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时态数据库多时间粒度问题的研究

在时态数据库中,时间粒度是衡量时态数据的单位,通常用时态类型来表示时间粒度。而对时间粒度的定义有粗有细,TDBMS 除了支持系统定义的标准时间粒度之外,还应支持用户定义的各种时间粒度。而现在仅有的几个TDBMS 的实现中,时间的含义和解释都是由用户应用程序实现,而不是TDBMS 本身所理解。TDBMS 如何管理这些时间粒度,如何转换基于不同时间粒度存储的信息,并使这种转换对数据库用户完全透明是本文研究的一个主要方面。另外,在传统数据库中引入时态信息,会引发主键、索引、参照完整性等一系列问题的出现,为了解决这些问题,本文在关系数据库规范化理论的基础上对具有多时间粒度约束的时态数据库规范化理论进行了系统的研究。目前对时间粒度问题的研究大多集中在用时态类型表示时间粒度,而在实际应用中,这种表示方法对于用户自定义的时间粒度具有很大的局限性。本文基于粒度之间的五种关系提出了粒度关系集的概念,并且基于粒度关系集给出了用旧粒度定义新粒度的算法  (本文共59页) 本文目录 | 阅读全文>>

哈尔滨理工大学
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全序时态初等关键字范式研究

时态信息存在于生活中的每一角落,计算机技术总是科技发展的前沿,因此时态信息与数据库技术结合的应用需求越来越广泛,时态数据库也就应运而生。关系数据库理论中,关系模式的分解是消除数据冗余及存储异常的有效途径。在时态数据库设计中,时态模块模式分解问题同样值得深入研究。实际上在应用中遇到的大部分时间粒度之间都具有全序关系,这种全序关系使得全序时态类型集具有重要特性,所以本文针对全序时态数据库的模式分解问题进行分析研究。为了更有效的研究时态数据库模式分解问题,以便进一步规范化,本文首先对全序时态候选关键字的求解进行研究,概括了全序时态左、右部和双部属性。结合关系型数据库理论给出替换算法和时态属性相关表法求全部全序候选关键字,并对相关定理推论进行证明。当把一个全序时态模块模式分解成全序时态三范式时并不能消除某些时态数据的冗余,对于分解成全序时态BC范式的情况则只能保证全序无损连接性,对于保持依赖则很难做到。这样我们就有必要定义一种新的范式来...  (本文共52页) 本文目录 | 阅读全文>>

哈尔滨理工大学
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时态数据库偏序时态模式中多值依赖问题研究

随着社会的高速发展,人们的生活也处于高速运转中,日常生活中所接触到的信息也越来越庞杂,如何存储和处理这些庞大、复杂的数据,成为摆在科研人员面前的难题,对数据库的存储要求也更高。我们判断数据库好坏的标准有很多,但是最主要的就是在数据存储过程中能够消除数据冗余,同时能够消除插入,删除及更新异常。我们所要介绍的时态数据亦是如此。时间存在于我们的现实生活中,无处不在,无所不能,与万事万物都有紧密的联系。在传统数据库中,仅仅注意了数据的存储后的属性,而不在乎所存储数据的历史,使我们无法通过存储的信息来看到事物的本质规律,这是它的弊端所在;而时态数据库由于引入了时态信息,存储数据后既能查看数据历史也可以预测数据的未来,这就是它的先进性。但是,同传统的数据库一样,时态数据库也同样有规范化的问题,而在规范化过程中,最主要的就是数据依赖的问题,这是数据库规范化过程中的重点和难点所在。在时态数据库中,我们同样也引入了时间粒度的概念,由于在单粒度模式...  (本文共55页) 本文目录 | 阅读全文>>

中国海洋大学
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基于时态粒度整合模块的TDBMS扩展研究

时间是现实世界中的一个重要因素,随着数据库技术的发展,越来越多的应用需要保存历史信息。因此,关于如何在数据库中引入时间维的课题在近年来受到了越来越多的重视。传统数据库(主要是关系数据库)与时间应用相结合,出现了时态数据模型与时态数据库。时态数据库管理系统TDBMS(Temporal Database Management System)应提供对用户定义时间的支持。用户定义的时间粒度有粗有细,TDBMS除了支持用户定义时间粒度以外,还应支持用户用已定义的各种时间粒度操作数据。而现在仅有的几个TDBMS的实现中,时间的含义和解释都是由用户应用程序实现,而不是由TDBMS本身所理解。TDBMS如何管理这些时间粒度,如何转换基于不同时间粒度存储的信息,并使这种转换对数据库用户完全透明,是时态数据库领域的一个重要课题。本文对时态数据库多时间粒度的管理进行了较系统的研究。本文对TDBMS TimeDB进行扩展,提出了一种基于时态粒度整合模块...  (本文共61页) 本文目录 | 阅读全文>>

哈尔滨理工大学
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强全序时态模式下函数依赖多值依赖混合集问题研究

与时间相关的数据库应用需求的不断增长,使得时态数据库设计成为非常重要的问题。在数据库的设计中,要充分考虑对数据依赖的处理,数据依赖是指数据之间存在的各种联系,数据冗余的产生和数据依赖有着密切的联系。数据依赖是数据库设计理论中的一个核心概念,通过它可以规范属性之间满足的固有的语义约束。为了更有效的研究时态数据库中各种依赖以及各属性之间的关系,以便将关系进一步规范化,本文提出了时态左部属性、时态右部属性、时态双部属性、时态函数依赖图等概念。并分别利用图论法和吸收法给出了求时态候选关键字集的算法,并证明其正确性。时态函数依赖(Temporal Functional Dependency, TFD)和时态多值依赖(Temporal Multi-valued Dependency, TMVD)是时态数据库中最重要的两种数据依赖。对于具有TFD和TMVD混合集约束的时态模式来说,由于多时间粒度的使用使成员籍问题的解决变得更加复杂。但成员籍问...  (本文共60页) 本文目录 | 阅读全文>>

浙江工业大学
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增量式时态关联规则算法研究及应用

近年来,随着计算机技术的发展和数据库技术的广泛应用,各行业都积累了海量的、以不同形式存储的数据资料,要从中发现有价值的信息或知识而达到为决策服务的目的,就成为非常艰巨的任务,数据挖掘技术应运而生。与此同时在现实生活中,我们发现大量数据集都带有显式或隐式的时间特性,因此时态数据挖掘的研究逐渐成为一个新的热点。由于时态数据的都有较强的时间性,即数据会随时间的变化而变化,原先已经挖掘出来的知识或模型可能不再有效,就需要重新挖掘,但这样原先的工作就白费了。因此,我们提出了一种时态约束下增量式关联规则挖掘算法,随着新数据的产生增量式地更新关联规则集,尽可能地只处理新数据并充分利用原先挖掘的规则。该算法主要是根据时态事件模型和序列模型以及Apriori原则,快速更新算法思想基础上产生的,在实际应用中有很大的意义,不仅能对股票数据,也可对如银行数据,超市数据,气象数据等时态数据进行分析和研究。本文还结合了股票k线理论,将增量时态关联规则算法运...  (本文共62页) 本文目录 | 阅读全文>>