据库简介(Medline)

全名:医学文献库(Medline)所属国家及机构:美国国家医学图书馆(National Lbrariy of Medicine,简称NLM)收录形式及规模:当前国际上最为权威的生物医学文献数据库,被美国、欧洲及中国等药监局列为必检数据库。它的数据来源为三个印刷本索引:《医学索引》(Index Medicus),《牙科文献索引》(The Idext on Dental Lteraturei)和《国际护理索引》(The Iternational Nursing Index),共收录1946年至今5,600多种生物医药期刊的索引与摘要,75%为英文文献,25%为非英文文献。

《临床肝胆病杂志》被欧洲学术出版中心数据库(EuroPub)收录

2024年7月8日,EuroPub Publishing Company来函通知,《临床肝胆病杂志》被“欧洲学术出版中心数据库(EuroPub)”收录。EuroPub是一个国际知名的综合性、多用途的开放获取学术期刊索引库,目前已收录全球3万多种高质量学术期刊,覆盖186种语言、73万多篇文献。被EuroPub收录是本刊拓展国际开放获取平台的又一重要成果,有助于进一步提升本刊国际影响力和传播力,增进本学科国际化交流。

基于强化学习的数据库多属性索引推荐

传统关系型数据库通过人工方式进行索引推荐,已无法适应日益增长的数据需求,而机器学习技术可以有效地解决数据库索引选择问题。针对以往仅在静态数据库下进行索引推荐且无法及时更新索引配置的局限性,提出了一种基于强化学习算法实现为数据库数据动态变化情况下的一组工作负载推荐最佳多属性索引配置的方法(multi-attribute index intelligent recommendation approach,MIRA)。在公开的TPC-H数据集上的实验结果表明,该方法不仅能有效地为一组工作负载推荐最佳的索引配置,而且优于自定义的比较基线和相关强化学习方法。

基于哈希学习算法的分布式物联网数据库数据检索方法

传统的数据库数据检索方法索引次数较多而导致效率受限,为此提出基于哈希学习算法的分布式物联网数据库数据检索方法。首先,提取分布式物联网数据关键词,构造物联网数据库索引结构;随后,过滤检索结点,剔除数据库中的重复数据。在此基础上,建立哈希学习算法数据检索模型,利用损失函数强化数据检索。实验结果表明,基于哈希学习算法的分布式物联网数据库数据检索方法在不同检索半径下的索引次数均最少,检索效果较好,具有实际的应用价值。

高可靠性移动通信网络数据库跨域安全检索研究

高可靠性移动通信网络数据库在跨域检索过程中容易被攻击者修改数据,导致数据检索精度与效率下降,因而研究高可靠性移动通信网络数据库跨域安全检索方法。通过主密钥对和用户私钥、公钥确定密文索引,结合密文获取安全查询索引,提取安全查询索引关键词。通过改进TF-IDF权值方法确定索引关键词相关度分数,结合相关度分数对检索结果进行排名和过滤,将检索结果返回给数据使用者,完成跨域安全检索。实验结果表明,这种方法的检索结果的查全率、查准率、效率均较高,检索效果好。

基于实际案例数据库性能调优技术研究与实践

随着数据量的爆炸式增长,数据库性能调优已成为确保系统高效、稳定运行的关键。研究通过实际案例,深入探讨了数据库性能调优的技术与实践,包括索引优化、查询优化、存储优化等,并结合具体代码编译展示了调优效果。

档案一体化平台中的分布式数据库优化研究

随着档案数据量的迅速增加,传统的数据库系统在处理高并发请求和大规模数据存储方面面临巨大挑战,难以满足数据一致性、查询效率和系统扩展性的需求。本文探讨了综合档案平台背景下分布式数据库的优化策略,重点关注如何有效应对大规模档案数据存储和访问的挑战。本文提出了水平分片技术、基于权重的负载均衡、乐观并发控制以及B+树索引的优化策略。实验结果表明,本文提出的优化策略大幅提高了系统的并发处理能力、档案数据存储效率和查询性能,为档案平台在高并发和大数据场景下的稳定运行提供了有力支持。