SQL查询在visualFoxPro数据库中的应用

增、删、改、查是数据库管理中的重要操作,也是数据库应用中的关键的几部分内容。本文对于SQL语言中查询语句在visualFoxPro数据库中的应用的相关问题进行了分析和探讨,并且进行了举例。

分析SQL查询在visualFoxPro数据库中的有效运用

SQL称之为结构化的查询语言,属于数据库查询以及程序设计的语言,可以对数据进行查询、存储以及管理。其中,增加、删除、改写以及查询等都是数据管理工作当中十分重要的环节,也是应用比较关键的部分。本文主要分析SQL语言在visualFoxPro查询数据库当中的应用分析。

任务驱动模式下VisualFoxPro数据库教学方法的探讨

在高等学校教学模式下,数据库教学中分组教学法、角色扮演法、形象比喻法等多种教学法的应用。

颌面骨整形重建外科VisualFoxPro数据库编程方法

目的:以颌面骨整形重建临床医疗环境为编程对象,探索建立VFP 关系型数据库的编程方法。方法:数据库编程软件采用Microsoft Visual FoxPro (VFP)6.0,系统分为一般信息模块,先天性颌面骨畸形模块,创伤后颌面骨畸形模块,肿瘤切除手术后颌面骨畸形模块,各模块包括其相对应的实际环境数字化环节。结果:数据库数据完整,结构紧密,逻辑性强,查询方便,具有初步智能化功能和Web 功能,可升级更高级软件,可并入上一级数据库。系统维护方便、费用低。结论:本编程方法可以建立颌面骨整形重建外科专业数据库。

在WWW模式下访问VisualFoxpro数据库

介绍一种将VFP数据库的数据发布到网络上的快速方法。

VisualFoxPro数据库程序设计课程的教学研究与实践

计算机技术是一项实用性较强的学科,很多高校开设了各种计算机课程,比如C语言、Java、C+等,由于其专业的可操作性较强,因此在校内教学中就会有专门的计算机操作实训课,相比较于传统的文字教学,类似于电脑教学这种教学方式需要有专门的课程设计和教学方法研究,进一步提升计算机教学的软实力,为国家培养大量具有实际应用型的专业性人才。本文以VisualFoxPro课程为例,探究数据库程序设计课程的教学实践方法,仅供参考。

案例教学法在VisualFoxPro数据库程序设计课程教学中的应用探讨

案例教学法是经过长期教学实践形成的教学方法,近几年来已经被各种学科教学广泛应用,积累了丰富的教学经验。文章首先分析了目前各高校Visual Fox Pro数据库程序设计课程教学存在的问题,然后就案例教学法在该课程教学中的具体应用进行了详细探讨。实践证明,新的教学方法使教师的授课方式更加丰富,提升了教学效率,同时也提高了学生分析解决实际问题的能力,使学生学习计算机知识的兴趣更加浓厚,同时学生参加全国计算机二级等级考试的通过率也显著提高,收到了非常好的教学效果,对Visual Fox Pro数据库程序设计课程教学起到了积极的推动作用。

基于机器学习的数据库系统参数优化方法综述

参数优化是影响数据库性能和适应性的关键技术,合理的参数配置对于保障数据库系统的高效运行至关重要,但由于参数较多且参数间具有强关联性,传统参数优化方法难以在高维连续的参数空间中寻找最优配置,机器学习的发展为解决这一难题带来新的机遇。通过总结和分析相关工作,将已有工作按照发展时间和特性分为专家决策、静态规则、启发式算法、传统机器学习方法和深度强化学习方法。对数据库参数优化问题进行定义,并说明启发式算法在参数优化问题上的局限性。介绍基于传统机器学习的参数优化方法,包括随机森林、支持向量机、决策树等,描述机器学习方法解决参数优化问题的一般流程并给出一般实现。由于需要大量带标注的数据,传统机器学习模型在适应性和调优能力等方面存在不足。侧重介绍深度强化学习模型的工作原理,定义参数优化问题与深度强化学习模型的映射关系,比较基于深度强化学习的相关工作对数据库性能提升、模型训练时间和涉及的技术,描述基于深度神经网络构建和训练智能体的具体流程。最后,总结已有工作的特点,对当前机器学习在数据库参数优化方面的研究热点和发展方向进行展望,指出多粒度调优、自适应算法和自运维是未来的研究趋势。

面向多模态数据的新型数据库技术专题前言

以数字技术为标志的新一轮科技革命方兴未艾,将人类带入数字经济时代.全球各行各业数据量呈现爆炸式增长,数据类型和数据格式也呈现多种形式,例如结构化关系表、半结构化JSON/XML、非结构化文本/图像/视频,以及图数据、流数据和时序数据等.这要求数据库系统能够同时高效地管理多种不同类型的数据.多模态数据管理与分析成为亟需解决的问题.目前的方法主要通过拓展现有的数据库或通过集成各种不同模态数据管理引擎来支持多模态数据管理与分析,缺少新颖的理论、方法与技术的支撑.本专题围绕多模态数据管理与分析的整个生命周期,通过结合大数据技术和人工智能方法探讨新型数据库系统理论、方法和技术,包括多模态数据统一建模、存储与索引、查询与挖掘、并发控制、多模态数据库系统构建及其典型应用等主题,赋予数据库系统新的管理能力,形成多模态数据管理与分析在各行各业的最新应用成果.

基于FAERS数据库的白消安不良事件信号挖掘与分析

目的 利用美国食品药品管理局不良事件报告系统(FAERS)数据库对白消安的药品不良事件(ADE)进行研究,挖掘潜在的ADE信号,为临床安全用药提供参考。方法 检索FAERS数据库中2004年第1季度至2023年第1季度的数据,通过数据清洗、目标药物名称标准化,获得以白消安为首要怀疑药物的ADE记录。采用报告比值比法、比例报告比值法和综合标准法挖掘白消安ADE信号,并利用信息成分法进行信号强弱判断。以《国际医学用语词典》对ADE进行系统器官分类(SOC),并按照ADE发生频次和信号强度分别排序。结果 共获得20 326份以白消安为首要怀疑药物的ADE报告,涉及患者5 615例,男性患者比例高于女性(40.71%vs.30.74%);年龄小于18岁占31.56%;上报人群主要为医师(33.71%)、其他健康专业人员(24.35%)以及药师(23.86%);上报国家主要为美国(29.69%)、日本(15.78%)、法国(11.79%)。共挖掘出白消安相关ADE信号556个,其中117个ADE信号未被药品说明书收载。556个ADE信号中,发生频次前五位ADE分别为产品用于未经批准的适应证、肝小静脉闭塞症、黏膜炎症、巨细胞病毒感染和移植物抗宿主病;信号强度排名前五位ADE分别为肝小静脉闭塞症、急性移植物抗宿主病、静脉闭塞性疾病、移植物抗宿主病以及慢性移植物抗宿主病。挖掘的ADE信号共累及23个SOC,数量排名前三的SOC分别为感染及侵染类疾病,各类检查,良性、恶性及性质不明的肿瘤(包括囊状和息肉状)。结论 白消安临床应用中,应警惕肝小静脉闭塞症、感染、移植物抗宿主病、神经相关毒性和血栓性微血管病等易造成严重后果的ADE,临床药师协助医师做好ADE的预防方案,提高白消安的使用安全性。

互联网时代分布式关系数据库的有益探索

在实现分布式数据库的技术方案上,业界存在不同的选择.第一种方式需要对应用系统进行拆分,通过分库分表将原本单个数据库管理的数据分散到多个集中式数据库.分库分表方案要求应用系统重构,跨库访问效率较低,关系数据库的重要功能,如外键、全局唯一性约束.

长城数据库建设与数字化应用实践

长城因规模巨大、人文与自然环境复杂、公众认知不足,面临保护管理难题。天津大学长城课题组持续20年对长城遗产进行图像采集与基础研究,搭建“长城防御体系时空数据库”“长城全线实景三维数据库”。基于双数据库,从学术层面对长城防御体系开展系统性研究,发掘出多项长城资源;从专业层面为长城病害及风险监测工作提供支持;从社会层面,线上联合互联网企业搭建“云游长城”平台,线下与博物馆单位合作策划“虚实之间·发现长城——天津大学长城研究和数字成果展”。诸多成果助力长城整体性数字再现,为长城保护、研究、管理提供科学依据,提高公众在长城保护过程中的参与度。

面向国产数据库的实验课程思政教学探索

以华为公司研发的国产数据库openGauss为例,提出数据库实验课程中课程思政与数据库实验教学的融合方法,通过实践分析并评估融入国产数据库openGauss课程思政的数据库原理实验教学方法对学生综合素质和专业能力的影响,探讨融合过程中的挑战和改进方向。

基于创新创业能力培养的数据库课程教学改革

针对数据库课程教学中缺乏培养创新创业思维能力的复杂工程问题案例、教师难以掌握学生过程性学习情况等问题,从教学模式、实践教学方法、信息化教学手段、课程考核评价方式等方面提出课程教学改革的思路与方法,最后通过应用实践说明改革成效并提出思考和解决策略。

数据知识产权登记:商业秘密模式抑或数据库模式

数据知识产权登记试点实践的背后隐含着商业秘密模式和数据库模式的理论分歧。数据的商业秘密保护存在影响数据访问、阻碍数据流通利用的负面效应,不值得在制度上予以强化激励。与其通过商业秘密模式寻求数据与知识产权的关联,不如转向数据库模式。我国数据知识产权登记实践中普遍存在“数据结构”要求,与欧盟的数据库概念具有相通之处。“数据结构”可以体现数据集合的智力成果属性。在大数据时代,数据知识产权保护具有超越传统的数据库保护的内涵。相比欧盟“限缩保护范围—权能宽泛模糊”的数据库特殊权利范式,我国可以选择“扩张保护范围—限缩权利内容”的对应范式,从而适应数字时代数据财产保护的新需求,打造数据库保护的中国升级版。

单中心瓣膜外科手术数据库和随访系统20年建设成果分析

目的探讨心外科专业数据库发展的困境及突破方向,希望为心外科专业数据库的建设带来有益的参考。方法通过对首都医科大学附属北京安贞医院瓣膜外科中心的手术数据库和随访系统信息提取与对比分析,回顾总结数据库的运行情况及存在的问题。结果手术信息数据库2001年起已持续运行20余年,收录瓣膜手术患者15420例,并已成为临床工作的一部分。我们发现20余年来瓣膜手术患者在年龄、病变瓣膜、手术方式等多方面发生改变,提示了瓣膜疾病的变迁及外科手术技术的进步,治疗患者年龄由最初2001年的(46±15)岁上升至2023年的(58±13)岁。随访系统自2013年运行2年内,注册患者962例,参与随访691例,随访率71.8%。但后续出现持续发展的瓶颈。相比于手术数据库,随访系统在服务主体定位、信息采集方式、数据库工作模式等多方面存在差异。结论大数据时代的心外科数据库建设需要国家顶层设计与实践探索相结合,建立以患者为核心、国家层面的纵向数据库,配合以病种为核心、专业层面的横向数据库。涵盖完善的基础及专业信息,应该是未来专业数据库发展的方向。

高校图书馆手稿数字化与在线揭示的实践研究——以华东师范大学图书馆手稿数据库建设为例

国内高校图书馆收藏了大量的纸质手稿,但由于缺少数字化、长期保存以及在线揭示的整体解决方案,无法有效发挥其价值。本研究在手稿数据库需求分析的基础上,以华东师范大学手稿数据库建设为例,利用开源软件Goobi实现分布式手稿加工与发布,借助人工智能技术对手稿进行深度挖掘,基于IIIF的底层架构使特藏库可以整合国际知名文化遗产机构发布的手稿资源到本地。根据手稿资源的特点,构建手稿在线阅读图像工具、注释转录、手写识别、特征识别、自动标签等功能,提升用户体验。未来还将不断探索名人角色扮演参考咨询、多光谱三维手稿浏览以及手稿鉴定等功能,推动国内高校图书馆手稿数据库的建设。

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.

文化创意产业导向下的图书馆文创IP数据库构建研究——以《上海图书馆文创IP资源库》为例

本研究以文化创意产业的发展为导向,以上海图书馆构建的《上海图书馆文创IP资源库》为例,对图书馆文创IP数据库的构建进行深入研究。通过对《上海图书馆文创IP资源库》的调研和分析,探讨图书馆如何利用数字技术和文化资源,构建和管理具有创意价值的IP数据库,并借此为文化创意产业提供丰富的创意资源,推动文化产业的创新与发展,为图书馆文创开发的进一步发展带来新的思路和机遇。

GPU数据库实现技术发展演进

爆炸式增长的数据对存储和处理数据提出了更高的需求,GPU数据库作为新硬件数据库的一个重要分支,在大容量和高性能处理方面有其独特的优势.GPU数据库作为高性能数据库的代表,在最近几年受到学术界和产业界的关注,一批具有代表性的研究成果和标志性的实际产品已经出现.GPU数据库的技术发展按照GPU加速型和GPU内存型两种技术路线展开.两种技术路线都有相应的原型系统或产品出现.虽然两种GPU数据库的发展路线在实现上有所不同,但GPU数据库最基本的功能部分和核心技术是相似的,都有查询编译、查询优化、查询执行以及存储管理等功能.当前主流的数据传输方案除了PCIe之外,NVLink、RDMA和CXL等传输方案也为不同处理器之间的数据传输提供了更多的可能性.大多数GPU数据库使用列存储模型来存储数据,少数GPU数据库(如PG-Strom)对两种存储模型都支持.在列存储模型上利用压缩技术能减少数据的存储空间和传输时延.在GPU数据库上进行的压缩和解压的时间应该在整个数据处理的过程中占比很少.在GPU数据库上建立和维护索引不应该有很大的系统开销.JIT编译时间短、编译效率高,是GPU数据库编译的主流.操作符对数据库查询性能的影响非常明显,连接操作、分组聚集和OLAP运算符是目前研究最多的三个类型.目前大多数的研究中,连接和分组聚集算子通常结合在一起研究.在连接算子执行的过程中还和表的连接顺序结合在一起进行考虑.OLAP算子是GPU数据库中的又一个被大量研究的算子,GPU数据库在OLAP算子和模型方面持续受到研究者的关注.GPU数据库有三种查询处理模型,即行处理、列处理和向量化处理.向量化处理和列处理在实际系统中应用较多.由于GPU加速型数据库技术的发展,CPU-GPU协同处理模型上的查询方案与查询引擎也有一定数量的研究成果出现.当前GPU数据库的查询优化研究主要有三部分:多表连接顺序、查询重写和代价模型.然而,GPU数据库的代价评估模型在目前还没有很好的解决方案,GPU数据库的查询优化在未来仍有很大的研究空间.事务在GPU数据库中没有得到很好的研究,尽管有单独的原型系统,但目前的研究还没有取得重大进展.本文总结了GPU数据库各种关键技术已有的研究成果,指出GPU数据库当前存在的问题和面临的挑战,对未来的研究方向进行了展望.