XML数据中Twig查询处理与优化技术研究综述

可扩展标记语言(extensible markup language,XML)数据已被广泛应用于网络数据交换和存储领域。作为XML数据查询的核心操作,Twig查询处理与优化技术具有十分重要的研究意义。为此,全面总结了Twig查询处理与优化技术在传统XML数据、分布式XML数据、不确定XML数据、图模型XML数据中的发展现状,并分析了存在的问题和挑战,最后探讨了Twig查询处理与优化技术今后的发展趋势和研究方向。

XML数据库及相关问题研究

本文介绍了XML数据库的基本概念及相关技术,并对XML数据库的应用和性能问题给出了一些探讨性的结论.

概率XML数据模型的综述

随着XML成为网络信息表示和交换的标准以及不确定数据的广泛存在,概率XML数据库管理技术成为了当今研究的热点,研究者根据概率数据的类型和解决实际问题的需要提出了多种概率XML数据模型。首先介绍了概率XML数据管理技术的概念,特点和挑战;其次综述了概率XML数据和概率XML数据模型,各种模型的核心思想都来自于可能世界模型,通过选择孩子节点以及删除节点可得到一个可能世界的实例,而且所有实例的概率之和为1;最后介绍了不同模型之间的转换关系。为概率XML数据库的查询、规范化理论奠定了基础。

基于XML数据岛的客户端数据操作的实现

XML数据岛是网页设计中处理XML数据的新技术.介绍了XML数据岛的概念,讨论了Web页中XML数据绑定的原理和实现,并给出了基于XML数据岛和XML数据绑定技术在客户端实现各种数据操作的方法和代码.

一种自适应的XML数据流质量预测策略

针对当前XML数据流质量检测存在的不足,提出了一种自适应的XML数据流质量预测方法XAFS。该方法用XML键构建的矢量矩阵作为窗口、利用矢量积小波变换多级分解与重构XML数据流、再结合最小二乘支持向量机对XML数据流质量进行预测;为了更好的适应网络负载,采取加权与自适应窗口调整等调度策略充分保证XML数据流的质量检测。对比其它相应算法,一系列仿真实验表明所提出算法具有较高的精度与实用性,是XML数据流挖掘的一种有效方法。

关于处理大型XML数据的NXD方法研究

XML作为SGML标记语言的一个子集,由于它能很好地表示结构化和半结构化数据,而逐渐成为Internet上或应用程序间数据交换和信息表示的标准。分析和处理XML文档的场合也越来越多,其方法和工具也有很多,然而,对于很大的文档,传统的处理方法存在着很多的缺点和不足之处。文中提出了一种新的分析处理XML文档的方法,即利用NativeXML Database(NXD),以提高分析处理的性能。

XML数据索引技术

对XML数据建立有效的索引,是左右XML数据处理性能的重要因素.深入地讨论了目前XML索引技术的研究现状,将XML索引技术分为两大类:节点记录类索引(本身还可以分为3个小的类型)和结构摘要类索引.根据XML数据查询处理效率以及XML数据修改对XML索引的要求,讨论了相关XML索引方法的优点和不足,并归结出XML索引后续研究的3个方向:XML结构信息的获取,路径信息的多维处理,数据修改合法性的有效支持,以及涉及能够同时有效满足XML查询和信息获取的索引.

基于树自动机的XPath在XML数据流上的高效执行

如何在 XML 数据流上高效地执行大量的 XPath 查询成为数据流应用中一个迫切需要解决的关键问题.目前提出的算法或者不能完全支持 XPath 的常规特性,或者在算法的执行效率和空间代价上不能满足数据流应用的要求.提出了基于树自动机的XEBT机来解决这个问题.与传统方法相比,XEBT机具备如下特征:首先,XEBT机基于表达能力丰富的树自动机,无须附加中间状态,或保存中间结果,就能处理支持{[]}操作符的 XPath;其次,XEBT 机支持多种优化策略,包括基于DTD的XPath查询自动机的构造;在空间代价有限增加的情况下采用局部确定化减少并发执行的状态;采用自上而下和自下而上相结合的查询处理策略.实验结果表明,提出的方法能够支持复杂的XPath 查询,在执行效率和空间代价方面优于传统算法.

纯XML数据库研究综述

虽然XML是一种专门为Internet所设计的标记语言,但是它已经成为Internet上数据表示和数据交换的标准。如何对XML文档进行有效管理与快速查询是当前学术界的研究热点,即所谓的XML数据库。主要对当前XML数据库的研究现状与发展趋势进行全面的论述与分析,并对其中尚未解决的挑战性问题进行了客观的评价与分析。

原生XML数据库(NXD)技术

NXD的内涵是:定义了一个(逻辑)模型,并根据该模型存储文档;以XML作为其基本(逻辑)存储单位;对底层的物理存储模型没有特殊要求。NXD具有支持文档集概念、至少支持一种查询语言、对文档进行更新等特点,其潜在的应用领域包括:合作信息的入口、分类数据、创造零件数据库等。

基于关系代数的XML数据查询

XML渐已成为Web上数据表示和交换的通用语言。为了有效地利用大量的XML文档,需要研究XML数据查询技术。提出了基于关系代数的XML数据查询方法。XML子句可以用关系代数表达式表示,并通过关系代数操作得到查询结果。该方法为查询XML数据提供了一种简洁和有效的手段。

XML数据库的研究与应用

XML是一种专门为Internet所设计的标记语言,随着XML的大量应用,它已经成为Internet上数据表示和数据交换的标准,如何有效地管理大量的XML数据显得非常重要。使用数据库技术对XML进行管理,这已经成为一种必然的发展趋势。XML与数据库相结合已经成为一个新的研究领域,也是XML和数据库发展的趋势。文中探讨和分析了XML数据库的相关知识,介绍了Native XML数据库及一个NXD系统eXist,最后表明XML数据库将成为一个新的研究领域。

XML数据流上的有序XPath查询处理

XML数据流上的查询处理是最近研究工作的一个热点,如何高效地处理XML数据流上的XPath查询是其中的核心问题.之前的相关工作主要考虑了无序XPath查询处理的情况,而在股票信息监控、新闻信息订阅等很多的XML数据流应用中常常需要对有序XPath查询进行有效的支持.对于有序XPath查询的处理,之前的方法需要将查询进行分解,然后通过连接将分解后的子查询得到的中间结果合并.针对有序XPath查询自身的特点,提出了在查询树上引入顺序和位置标记,记录查询结点之间的顺序关系,并在此基础上提出了一种创新的XML数据流上的XPath查询处理算法OrderedXP.相比之前的工作,OrderedXP能够大量地减少缓存的中间结果数目,而且不需要分解原来的查询,避免了额外的连接操作.详细的实验数据验证了OrderedXP能够显著地提高有序XPath查询在XML数据流上的执行效率.

一种改进的建立XML数据的路径索引的方法

随着XML日益普遍的应用,如何快速准确地访问XML文档中的数据已成为亟待解决的关键问题,建立路径索引是提高查询效率的一种重要手段.本文分析了可能导致路径索引复杂度过大的原因,提出一种分步建立和更新路径索引的方法,对于具有复杂引用关系的源数据,根据查询的需要只对数据中部分路径建立索引,并通过阈值控制索引的规模.实验结果表明,本文提出的方法可以有效地降低建立和维护XML数据的路径索引的代价.

结构化数据到XML数据的语义映射

XML的DTD机制不足以表现结构化数据的语义 .本文在路径约束的基础上 ,提出一种新的语义映射机制 .引入域的概念描述结构化数据到XML数据的结构映射 ,将结构化数据的平面结构映射为XML数据的树状结构 .通过有域层次的键规则表达式 ,将结构化数据中分散在各表中的键的定义映射到XML数据中 .利用域的概念和模板匹配的原理 ,引入域关系表达式及其扩展表达式来实现结构化数据到XML数据的语义映射 .由此构成的语义映射机制可以和XML数据的模式抽取很好的集成在一起 。

XML数据绑定及对象序列化的应用研究

分析研究了JAVA序列化和XML数据绑定的技术,突出了XML数据绑定在大多数场合上的应用优势。并且在一个电子政务的项目中,实现了XML数据绑定的模型。

XML数据分页索引技术研究

对海量XML文档的索引查询技术进行研究,提出一种XML数据分页索引查询实现方法。该方法把页面元素标记数量作为数据分页依据,建立XML数据的分页索引,并在该分页索引上实现XPath查询。实验结果表明,该方法能够针对不同的索引页面,采用不同的索引查询方法,有效地提高了查询效率。

一种XML数据库的数据模型

数据模型是XML数据管理领域研究的核心问题之一.现有的数据模型在表达XML数据库复杂的数据结构和操作方面仍有不足.以映射为基础,提出了一种新的数据模型.该数据模型给出了XML数据库复杂的数据结构和语义的精确定义,并提供了数据结构上操作代数的定义,包括路径表达式操作和数据维护操作.该数据模型已应用于一个基于XML的信息集成系统中.事实表明,它能够有效地支持XML数据管理的应用.

利用castor实现Java和XML数据绑定

随着企业信息化的全面发展,统一管理企业分散的资源变得日益重要.基于Java和XML之间的数据绑定技术提出了一种解决方案,把当前基于不同平台的企业信息管理系统中的各种数据资源集成起来,提供统一的存储格式和访问形式.

面向XML数据库的智能数据清洗策略

针对XML数据质量问题,通过引入贝叶斯学习方法与马尔可夫链概率转移策略建立XML数据清洗过程的元数据模型,根据综合清洗结构化数据中相似重复记录的思想,提出一种智能清洗XML数据的新方法。实验表明,与其他方法比较,该方法不仅自动化程度较高,降低人工参与的程度,而且精确率和查全率提升了2%～5%。