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提出了一种基于多样约束模型的数据库优化查询方法。将数据库中数据进行分类处理,按照数据特征将数据库中信息分为多个不同的类别,为数据库优化查询提供准确的数据基础。建立多样约束模型,判断符合查询条件的数据类别,根据不同的数据类别进行数据查询,从而实现数据库优化查询。实验结果表明,利用这种算法进行数据库查询优化,能够有效提高数据库信息查询的效率。 相似文献
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变异遗传散布控制执行算子的数据库分类查询 总被引：1，自引：0，他引：1
为提高数据查询的寻优能力和查询准确度,对数据库查询进行优化改进。提出一种新型的变异遗传散布控制执行算子数据库分类查询算法。设计遗传散布执行算子,实现对遗传算法数据库查询中的迭代控制,通过定义数据库查询散布值,通过对数据文本的最佳特征提取,通过散布分类查询系数的控制遗传迭代循环,对遗传算法的变异处理,实现最优数据信息相关匹配,可以很好地指导数据查询结果,实现数据库查询的准确性和有效性。仿真实验表明,新算法可以提高半连接下分布式数据库查询的效率,特征呈现高聚敛性匹配,数据查询特征相关匹配度达到97.3%,比传统算法提高了25.6%,寻优时间较传统算法大幅缩短。算法有效提高了数据库查询准确率和效率,具有较强的应用价值。 相似文献
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大型数据库中,数据种类和数量较大,其中的强冗余数据干扰了需要查询的数据,导致数据关联属性弱化,查询数据过程中,严重干扰数据库查询的精度。提出一种基于弱匹配区域划分模型的数据库分区查询方法,在数据库中融入弱匹配区域的概念,依据数据融合属性特征,对数据属性融合差异较大的区域进行分割,获取数据弱匹配区域,在该区域中运算最大数据属性弱匹配度的相似性并进行聚类分析,实现弱匹配区域数据属性特征的过滤,利用弱匹配区域划分模型下数据库修补技术对数据进行实时关联修补,通过弱匹配区域的数据库查询优化方法,删除失效数据,缩小数据库中数据的冗余性,实现数据库中数据查询的优化。实验结果说明,采用所提方法进行弱匹配区域划分模型下数据库库查询,具有较高的查询效率和准确率。 相似文献
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数据库深度查询的难点在于如何以最优匹配度实现数据匹配。传统数据库查询方法采用关键字匹配方法,在单一条件下效果较佳,但是当查询条件较多时,查询效率低且匹配度差。提出了一种基于多元特征K分布融合的数据库深度查询方法,通过数据库分元方法设置多元,在多元分布基础上,提取多元分布的每个特征,成为多元特征集合,通过对多元特征集合的K分布特征融合,实现数据查询特征的深度融合,降低查询条件冗余度,提高查询效率。采用实际数据库进行查询测试实验,结果显示,基于K分布特征融合的数据库深度查询方法,查询效率提高了35%,具有应用价值。 相似文献
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研究海量信息存储过程中的数据库性能优化问题.假设数据库中存在海量信息,则数据库信息查询需要耗费大量的时间,无法满足当今社会的信息需求.因此,需要对数据库性能进行优化处理,提高数据库查询的效率.为此,提出了一种基于云计算的数据库性能优化方法.建立云计算数据关系模型,描述数据库中相关数据之间的联系,从而为数据查询提供依据.计算数据节点的负载状态,从而实现数据库中信息的快速查询.实验结果表明,这种算法能够有效提高数据库查询效率,取得了令人满意的效果. 相似文献
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采用传统算法进行混合型数据库查询,由于文档与查询的匹配过于严格,存在对检索词的重要程度无法区分的问题,造成无法进行检索结果的排序的缺陷。为此,提出了一种基于改进均值聚类算法的混合型数据库查询优化方法。建立混合型数据库查询执行计划代价模型,精准的定义了数据库查询执行代价。将改进均值聚类算法与粒子群算法有效的相融合,将粒子群中的粒子划分为多个子群,更新所有的粒子,通过粒子间的相互信息融汇,搜寻到数据库查询最优解。实验仿真证明,基于改进均值聚类算法的混合型数据库查询优化方法精确度高,效率高。 相似文献
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作为数据的承载平台,数据库在各行各业都得到了广泛应用。查询操作是数据库管理系统最重要的功能之一,使用频率最高。以关系型数据库为基础,从不同的角度出发,对数据库查询优化策略进行了研究。 相似文献
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查询是数据库的主要功能,是Access数据库的核心操作之一。本文主要从办公数据处理的要求出发对办公室数据查询进行了分类,给出了Access不同查询实现的关键步骤,同时介绍了在日常应用中常见问题的解决方案及查询的优化方法。 相似文献
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针对数据库结构越来越复杂,数据特征呈现出多样性,数据属性分化较为严重,给数据的查询带来了较大的困难这一问题,提出一种基于多特征属性约束机制的数据库优化查询算法。通过对数据属性进行有效地分类,运用边界约束理论对数据查询过程中产生的边界模糊问题进行有效地抑制。仿真实验证实,该算法在数据库查询过程中,能够较好地克服冗余多属性数据的干扰,效率较高。 相似文献
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针对差异医疗数据库在跨平台查询中出现空查询结果问题,提出一种基于智能病历语义信息关联维分析的数据库自适应实体差异识别查询方法。通过初始查询条件和医疗数据差异分布的关联维规则推测用户对查询属性的关联程度,构建基于数据库松弛阈值、属性阈值之间的病历分析实体识别模型,进行自适应松弛响应重写,实现差异数据库的实体识别和关联性差异查询。实验结果表明,新的查询方法具有较高的查全率,能够满足用户差异性的偏好与信息检索,实现医疗信息数据的准确快速查询。 相似文献
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在一些大型的数据库中,数据的种类和数量形成海量,一些复杂的强冗余数据给需要查询的关联数据带来了干扰,一旦干扰过大,会造成关联属性弱化,挖掘耗时,严重影响数据库查询的准确性和高效性.为了解决此问题,提出一种基于弱关联数据修补技术的数据库优化查询算法,在数据查询过程中,利用关联查询过程中实时数据对之前的数据进行关联修补;然后利用可修复的关联特征建立最有可能的数据关联,从而进一步地完成对海量数据弱关联环境下的数据库优化查询.实验表明,该方法能够较好地完成弱数据的关联,提高了查询的效率. 相似文献
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河南油田开发数据库是一个庞大的数据库，库里包含有9个开发大项，397个开发数据子表，要把这些子表中的数据通过浏览器的方式查询出来，非常不容易。本文通过（Java Senter Pages）JSP技术对开发数据库中数据的连接机制进行了深入对比研究，找到了适合我们生产动态数据WEB查询的方法，极大提高数据库的利用效率和查询速度。 相似文献
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为了保证土地利用数据的现势性和准确性,以MAPGIS城镇土地调查数据库管理系统为依托,对土地利用数据进行系统性管理显得尤为重要。该系统包括了图形查询、属性数据查询、信息检索查询、数据变更、统计输出、成批录入等主要功能,本文就简单的介绍了MAPGIS城镇土地调查数据库管理系统在土地利用数据库建设中的几点应用。 相似文献
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传统的联合数据库数据查询系统仅仅可以对数据检索项进行匹配查询,无法在非检索项的弱关联休眠数据中提取出相关内容,数据查询的复杂度过高降低了检索性能,消耗了大量的联合数据库系统资源。提出一种基于模糊匹配的休眠数据查询方法,将联合数据库中的休眠数据作为多维特征项的案例,根据案例推理模型强制学习,根据查询系统预设的检索精度动态返回结果。实验结果表明,能够有效的提高联合数据库下对于弱关联休眠数据的查询效率。 相似文献
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传统方法以不同数据库数据紧密逻辑特征和均值特征进行失效数据的定位,没有考虑逻辑特征被破坏带来的定位误差过大问题。提出基于困难区域划分思维的级联数据库查询方法。算法引入困难区域的概念,在设置初始簇中心时,以数据融合属性特征为基础,对属性融合差异较大的区域进行划分,形成融合困难区域,在困难区域内,计算最大的属性困难度的相似性,并对上述特征进行聚类分析,完成数据属性特征的筛选,优化查询过程。实验结果表明,利用该算法进行差异级联数据库的数据库查询,能够删除数据库中的冗余数据,提高数据库的查询效率。 相似文献
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在Net环境下,大数据库的散布数据具有随机分布特征,干扰性较强,难以实现有效查询,研究优化查询算法对提高大数据库的数据调度和访问能力具有重要价值。提出一种基于大数据信息流集合划分机制与模式匹配的Net大数据库散布点的抗干扰优化查询算法。构建Net大数据库散布点数据采集模型,引入了融合特征空间的构架模式,通过数据信息流集合划分机制与模式匹配,得到大数据信息流异步层最小竞争异步递进值,实现抗干扰优化查询。结合Matlab和SQL Sever混合编程进行仿真,实验结果表明,能有效提高对Net大数据库散布点的查询性能,抗干扰能力强,提高对散布点数据的召回率,在数据库构建和应用中具有应用价值。 相似文献
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大型数据库中的数据的属性种类很多。大规模的计算频繁数据集会造成数据运算量巨大。没有形成很好的数据约束规则,随着数据种类的增加,会使得查询较为耗时。为了解决此问题,提出一种基于关联约束最优模型的数据库优化查询算法,设计一种关联分辨器的功能,对数据进行关联数据集划分,运用数据约束技术,排除频繁集项过于复杂的干扰,对数据库的查询过程进行优化。实验表明,该方法能够较好的完成数据的关联,提高了查询的效率。 相似文献
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数据库查询是数据库的核心操作,本文详细介绍数据库系统中模糊查询技术和数据库查询优化技术的方法与技巧,提供了能实现真正模糊查询的二个通用函数的源程序,查询语言SELECT-SQL通配符的使用方法,以及查询优化中几种方法和技巧。 相似文献