基于改进遗传算法的C-TRDM压缩存储

针对时态数据库中存在数据冗余、数据量快速增长等问题,结合现有压缩技术,提出基于改进遗传算法的C-TRDM压缩存储技术。将各个时刻的时态关系数据分解为最小粒度的数据并进行编码,采用改进的遗传算法来计算待压缩数据中的最优存储数据以提高压缩比。算法的快速收敛性使去除数据冗余的速度得到提高。     

农田信息系统中时态数据冗余问题的研究

数据冗余问题一直是时态关系数据库存储时不可避免的问题。分析了几种时态关系模型在数据存储上的缺陷,结合函数依赖的概念和时态关系模型。在以时态函数依赖度为依据的基础上提出了一种时态函数依赖关系模型,并将此模型成功应用于农田信系统中,使农田信息数据冗余大量减少,并在一定程度上缩短了数据库操作查询时间,提高了效率。     

一种改进的时态数据模型的设计与应用

在现有的时态数据模型基础上,通过对时态数据的冗余存储与查询效率进行折衷处理,提出了一种改进的时态数据模型,并进一步为该模型的增删改等操作设计了相应的更新算法。实际应用表明,改进模型在增加了约16%的数据冗余存储后其时态查询性能获得了近58%的提升。     

基于Hadoop的时态信息存储与时态关系演算问题研究

面对海量的非结构化时态信息,构建了在分布式环境下的数据存储模型,并在此基础上提出一种基本的时态数据处理方法。使用Hadoop平台下的分布式、非结构化数据库HBase对海量时态数据进行存储,构造以时态集合为时态存储单元的时态数据存储模型;针对分布式处理特征和时态集合数据类型,提出一种在Map/Reduce编程计算模式下进行海量时态信息关系演算的实现方法;通过扩展时态区间关系运算,实现以时态集合为基本时态数据操作对象的交、并等关系运算。以医疗时态数据作为研究实例,表明了所提出的时态数据存储模型和关系演算方案在分布式应用系统下的适用性。     

高顽存性存储网格模型

结合网格技术和存储技术,提出了基于域的存储网格模型。在域模型架构下,深入分析了域划分原则、元数据目录服务和数据容错等问题,重点探讨了数据高顽存性存储策略的设计。在比较复制、分片冗余等不同数据冗余策略特点的基础上,提出了一种混合式的数据冗余策略。模拟实验表明它兼具复制策略和分片冗余策略的优点,既保持了存储数据的整体可靠性水平,又弥补了低冗余度下编码复制可靠性偏低的不足,使冗余存储数据具有更好的可靠性效果。     

时态数据的变粒度分段存储策略及其效益分析S

根据时态数据库用户对数据厚今薄古的需求特点,该文提出变粒度分段存储技术,将一个对象的历史分为3个时期,分介质、变粒度存储.文章讨论了分段存储的特殊数据结构、时代转移算法和压缩采样算法.基于微机实用参数的定量分析表明,这一技术将时态存储密度和时态查询速度提高了一个数量级.     

时态数据的变粒度分段存储策略及其效益分析

根据时态数据库用户对数据厚今薄古的需求特点,该文提出变粒度分段存储技术,将一个对象的历史分为3个时期,分介质、变粒度存储.文章讨论了分段存储的特殊数据结构、时代转移算法和压缩采样算法.基于微机实用参数的定量分析表明,这一技术将时态存储密度和时态查询速度提高了一个数量级.     

基于HRDB的存储优化与时态约束方案

根据HRDB模型引入有效时间对数据库进行时态化处理,提出存储优化的解决方案,并对可能引起的时态冲突或数据丢失问题,提出了相应的时态约束加以解决.     

时态RDF数据存储策略研究

我们的生活中几乎所有的事物都或多或少的具有时态特征，时态数据的处理已经成为当前重要的研究热点之一。时态信息处理在电子商务、数据挖掘、信息提取、电力系统、医疗系统、时空和多媒体信息技术以及网络应用等方面发挥着越来越重要的作用。另一方面，为了提高互联网的智能程度，语义网的不断发展。资源描述框架（RDF）作为语义网实现的基础，因此大量时态RDF格式的数据涌入网络。截止到目前为止，并没有针对时态RDF数据的有效存储方案。在原有时态RDF模型的基础之上， 分析了传统RDF存储方式在时态RDF数据存储上的可行性并提出了一种新的存储方案。     

实时数据库系统中时态一致性的维护

实时数据库系统(RTDBS)的一个重要问题是维护实时事务和时态数据时态一致性.讨论了实时数据库中事务和数据的时间特性,给出了事务的绝对时态一致性和相对时态一致性的定义;探讨了时态数据给实时事务调度策略带来的影响;提出了一种既保证事务的时态一致性,又减少更新事务执行数量的方法.