检索结果-南通市图书馆

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

数据库系统

自然杂志 1981年第4期 276-279+275页

作者：程惟宁上海市计算技术研究所

从计算机应用谈起众所周知,第一台存贮程序式电子计算机是在1946年出现的。如果把要解答的问题,用机器懂得的指令(即所谓机器语言)编成一个个“程序”,并把程序和要进行运算的数据一起放在机器的记忆装置——

关键词：数据库系统应用程序文件关系模型磁盘应用软件数据模型计算机外围设备商品编号数据处理主关键字

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

数据库系统

管理观察 1994年第10期 50-50页

作者：杨则正

强调指出，用于信息管理系统的现有数据库的信息完整性的重要意义和现实性。列举了各种不同研制者建立的100多个数据库的清单。介绍了有关数据库研制公司，数据库登记号码，采用的操作系统，结构，询问语言，图形接口，数据词典的情况。

关键词：数据库系统信息管理系统信息完整性数据词典询问语言图形接口登记号码操作系统现实性现有数据

计算机“101计划”数据库系统教材建设探索

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机教育 2025年第2期 24-26页

作者：杜小勇陈红卢卫李国良中国人民大学信息学院北京100872 清华大学计算机系北京100084

针对教育部“101计划”要求和工作安排,介绍计算机“101计划”数据库系统教材建设背景、教材的知识体系以及所建设的两部教材的框架与特色。

关键词：数据库系统 101计划教材建设知识体系

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

数据库系统参数调优方法综述

计算机研究与发展 2023年第3期60卷 635-653页

作者：曹蓉鲍亮崔江涛李辉周恒西安电子科技大学计算机科学与技术学院西安710071 浪潮集团有限公司济南250014

数据库系统具有大量的配置参数,参数配置不同会导致系统运行时很大的性能差异.参数优化技术通过选择合适的参数配置,能够提升数据库对当前场景的适应性,因此得到国内外研究人员的广泛关注.通过对现有的数据库参数调优方法进行总结分析,... 详细信息

数据库系统具有大量的配置参数,参数配置不同会导致系统运行时很大的性能差异.参数优化技术通过选择合适的参数配置,能够提升数据库对当前场景的适应性,因此得到国内外研究人员的广泛关注.通过对现有的数据库参数调优方法进行总结分析,根据参数优化方法是否具有应对环境变化的能力,将现有工作分为固定环境下的数据库参数优化方法和变化环境下的数据库参数优化方法2类.对于固定环境下的参数优化方法,按照方法是否具有从历史任务中学习的能力将研究工作分为传统的参数优化方法和基于机器学习的参数优化方法2类并分别进行介绍.对于变化环境下的参数优化方法,按照不同的变化场景对现有工作进行分类介绍.最后,总结了现有工作中各类方法的优缺点,并对目前研究中待解决的问题和可能发展的方向进行了讨论.

关键词：数据库系统参数调优性能调优机器学习自治数据库

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

数据库系统中并发事务死锁的解除与避免

计算机研究与发展 1995年第4期32卷 33-38页

作者：尹朝庆武汉交通科技大学计算机系

本文利用Ｐｅｔｒｉ网作为工具，从提高事务进程并行性出发，建立数据库系统的并发事务进程竞争数据资源的模型，并由此推导出死锁和临界死锁的充分必要条件及提出相应的避免死锁的控制机制。该控制机制是通过如何对关键的空闲数据资源... 详细信息

本文利用Ｐｅｔｒｉ网作为工具，从提高事务进程并行性出发，建立数据库系统的并发事务进程竞争数据资源的模型，并由此推导出死锁和临界死锁的充分必要条件及提出相应的避免死锁的控制机制。该控制机制是通过如何对关键的空闲数据资源进行控制分配来实现避免死锁。

关键词：数据库系统并发事务进程死锁 Petri网

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

机器学习化数据库系统研究综述

计算机研究与发展 2019年第9期56卷 1803-1820页

作者：孟小峰马超红杨晨中国人民大学信息学院

数据库系统经过近50年的发展,虽然已经普遍商用,但随着大数据时代的到来,数据库系统在2个方面面临挑战.首先数据量持续增大期望单个查询任务具有更快的处理速度;其次查询负载的快速变化及其多样性使得基于DBA经验的数据库配置和查询优... 详细信息

数据库系统经过近50年的发展,虽然已经普遍商用,但随着大数据时代的到来,数据库系统在2个方面面临挑战.首先数据量持续增大期望单个查询任务具有更快的处理速度;其次查询负载的快速变化及其多样性使得基于DBA经验的数据库配置和查询优化偏好不能实时地调整为最佳运行时状态.而数据库系统的性能优化进入瓶颈期,优化空间收窄,进一步优化只能依托新的硬件加速器来实现,传统的数据库系统不能够有效利用现代的硬件加速器;数据库系统具有成百个可调参数,面对工作负载频繁变化,大量繁琐的参数配置已经超出DBA的能力,这使得数据库系统面对快速而又多样性的变化缺乏实时响应能力.当下机器学习技术恰好同时符合这2个条件:应用现代加速器以及从众多参数调节经验中学习.机器学习化数据库系统将机器学习技术引入到数据库系统设计中.一方面将顺序扫描转化为计算模型,从而能够利用现代硬件加速平台;另一方面将DBA的经验转化为预测模型,从而使得数据库系统更加智能地动态适应工作负载的快速多样性变化.将对机器学习化数据库系统当前的研究工作进行总结与归纳,主要包括存储管理、查询优化的机器学习化研究以及自动化的数据库管理系统.在对已有技术分析的基础上,指出了机器学习化数据库系统的未来研究方向及可能面临的问题与挑战.

关键词：数据库系统机器学习学习化索引自动化数据库系统

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于GPU加速的超精简型编码数据库系统

计算机研究与发展 2015年第2期52卷 362-376页

作者：骆歆远陈刚伍赛浙江大学计算机学院杭州310027

在数据爆发式增长的今天,特别是通信、金融、互联网等领域产生的大规模数据,在存储和查询方面给业界带来了前所未有的压力.在这种背景下,当前的数据库和数据仓库系统通过对数据进行压缩编码,在节约空间的同时减少了数据表查询时所需的I... 详细信息

在数据爆发式增长的今天,特别是通信、金融、互联网等领域产生的大规模数据,在存储和查询方面给业界带来了前所未有的压力.在这种背景下,当前的数据库和数据仓库系统通过对数据进行压缩编码,在节约空间的同时减少了数据表查询时所需的I/O,获得性能上的提升,但大部分系统在面对实际大规模企业数据应用时依然无法在压缩比、导入时间或查询性能上完全满足企业需求.通过基于一定的规则对数据重新进行编码和精简,实现了一种新型超精简型编码的数据库系统HEGA-STORE.采用行列混合存储的架构;提出基于列内和列间规则挖掘和编码的数据导入存储计划;同时在规则挖掘和编码中使用GPU作为协处理器并行处理算法从而提高效率.通过开发编解码原型系统,对大规模网易易信通信记录数据和网易后台日志数据的导入和查询分别进行了测试,并与其他压缩编码算法和数据库、数据仓库产品进行比较.对比实验结果表明,相比同类数据库和数据仓库产品,原型系统拥有极高的压缩比,并且在导入速度和全表扫描查询速度也处于领先地位,同时使用GPU和CPU协作进行数据处理时也能进一步提高系统性能,验证了提出的超精简型编码数据库系统的实际应用价值.

关键词：数据库系统行列混合存储编码规则挖掘 GPU CUDA