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  1. sql2005 xml查询处理 带完整实例可运行

  2. FOR XML Raw FOR XML AUTO FOR XML AUTO, ELEMENTS
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2008-12-19
    • 文件大小:7168
    • 提供者:jwwyqs
  1. 移动对象全时态索引结构与查询处理技术研究

  2. 随着定位技术与无线通信技术的迅速发展,对移动对象进行跟踪与定位变得可行与必要。移动对象信息管理在交通监测,舰船导航,移动计算,气象预测,电子战场等诸多领域有着广泛的应用。移动对象信息随时间不断发生变化,历史信息包括时间和空间两个方面。以上特性决定了传统的数据库技术无法提供对于移动对象信息的有效管理,由此移动对象数据库相关研究被提出以管理大量移动对象频繁更新的动态信息。目前为止已有大量技术支持移动对象历史信息查询或未来信息预测,但是缺乏对于全时态信息索引结构与查询处理方法的研究。
  3. 所属分类:交通

    • 发布日期:2008-12-23
    • 文件大小:546816
    • 提供者:shchylove
  1. 空间数据库查询处理与优化

  2. 本ppt主要讲述了空间数据库中常用查询语言及其优化
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2008-12-27
    • 文件大小:551936
    • 提供者:fjjyy611560
  1. MySQL SQL查询优化最佳实践

  2. 详细介绍慢查询日志及示例演示,MySQL查询优化器介绍及特定SQL的查询优化等 1.获取有性能问题的SQL的三种方法 2.慢查询日志概述 3.慢查询日志实例 4.实时获取性能问题SQL 5.SQL的解析预处理及生成的执行计划 6.如何确定查询处理各个阶段所消耗的时间 7.特定SQL的查询优化
  3. 所属分类:MySQL

    • 发布日期:2018-04-17
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:machen_smiling
  1. 基于Greenplum Hadoop- 分布式平台的大数据解决方案06 - 分布式数据库存储及查询处理.zip

  2. 基于Greenplum Hadoop- 分布式平台的大数据解决方案06 - 分布式数据库存储及查询处理.zip 视频和ppt下载
  3. 所属分类:PostgreSQL

    • 发布日期:2018-09-24
    • 文件大小:66060288
    • 提供者:u014646662
  1. galy postgres查询处理简介

  2. galy postgres查询处理简介
  3. 所属分类:PostgreSQL

    • 发布日期:2019-03-19
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:qq_38361634
  1. 关系数据库系统的查询优化设计及研究

  2. 随着信息技术的快速发展,查询优化是查询处理过程中必须考虑的重要问题。通过对大型数据库查询语句执行过程的讨论,提出了相应的优化设计方法。实践证明,这种优化过程简单、方便、有效,可提高查询响应速度,改善数据库性能。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-05
    • 文件大小:115712
    • 提供者:weixin_38678796
  1. 基于依赖树的XML数据查询优化与处理方法研究

  2. 根据当前XML查询语言的特点,对XML数据的查询语言及查询处理操作等进行了分析,在此基础上提出了一个新的XML数据库查询语言X-SQL,并在查询依赖树基础上,设计了XML数据查询处理方法,通过此XML数据上的查询处理方法,与路径表达式翻译规则相结合,能够把对于XML数据的X-SQL查询映射成相应的SQL语句,从而获得X-SQL的查询结果。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-04
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38592611
  1. 通信与网络中的一种分布式查询处理研究

  2. 网格是一种新兴的技术,正处在不断发展和变化当中。目前学术界和商业界围绕网格开展的研究有很多,其研究的内容和名称也不尽相同因而网格尚未有精确的定义和内容定位。比如国外媒体常用“下一代互联网”、“Internet2”、“下一代Web”等来称呼网格相关技术。但“下一代互联网(NGI)”和“Internet2”又是美国的两个具体科研项目的名字,它们与网格研究目标相交叉,研究内容和重点有很大不同。企业界用的名称也很多,有内容分发(Contents Delivery)、服务分发(Service Delive
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-22
    • 文件大小:161792
    • 提供者:weixin_38656064
  1. 一种负载敏感的OLAP查询结果缓存管理技术

  2. OLAP(On Line Analysis Processing)是数据仓库的典型应用,在数据仓库中频繁并发地执行涉及较大数据量的OLAP查询时,其查询处理效率易于逐渐降低。缓存技术是一种有效降低OLAP查询处理延时的方法。在现有的缓存数据存储、淘汰策略等研究工作的基础上,结合OLAP任务的负载特性、OLAP任务的结果集大小等因素对性能的影响,提出了一种负载敏感的OLAP查询缓存管理技术WorkloadLRU,并实现了一个ROLAP(Relational OLAP)原型系统。实验证明,Work
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-16
    • 文件大小:358400
    • 提供者:weixin_38577551
  1. 【大数据】SparkSql连接查询中的谓词下推处理(一)

  2. 转自:vivo互联网技术 作者:李勇 1.SparkSql SparkSql是架构在Spark计算框架之上的分布式Sql引擎,使用DataFrame和DataSet承载结构化和半结构化数据来实现数据复杂查询处理,提供的DSL 可以直 接使用scala语言完成Sql查询,同时也使用thriftserver提供服务化的Sql查询功能。SparkSql提供了DataSource API,用户通过这套API可以自己开发一套Connector,直接查询各类数据源,数据源包括NoSql、RDBMS、搜索
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-07
    • 文件大小:418816
    • 提供者:weixin_38606897
  1. snappydata:项目SnappyData-基于Apache Spark:trade_mark:和Apache Geode:trade_mark:的内存优化分析数据库。 在一个集群中进行流,事务处理,分析,预测-源码

  2. 介绍 SnappyData(又名TIBCO ComputeDB社区版)是一个分布式的,内存优化的分析数据库。 SnappyData为统一分析工作负载提供高吞吐量,低延迟和高并发性。 通过在Apache Spark中融合内存中的混合数据库,它可以在一个统一的集群中提供分析查询处理,可变性/事务,对几乎所有大数据源的访问以及流处理。 SnappyData的一个常见用例是以交互速度提供对大量数据的分析,而无需对数据集进行最少的预处理。 例如,无需经常对大型数据集进行预聚集/归约或生成多维数据集以进行
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:125829120
    • 提供者:weixin_42097189
  1. 利用工业传感器应用中基于无线传感器网络中基于流行度的缓存的定期查询优化

  2. 随着我的迅猛发展NTERNETØF T hings(IOT),数十亿智能设备应可用于检测环境变量和定期报告事件,可能在某些地区发生,支持工业应用。 通常,对兴趣点的连续查询可能会有一些区域重叠。 在此设置中,当这些查询足够新鲜时,由最近查询检索到的感官数据可能会有助于回答即将到来的查询。 为了解决这一挑战,我们提出了一种基于流行度的缓存策略,用于优化定期查询处理。 具体地,使用基于单元的方式来划分网络区域,其中每个网格单元被抽象为用于缓存目的的基本单元。 新鲜的感觉数据被缓存在接收器节点的存储器
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38684806
  1. SPQ:数据流上面向可伸缩模式的查询方法

  2.  数据流的模式查询具有很高的领域价值,它不仅需要较高的抗噪能力和实时性,而且查询目标模式还具有可伸缩性,即由多个子模式复合而成,且某些子模式可重复、缺失或倒置.文中提出一种可伸缩模式的查询(SPQ)方法,允许用户定义目标模式并设置可伸缩条件.然后在查询处理中通过模式匹配生成模式流,进而完成满足可伸缩条件的目标模式查询.在真实数据集上进行的实验从查全率、查准率和处理效率上证明了SPQ方法是可行和灵活的.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38618094
  1. l-SkyDiv查询:有效提高天际线的实用性

  2. 最近,Skyline查询处理在数据库社区中引起了很多关注。 给定一组多维对象,天际线查询将查找不受其他对象支配的对象。 据我们所知,现有研究主要集中在如何有效地返回整个天际线集合上。 但是,随着输入数据集的基数和维数的增加,天际线的数量呈指数增长,因此,这种“巨大”的天际线集对用户完全没有用处。 基于上述事实,在本文中,我们提出了一种新颖的l-SkyDiv查询,该查询仅返回具有最大多样性的l个天际线,以提高天际线结果的实用性。 另外,我们从理论上证明了l-SkyDiv查询属于NP-Hard问题,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:598016
    • 提供者:weixin_38722348
  1. 基于扩展Dewey的有序XML树枝模式匹配的高效处理

  2. 查找所有出现的树枝图案是可扩展标记语言(XML)查询处理的核心操作。 避免产生大量中间结果的整体嫩枝连接算法代表了最新的算法。 但是,有序XML树枝连接在文献中很少被提及,并且为解决有序树枝图案(OTP)匹配问题而开发的先前算法的性能很差。 在本文中,我们首先提出一种新颖的儿童链接堆栈编码方案,以紧凑地表示部分有序的小枝连接结果。 基于此编码方案和扩展的Dewey,我们设计了一种新颖的整体OTP匹配算法,称为OTJFast,该算法仅需要访问叶查询节点的标签。 此外,我们提出了一种名为OTJFas
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:390144
    • 提供者:weixin_38669674
  1. 使用扩展的Dewey标记方案对XML进行索引和查询

  2. 查找XML数据库中所有出现的树模式都是有效评估XML查询的核心操作。 杜威标记方案通常用于标记XML文档,以通过在元素路径上记录信息来促进XML查询处理。 为了提高XML树模式匹配的效率,我们引入了一种新颖的标记方案,称为扩展Dewey,它有效地扩展了现有的Dewey标记方案,以结合标签中元素的类型和标识符,并避免扫描标签用于内部查询节点以加速查询处理(以I / O成本计)。 基于扩展的Dewey,我们提出了一系列整体XML树模式匹配算法。 我们首先提出TJFast来回答XML树枝模式查询。 为
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38628243
  1. 快速过滤错误的活动子空间以进行高效的高维相似度处理

  2. 通常,通过修剪不包含查询结果的不活动查询子空间并保留可能包含与请求相对应的对象的活动查询子空间来缩小相似性查询的查询空间。 但是,某些活动查询子空间可能根本不包含查询结果,这些结果称为错误活动查询子空间。 显然,在存在错误的活动查询子空间的情况下,查询处理的性能会降低。 我们的实验表明,当数据为高维数据时,随着维数的增加,对错误的活动子空间的访问次数也随之增加,这一问题变得更加严重。 为了解决这个问题,本文提出了一种空间映射方法来减少这种不必要的访问。 给定的查询空间可以通过在其映射空间内进行过
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:569344
    • 提供者:weixin_38547409
  1. 基于Prüfer序列的RDF数据索引与查询

  2. 语义Web作为数据之网不断汇集并组织Web信息,相关应用因此面临着对语义Web所含大规模RDF数据高效访问的挑战.建立有效的索引机制是提升RDF数据管理和查询性能的一种解决之道.序列式索引既能够支持存储空间压缩又便于采用成熟的序列匹配技术进行数据处理,具有较好的查询处理性能.文中扩展Prüfer序列以支持RDF数据上的索引和查询,实现了名为Prig的原型系统.实验比较并分析了该系统与对比系统在LUBM和SP2Bench两个测试基准上的实验结果,指出扩展的Prüfer索引在大规
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:946176
    • 提供者:weixin_38682026
  1. 列存储数据仓库中启发式查询优化机制

  2. 研究和实践表明列存储更加适合于大规模数据集上的即席查询的"读优化"应用需求.然而由于列存储的处理对象是列,此时传统的基于规则的查询优化方法并不完全适用.文中首先比较了列存储系统中查询优化与行存储系统的不同,在此基础上提出适合于列存储的启发式查询优化机制,其中包括启发式优化策略、重写规则、左深连接树结构和相关算法.实验表明:该文提出的启发式优化机制能有效减少候选计划的规模,排除大量不可能生成最优计划的计划,使得查询处理代价和执行时间大大减小.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:564224
    • 提供者:weixin_38688145
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