基于Agent的分布式查询优化研究

Internet上异构的软硬件环境以及多种并行机制对分布式查询优化技术提出了新的挑战，文章将分布式人工智能与数据库管理系统两个研究领域相结合，给出了基于Agent的分布式查询优化系统模型，在该系统中，Agent采用了典型的慎思型体系结构，即BDI模.Agent具有信念库，目标库并在此基础上进行学习和推理，多个Agent之间通过协调，协作以及协商以支持分布式数据库系统的动态查询优化和规划的执行，提高系统的查询效率。     

基于高校教材管理系统的分布式查询优化技术

分析了分布式数据库查询优化要考虑的问题,然后描述了分布式数据库查询优化的过程,最后给出了高校教材管理系统中可以选择的分布式查询策略。     

分布式资产管理查询优化的研究

以某集团公司固定资产查询系统为例,讨论了查询优化问题,提出了适合本系统的查询优化策略。     

面向大数据的分布式并行集群存储技术研究

本文研究了面向大数据的分布式并行集群存储技术,分别介绍了面向大数据的分布式内存数据库技术原理、分布式并行集群存储及其优势,对于大数据的整合、处理更加便捷.     

基于存储共享的数据流查询优化技术

针对数据流查询优化问题,分析了数据流查询处理的基本过程和查询共享模型的特点.设计了一种基于共享队列的二级索引作为数据流中间结果的存储结构,并相应地提出了一种数据流存储共享的迁移算法.该结构减少了数据流查询过程中对存储空间的占用,也为数据共享情况下的数据迁移提供了一定的灵活性.     

XML数据的查询技术及优化策略

随着科学技术的发展,计算机为主的一系列科学技术得到了迅猛发展,XML,可扩展标记语言,也成为网络应用中重要的组成部门。XML广泛应用于金融、电子政务、电子商务、科学数据、出版、以及各种资料的数字化管理,成为数据交换的标准。IBM公司直接就把XML作为产品的新卖点,微软也称能够实现XML的查询和存储。XML数据管理市场竞争激烈,引发了XML技术的不断改革和提高。     

基于数据库优化技术的查询应用

Visual FoxPro是一种关系型数据库管理系统,具有强大的数据处理能力和界面开发能力, 是一个数据库应用程序开发的优秀工具.查询是数据库信息管理系统的重要功能,是数据库管理系统的核心操作.通过SQL语句和设计查询程序,实现良好的查询数据界面,用户可以选取任意输出字段,设置任意查询条件,实现语句和条件灵活多变的查询要求.     

面向大数据的分布式存储技术的发展与应用

随着计算机信息技术与互联网信息技术的快速发展,计算机网络技术已经渗透进入各行各业,网络上的信息资源呈现爆发式增长,互联网信息技术的使用给我们的生活带来了极大的便利,但互联网上的信息十分庞杂,给使用者带来了巨大的困扰。大数据时代下的数据存储需求更加多样,传统的数据存储系统已经难以满足大数据存储的需求。本文将深入地研究基于大数据的分布式存储技术,并结合实际案例分析分布式存储技术的应用。     

基于SQL的数据存储和查询

1999－2000年广东省电力试验研究所承担了广州海岸电台新业务系统（或称为Z系统）的开发项目,针对广州海岸电台业务系统开发中的数据库部分,介绍了基于SQL的分布式数据库的设计,着重论述了数据存储和查询的实现问题。     

基于Hadoop技术的数据查询平台建设

传统的关系型数据库架构在应对电信运营商海量的大数据处理时建设成本高昂,处理能力低下,已经无法满足在大数据场景模式下的新型业务需求。Hadoop云计算平台作为一种新型的大数据处理方案,充分利用其低价格和高性能的优势,可以满足海量数据存储及数据处理功能。文章在对Hadoop技术介绍的情况下,设计一套基于Hadoop架构的数据查询平台,实验证明,该平台能够有效提高数据处理效率,降低建设成本。     

关系型大数据查询的层次结构

数据查询是获取信息的重要手段,大数据的特征从不同维度上给经典的数据查询理论和方法带来了新的挑战,如何最大限度地获取信息是大数据应用亟待解决的问题。在大数据规模庞大、时效性强、类型多样化、准确性弱等特征中,规模庞大最为突出,围绕该特征的大数据查询解答问题是目前的研究热点。本文针对数据规模庞大这一特征,以关系型数据为对象,描述了由数据库向大数据转化的演变历程,并根据大数据的特征将大数据分成八类,给出了大数据的形式化定义,以关系型大数据库为例,讨论了查询的层次结构,并将查询分类为：一阶查询、存在性查询及不动点查询。针对不同的查询,讨论了其预处理方法并进行实验。     

分布式数据查询策略的性能估计算法

分布式数据查询策略及其结构(DDB结构),与传统的HLR-VLR结构有很大的不同.本文提出了一种对DDB结构的性能估计方法,其基础是用户的移动性和呼叫特性的概率分布.本文对DDB结构的代价和呼叫传递时延等性能参数进行了研究,证明了DDB结构的性能优越性.     

基于NoSQL数据库的大数据查询技术的研究与应用

本文通过No SQL的由来、No SQL数据库的分类和No SQL数据库的大数据查询技术的应用,结合了铁路客票实名制售票信息综合分析系统中的大数据操作,对基于No SQL数据库的大数据查询技术的应用进行了研究。     

大数据分析的分布式MOLAP技术

计算机设备在进行信息数据的存储、管理以及分析的过程中,会受到大数据规模效应的极大影响,而对于这一问题,当前的学术界选择了利用计算机分布式文件系统以及Map Reduce来进行应对。在大数据的环境下,存在一种分布式MOLAP技术,其是在计算机分布式文件系统中的Map Reduc模式下得以构建,又可以将其称之为分布式联机分析处理(Distributed On-Line Analytical Processing,DOLAP)。本文将针对分布式MOLAP技术进行大数据前提下的分析,以期能够为今后的分布式MOLAP技术发展提供有效理论参考依据。     

大数据在移动用户上网记录查询中的应用研究

在移动互联网时代,提供移动用户上网记录详单是解决流量计费"雾里看花"问题的必然要求。而上网记录详单数据是典型的"大数据",传统技术架构设计模式已不再适用。文章分析当前主流的大数据处理技术,对其在移动用户上网记录查询系统中的应用进行研究。通过搭建以上网记录数据为核心的大数据平台,为数据挖据分析奠定基础。     

面向大数据的分布式系统设计关键技术研究

随着云计算、物联网等信息技术的飞速发展,异构数据源越来越多,数据信息量在飞速增长,数据的类型也复杂多样,不仅使得信息系统规模日益庞大,也导致海量非结构化数据管理复杂、异构数据存储利用率低下、资源不易扩展等问题。     

Hive日志分析的大数据存储优化探讨

由于近些年我国信息化水平的提升,数据为我们工作与生活带来了不可估量的机制,怎样快速地转化大数据为可用信息,可以说是现阶段研究的重要课题。该研究基于Hive磁盘利用率与数据仓库查询性能的优化方式,有助于在专用场景中对Hive日志查询速率进行全面提升。该研究首先对Hadoop和大数据研究现状进行分析,其次探讨Hive日志分析的优化大数据存储策略,以期能够对大数据存储提供有效借鉴。     

大数据环境下的可靠存储技术思考

针对分布式容错技术的研究,提出了两点关键要求:降低冗余开销、提高节点修复效率。分析目前主流的容错策略:复制、纠删码、再生码、基于局部可修复码,并认为这些容错策略存在不同程度的缺陷,因此设计出容错能力、计算效率及存储利用率更高的容错策略,仍是未来很长一段时间内值得深入研究的问题。