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为了提高对混合架构下ORACLE数据的挖掘和查找速度,提出一种基于频繁项目集关联规则挖掘的数据快速查找方法。构建ORACLE数据的内部关联属性映射关系模型,在异质网络混合构架模式下,采用Graph OLAP数据仓库模型进行数据库检索的关系维度表,提取表达ORACLE数据属性信息的特征参量,通过同态标签检索方法,实现对目标数据的快速查找定位。仿真结果表明,采用该方法进行ORACLE数据查找的查准率和查全率较高,计算速度较快,性能优于传统方法。 相似文献
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通过对数据库的存储结构优化设计,提高数据库的吞吐量。传统方法采用存储节点校验数据适应度分区的数据库存储模型,数据库中存在重复冗余数据,不能自适应滤除,导致数据存储开销较大。提出了一种基于分布结构自适应筛选的数据库存储优化模型,首先进行数据库的存储机制和分布式数据结构分析,采用相空间重构方法进行存储空间的结构分布重组,采用分布结构自适应筛选方法对提取的数据信息流进行重复冗余数据滤波处理,改善数据在数据库存储空间中的结构分布,实现数据库存储优化。仿真结果表明,采用改进的方法进行数据库构建,能提高数据库存储吞吐量,降低数据存储开销,提高数据库的访问和调度性能,展示较好的应用价值。 相似文献
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