全局数据库论文_高云岭,庄克良,丁守芳

导读:本文包含了全局数据库论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译,主要关键词:全局,数据库,模式,分布式,频繁,空间,算法。

全局数据库论文文献综述

高云岭,庄克良,丁守芳[1](2014)在《UEFI+BIOS全局配置数据库的设计与实现》一文中研究指出EDKII是目前最流行的一个高度分层和抽象化UEFI BIOS的开发架构,它针对不同平台硬件参数设置引入了新的设计概念PCD。PCD就是在计算机系统初始化过程中建立起来的一个全局平台配置数据库,它为整个平台的驱动,函数库和模块组提供了有效的信息共享和设置机制。研究了数据库建立和使用的流程和方法,同时指出该数据库平台在非源代码发布中的一些设计弊端。(本文来源于《物联网技术》期刊2014年10期)

李红,宗瑜,解浚源,陈恩红[2](2012)在《多数据库中全局负关联规则挖掘研究》一文中研究指出全局负关联规则挖掘是多数据库关联信息挖掘的重要研究内容,具有广泛的应用范围和使用价值.合并各子数据库的负关联规则是现有全局负关联规则挖掘常用的方法,但数据密度大、规则不全面及运算时间高等问题影响了已有全局负关联规则挖掘方法的效率.本文给出一种新的全局负关联规则挖掘算法,其具体步骤为:(1)扫描各子数据库,建立多数据库频繁模式树;(2)依据频繁项集全局一致性原则,对多数据库频繁模式树执行精简操作;(3)在此基础上产生全局极小非频繁项集;(4)依据极大频繁项集向上闭包原则,产生全局非频繁项集;(5)在规则相关度的基础上提取全局负关联规则.大量的对比实验结果表明,本文算法具有快速发现全局负关联规则的能力.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2012年06期)

何波,闫河[3](2012)在《分布式数据库全局最大频繁项集增量更新算法》一文中研究指出随着分布式数据库记录的不断增加,需要对已挖掘出的全局最大频繁项集进行增量更新。在已经提出的快速挖掘全局最大频繁项集算法(FMMFI)的基础上,提出了分布式数据库全局最大频繁项集增量更新算法(IUGMFI)。IUGMFI算法利用了FMMFI算法已经挖掘出的分布式数据库全局频繁项目和全局最大频繁项集。挖掘增量数据库的全局频繁项目,构建增量数据库的FP-tree,挖掘出增量数据库的全局最大频繁项集,采用自上而下的剪枝策略更新全局最大频繁项集。理论分析和实验结果表明,IUGMFI算法是快速而有效的。(本文来源于《四川大学学报(工程科学版)》期刊2012年03期)

许晓玲[4](2011)在《改进的全局最近邻查询算法及其在空间数据库中的应用》一文中研究指出针对基础数据集合和参考数据集合为相同数据集的情况,给出了一种新型的空间数据库全局最近邻查询算法,该算法能够利用数据最近邻结果的自身特点,避免较大的查询过程中的资源开销。实验结果表明,算法的效率要明显优于常用最近邻查询算法,并且对于不同的数据维数和数据元素数量,特别是对于高维的空间数据集合,算法具有较高的稳定性。(本文来源于《电脑编程技巧与维护》期刊2011年20期)

李章兵,车乌江[5](2011)在《基于全局目录的分布式数据库数据一致性算法》一文中研究指出针对分布式数据库中数据的分布性、事务执行的分布性和一些不可预测的软件错误和硬件故障等原因导致的数据不一致性问题,指出解决这些问题尚存在的困难,分析了消息队列法、事务控制法、复制控制法等分布式数据库中维护数据一致性的叁种主要方法的缺点。在全局目录和分布式两阶段提交协议的基础上,提出了基于全局目录的分布式数据库数据一致性控制算法。该算法增强了分布式数据库中数据的一致性,节省了网络带宽,也提高了事务处理能力。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2011年09期)

李章兵,车乌江[6](2011)在《基于全局目录的分布式数据库加锁管理算法》一文中研究指出针对简单的分布式封锁方法和完全分布式加锁算法在加锁时所需通信开销大、封锁时间长、锁管理复杂的缺点,结合集中式数据库加锁管理算法的优点,指出了在分布式数据库中保持事务可串行化方面存在的难点,利用全局目录和事务调度器,提出了基于全局目录的分布式数据库加锁管理算法。该算法使用两阶段封锁协议和多粒度封锁协议,在全局目录服务器中使用全局锁管理器管理和维护全局目录中的锁结点信息并对分布式封锁请求进行集中控制和灵活管理,能有效地保证事务的可串行化调度,降低封锁时的通信开销。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2011年09期)

何波[7](2011)在《快速挖掘分布式数据库全局最大频繁项集》一文中研究指出提出一种快速挖掘分布式数据库全局最大频繁项集算法(FMMFI).FMMFI算法首先设置了中心节点,并以各个节点构建局部FP-tree,采用挖掘最大频繁项目集算法(DMFIA)快速挖掘局部最大频繁项集;然后与中心节点交互以实现数据汇总;最终获得全局最大频繁项集.FMMFI算法采用自上而下的剪枝策略,能大幅减少候选项集,降低通信量.理论分析和实验结果表明,FMMFI算法是有效的.(本文来源于《控制与决策》期刊2011年08期)

周鹏,肖红玉,尹菲[8](2011)在《数据库设计中的主题模式与全局模式》一文中研究指出本文论述了数据库设计中主题模式的定义、案例分析、设计方法与应用场景,同时还介绍了全局模式的概念。(本文来源于《Proceedings of the 2011 International Conference on Software Engineering and Multimedia Communication(SEMC 2011 V1)》期刊2011-07-09)

廖浩均,韩冀中,方金云[9](2011)在《空间数据库中全局最近邻查询处理方法》一文中研究指出空间数据库中基于层次化索引结构的全局最近邻(all-nearest-neighbor,All-NN)计算采用单节点展开策略的嵌套循环技术来降低计算开销.在同一数据集合的全局最近邻计算中,基于索引结构带来的对象空间位置临近性特点,抛弃传统理论距离裁剪规则和嵌套循环技术来减少计算和索引节点访问开销.提出了采用局部计算和完备计算两阶段的计算模型来获得全局最近邻结果.首先以叶节点为单位,采用扫描线算法获得节点内部所有对象的局部最近邻结果,然后根据计算结果得到启发式裁剪距离.在第2阶段采用层次化过滤的范围查询算法来获取外部的(可能的)最近邻对象.实验与分析表明该方法可以很好地支持不同种类、大小、分布的数据集合All-NN查询处理,具有良好的实用价值.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2011年01期)

周鹏,肖红玉,尹菲[10](2010)在《数据库设计中的主题模式与全局模式》一文中研究指出本文论述了数据库设计中主题模式的定义、案例分析、设计方法与应用场景,同时还介绍了全局模式的概念。(本文来源于《Proceedings of 2010 International Conference on Broadcast Technology and Multimedia Communication(Volume 4)》期刊2010-12-13)

全局数据库论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

全局负关联规则挖掘是多数据库关联信息挖掘的重要研究内容,具有广泛的应用范围和使用价值.合并各子数据库的负关联规则是现有全局负关联规则挖掘常用的方法,但数据密度大、规则不全面及运算时间高等问题影响了已有全局负关联规则挖掘方法的效率.本文给出一种新的全局负关联规则挖掘算法,其具体步骤为:(1)扫描各子数据库,建立多数据库频繁模式树;(2)依据频繁项集全局一致性原则,对多数据库频繁模式树执行精简操作;(3)在此基础上产生全局极小非频繁项集;(4)依据极大频繁项集向上闭包原则,产生全局非频繁项集;(5)在规则相关度的基础上提取全局负关联规则.大量的对比实验结果表明,本文算法具有快速发现全局负关联规则的能力.

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

全局数据库论文参考文献

[1].高云岭,庄克良,丁守芳.UEFI+BIOS全局配置数据库的设计与实现[J].物联网技术.2014

[2].李红,宗瑜,解浚源,陈恩红.多数据库中全局负关联规则挖掘研究[J].小型微型计算机系统.2012

[3].何波,闫河.分布式数据库全局最大频繁项集增量更新算法[J].四川大学学报(工程科学版).2012

[4].许晓玲.改进的全局最近邻查询算法及其在空间数据库中的应用[J].电脑编程技巧与维护.2011

[5].李章兵,车乌江.基于全局目录的分布式数据库数据一致性算法[J].计算机技术与发展.2011

[6].李章兵,车乌江.基于全局目录的分布式数据库加锁管理算法[J].计算机技术与发展.2011

[7].何波.快速挖掘分布式数据库全局最大频繁项集[J].控制与决策.2011

[8].周鹏,肖红玉,尹菲.数据库设计中的主题模式与全局模式[C].Proceedingsofthe2011InternationalConferenceonSoftwareEngineeringandMultimediaCommunication(SEMC2011V1).2011

[9].廖浩均,韩冀中,方金云.空间数据库中全局最近邻查询处理方法[J].计算机研究与发展.2011

[10].周鹏,肖红玉,尹菲.数据库设计中的主题模式与全局模式[C].Proceedingsof2010InternationalConferenceonBroadcastTechnologyandMultimediaCommunication(Volume4).2010

论文知识图

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