摘要： 為了提高不同場景下面向多表連接、分組、排序、聚合等組合后的數(shù)據(jù)庫復(fù)雜查詢的效率,設(shè)計了一個基于MySQL的Neo4j的混合存儲系統(tǒng)。系統(tǒng)定義了一種類SQL查詢語言C-SQL來連接兩個數(shù)據(jù)庫,并提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)訪問接口;基于動態(tài)成本模型進行查詢優(yōu)化,將用戶查詢轉(zhuǎn)化成可并發(fā)執(zhí)行的枚舉查詢;通過對查詢響應(yīng)時間的度量,確定最優(yōu)查詢計劃,進而提高復(fù)雜查詢的效率。最后通過解析MySQL的Binlog日志解決了從MySQL到Neo4j的數(shù)據(jù)同步問題。

摘要： 針對商品會話序列推薦中傳統(tǒng)推薦算法過分依賴臨近點擊狀況,在一定程度上丟失整體商品訪問趨勢的問題,提出一種新的基于全局有向圖的商品會話序列推薦算法.首先,構(gòu)建商品會話序列全局有向圖,圖中節(jié)點為商品,節(jié)點間的弧表示點擊次序,并用圖數(shù)據(jù)庫存儲該有向圖;其次,給出在有向圖上的全局偏好傳播策略,同時考慮點擊時間因素對推薦的重要影響;最后,獲得待推薦商品的評分.在Diginetica和Yoochoose標準數(shù)據(jù)集上,該算法根據(jù)P@20標準,比傳統(tǒng)Item-KNN方法推薦準確率分別提升了6.12%和30.25%;根據(jù)MRR@20標準,則分別提升了15.04%和33.88%.實驗結(jié)果表明,該全局有向圖搜索和評分策略有效.

摘要： 文章對當前工程檔案知識管理現(xiàn)狀進行分析,認為其在知識開發(fā)方面存在局限。為推動工程檔案知識開發(fā)與利用,將Protégé工具與Neo4j圖數(shù)據(jù)庫相結(jié)合,對碎片化的工程檔案數(shù)據(jù)進行知識建模與關(guān)聯(lián)聚合,實現(xiàn)知識層面的數(shù)據(jù)融合與集成,構(gòu)建可視化的工程檔案知識圖譜,為高效存儲、快速組織和精準表達工程檔案實體及數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)提供支持。在其應(yīng)用層面上介紹相關(guān)服務(wù)功能,為工程檔案知識智能服務(wù)提供新方向。

摘要： 空間頻繁并置模式(SPCP)是一組空間特征的子集,它們的實例在地理空間中頻繁地出現(xiàn)在一起?；趦?nèi)存物化實例鄰近關(guān)系并搜索模式實例效率較高,但實例信息會被重復(fù)存儲。圖數(shù)據(jù)庫技術(shù)能高效地對具有復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系的數(shù)據(jù)建模,但基于實例鄰近關(guān)系圖移植已有的挖掘方法不能發(fā)揮圖遍歷的優(yōu)勢。針對上述問題,探索了基于圖數(shù)據(jù)庫的空間頻繁并置模式挖掘方法。首先,利用圖數(shù)據(jù)庫對空間實例及其鄰近關(guān)系建模,即將實例和關(guān)系存儲在圖數(shù)據(jù)庫中。然后,基于圖數(shù)據(jù)庫設(shè)計了一個稱為子圖(團)搜索的基本算法,采用團查找的方式生成模式的表實例從而獲得參與實例,避免了傳統(tǒng)方法中效率較低的組合或連接操作?？紤]到通過生成表實例收集參與實例的效率較低,設(shè)計了參與實例驗證算法,包括過濾階段和驗證階段。過濾階段判斷一個中心實例的鄰居集中所涉及的特征是否完全包含了待計算模式中的特征,驗證階段則是判斷是否存在一個模式實例包含該中心實例。參與實例驗證算法每次驗證一個中心實例都盡可能多地去確定參與對象,從而有效地減小了搜索空間和減少了團的搜索次數(shù)。此外,對提出算法的正確性和完備性進行了證明。最后,在真實和合成數(shù)據(jù)集上做了大量的實驗,驗證了所提算法的效率和有效性。

摘要： 為精準識別電網(wǎng)動態(tài)拓撲結(jié)構(gòu)中的故障,研究了基于粒子群優(yōu)化算法的電網(wǎng)動態(tài)拓撲結(jié)構(gòu)智能識別技術(shù)。分析了電網(wǎng)動態(tài)拓撲結(jié)構(gòu)特點,構(gòu)建了電網(wǎng)動態(tài)拓撲圖數(shù)據(jù)庫,通過圖數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建層獲取數(shù)據(jù)源,并對數(shù)據(jù)進行了圖數(shù)據(jù)化處理;設(shè)計了包含圖數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建層與電網(wǎng)動態(tài)拓撲結(jié)構(gòu)識別層在內(nèi)的智能識別技術(shù),結(jié)合深度優(yōu)先遍歷算法和粒子群優(yōu)化算法,智能識別了拓撲結(jié)構(gòu)中的一類環(huán)路、二類環(huán)路及孤點故障。實驗結(jié)果表明,該技術(shù)可識別復(fù)雜電網(wǎng)的動態(tài)拓撲結(jié)構(gòu)故障,識別率為98.75%,提高了故障識別的準確率。

摘要： 電網(wǎng)拓撲分析在電力系統(tǒng)運行規(guī)劃中應(yīng)用廣泛?，F(xiàn)有研究中,電網(wǎng)拓撲信息多以關(guān)系型數(shù)據(jù)庫或圖數(shù)據(jù)庫的方式存儲于磁盤,在查詢速度上受限于數(shù)據(jù)庫本身的特性。為了提高電網(wǎng)拓撲信息的查詢速度,文章提出了一種基于內(nèi)存型圖數(shù)據(jù)庫RedisGraph的電網(wǎng)拓撲模型構(gòu)建與查詢方法。首先概述了CIM/XML文件的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和RedisGraph存儲數(shù)據(jù)的方式,然后據(jù)此設(shè)計了將CIM/XML數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)換為電網(wǎng)拓撲圖數(shù)據(jù)模型的方案,并實現(xiàn)了基于RedisGraph的拓撲搜索,最后基于構(gòu)建的圖數(shù)據(jù)模型進行拓撲搜索測試。結(jié)果表明,提出的基于RedisGraph的電網(wǎng)拓撲構(gòu)建與查詢方案能更好地滿足大規(guī)模復(fù)雜電網(wǎng)的拓撲分析業(yè)務(wù)的性能需求。

摘要： 隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,各個行業(yè)領(lǐng)域需要處理的數(shù)據(jù)之間的關(guān)系數(shù)量呈幾何級數(shù)增長,亟需一種支持海量復(fù)雜數(shù)據(jù)關(guān)系表示能力的數(shù)據(jù)模型,即領(lǐng)域知識圖譜。雖然領(lǐng)域知識圖譜展現(xiàn)了巨大的潛力,但不難發(fā)現(xiàn)目前仍然缺乏成熟的構(gòu)建技術(shù)和平臺。如何快速構(gòu)建出領(lǐng)域知識圖譜是一個重要挑戰(zhàn)。在對領(lǐng)域知識圖譜進行系統(tǒng)的研究后,提出了一種基于屬性圖模型的領(lǐng)域知識圖譜構(gòu)建方法。該方法對于存儲在多種原始業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫中的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),通過約定圖數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)對接協(xié)議、多種圖實體模式和關(guān)系模式配置方案等方式,完成對應(yīng)的高質(zhì)量完整的圖譜模式構(gòu)建;然后將原始數(shù)據(jù)庫的實例數(shù)據(jù)經(jīng)過抽取、轉(zhuǎn)換后加載到屬性圖數(shù)據(jù)庫HugeGraph中,完成領(lǐng)域知識圖譜的構(gòu)建。最終,通過對多個數(shù)據(jù)集進行實驗,并使用Gremlin語句對知識圖譜數(shù)據(jù)進行測試,驗證了所提方法具有完整性和可靠性。

摘要： 針對關(guān)系數(shù)據(jù)庫越來越不能滿足電網(wǎng)對大數(shù)據(jù)快速訪問和分析需求的問題,提出了一種基于Neo4j的配電網(wǎng)拓撲建模方法。在遵循電網(wǎng)CIM模型的基礎(chǔ)上,將CIM模型中的設(shè)備類對象建模為圖數(shù)據(jù)庫中的節(jié)點,將對象之間的連接關(guān)系建模為圖數(shù)據(jù)庫中的關(guān)系。最后,通過一個10 k V配電網(wǎng)算例的最短路徑查詢性能對比,驗證了所提建模方法的有效性。

摘要： 新冠疫情背景下,隨著人們線上觀影需求的不斷增大,如何從互聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)中為用戶精準推薦其喜愛的電影已然成為了眾多流媒體平臺關(guān)注的問題。本文以TMDB(The Movie Database)電影數(shù)據(jù)集和Netflix Prize電影評分數(shù)據(jù)集為例進行知識抽取,構(gòu)建電影知識圖譜,利用圖數(shù)據(jù)庫Neo4j對知識圖譜進行存儲,基于知識圖譜進行電影推薦。相較于傳統(tǒng)的電影推薦算法,本文的電影推薦利用了知識圖譜可以存儲海量電影特征信息、用戶信息,并可以依據(jù)數(shù)據(jù)間的關(guān)系進行快速檢索的特點,使推薦結(jié)果更加精準多樣,同時具有良好的可解釋性。

摘要： 本文設(shè)計了如何利用圖數(shù)據(jù)庫來完成汽車發(fā)動機缸體零件的方位特征、形狀特征、精度與粗糙度等特征以及制造工藝的描述分析,再結(jié)合Cypher語言對汽車發(fā)動機缸體零件以及制造資源等進行圖數(shù)據(jù)庫建模實例化存儲并創(chuàng)建缸體零件特征與制造資源的關(guān)系,實現(xiàn)對零件檢索系統(tǒng)功能的實例操作。

摘要： 作為一種通用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，圖被廣泛用來建模和表示多種復(fù)雜的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù).近年來，對累積的大量圖數(shù)據(jù)(即圖數(shù)據(jù)庫)的管理受到了研究者的廣泛關(guān)注.超圖集合查詢是圖數(shù)據(jù)庫中一種具有很強現(xiàn)實意義的查詢類型.具體地說，給定一個查詢圖q，超圖集合查詢要返回圖數(shù)據(jù)庫D中所有包含q的圖g.提出一種新穎而有效的超圖集合查詢處理方法.首先，給出一種快速生成特征(feature)的方法和一種有效的樹形索引結(jié)構(gòu)FPTree.在FPTree的構(gòu)造中，提出方法挖掘得出D中特定的頻繁子圖(即特征)，并合并多個頻繁子圖所共享的誘導(dǎo)子圖其次，給出支持標號圖的改進的ullmann算法來進行子圖同構(gòu)檢測，一種新穎的方法可以加速子圖同構(gòu)檢測過程.于是，基于已有的過濾和驗證兩步驟的查詢處理框架，提出方法在過濾階段，基于索引FPTree快速的去除一部分非結(jié)果集.由于從多個頻繁子圖所共享的誘導(dǎo)子圖到查詢圖只進行一次子圖同構(gòu)檢測，因此過濾時間大大減少.在驗證階段，采用改進的ullmann算法能夠比現(xiàn)有方法更加高效的對標號圖進行子圖同構(gòu)檢測，并最終得出查詢結(jié)果.最后，大量實驗證實了提出方法的有效性和高效性.

摘要： 提出了一種在圖數(shù)據(jù)庫中建立相似匹配查找的索引方法。因為圖的近似匹配是一個NP難問題,為了避免在數(shù)據(jù)庫上的順序查找,利用k-鄰接子圖索引一個大規(guī)模的圖數(shù)據(jù)庫,首先給出k-鄰接子圖索引的過濾機制以及生成k-鄰接子圖集的廣度優(yōu)先搜索算法,然后通過建立k-鄰接子圖字典的方法壓縮存儲空間并優(yōu)化索引,最后討論索引的維護方法。對于一個基于編輯距離范圍的近似查詢,通過在k-鄰接子圖索引上的過濾,最終可以得到一個遠小于數(shù)據(jù)庫數(shù)量的圖集合作為精確匹配的候選集,大大減小了匹配所需的時間和空間.

摘要： 圖是相互連接的事物及其關(guān)系的一種結(jié)構(gòu)化表達.信息讀取是順序的過程,要求閱讀者在大腦中將信息串聯(lián)形成理解,而圖能夠即時傳達信息,易于揭示復(fù)雜的模式.在社交網(wǎng)絡(luò)、通網(wǎng)絡(luò)、訊資金網(wǎng)絡(luò)等展現(xiàn)場景下,都有比較直觀的展現(xiàn)效果.

摘要： 由于傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫存在著數(shù)據(jù)存儲冗余和查詢效率低下等缺陷,近年來圖數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用越來越廣泛,其上的查詢也成為人們研究的問題. 本文中要解決的Top-k頂點度查詢問題如下: 給定一個超大的有向圖,查詢其頂點度(包括入度和出度)為前k大的頂點分別是哪些頂點. Top-k頂點度的查詢在很多背景上都有其應(yīng)用.比如根據(jù)論文的引用情況可以建立一個圖,將所有的論文作為頂點,兩篇論文的引用關(guān)系作為有向邊,構(gòu)成一個圖,那么統(tǒng)計被引用的最多的一些論文,即從中查找Top-k頂點度的頂點. 利用對圖進行一遍簡單掃描的方法顯然可以求得問題的精確解,但是這個方法的時空開銷過大,因此在超大圖背景下該方法是不實用的.然而在超大圖背景下,利用可以承受的時空開銷,求得問題的近似解卻是一種可行的方法.本文提出的方法的基本思想是先根據(jù)查詢在內(nèi)存中建立估計Top-k頂點度的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),后續(xù)查詢通過訪問該數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)得以回答,從而降低了算法的時空開銷。

摘要： 近年來,許多計算機的新興應(yīng)用都用圖結(jié)構(gòu)建模.如XML文檔、Web訪問日志、生物數(shù)據(jù)庫、化合物分子圖和圖像檢索等.數(shù)據(jù)的積累使數(shù)據(jù)庫的相關(guān)研究延伸到了上述領(lǐng)域,圖查詢就是其中的重要問題之一.本文提出了一種圖數(shù)據(jù)庫的索引結(jié)構(gòu).其中,基于邊的主索引EDI指導(dǎo)了圖數(shù)據(jù)庫在二級存儲上的組織,并且實時對應(yīng)數(shù)據(jù)庫的更新;基于歷史查詢模式中頻繁模式的輔助索引qEDI提高了查詢性能.在未來的工作中,我們將考慮如何更好地使用輔助索引提高查詢性能,以及輔助索引的實時更新.

摘要： 介紹了單機大圖數(shù)據(jù)管理框架，單機程序開發(fā)效率相對高，單機程序不需要考慮網(wǎng)絡(luò)傳輸代價，相對效率高，單機安裝、管理、部署代價低，單機運行程序能耗低，探討了分布式大圖數(shù)據(jù)管理框架，大圖數(shù)據(jù)查詢分析面臨挑戰(zhàn)。圖數(shù)據(jù)廣泛出現(xiàn)在不同的應(yīng)用領(lǐng)域.，圖數(shù)據(jù)的處理需要考慮結(jié)構(gòu)信息，處理復(fù)雜性高，利用圖數(shù)據(jù)管理框架，能夠簡化用戶編寫圖數(shù)據(jù)處理方法的代價，同時提高圖數(shù)據(jù)查詢的靈活度，目前出現(xiàn)多種單機和分布式的圖數(shù)據(jù)管理框架，大多遵循以點為中心的計算模式。

摘要： 介紹了單機大圖數(shù)據(jù)管理框架，單機程序開發(fā)效率相對高，單機程序不需要考慮網(wǎng)絡(luò)傳輸代價，相對效率高，單機安裝、管理、部署代價低，單機運行程序能耗低，探討了分布式大圖數(shù)據(jù)管理框架，大圖數(shù)據(jù)查詢分析面臨挑戰(zhàn)。圖數(shù)據(jù)廣泛出現(xiàn)在不同的應(yīng)用領(lǐng)域.，圖數(shù)據(jù)的處理需要考慮結(jié)構(gòu)信息，處理復(fù)雜性高，利用圖數(shù)據(jù)管理框架，能夠簡化用戶編寫圖數(shù)據(jù)處理方法的代價，同時提高圖數(shù)據(jù)查詢的靈活度，目前出現(xiàn)多種單機和分布式的圖數(shù)據(jù)管理框架，大多遵循以點為中心的計算模式。

摘要： 介紹了單機大圖數(shù)據(jù)管理框架，單機程序開發(fā)效率相對高，單機程序不需要考慮網(wǎng)絡(luò)傳輸代價，相對效率高，單機安裝、管理、部署代價低，單機運行程序能耗低，探討了分布式大圖數(shù)據(jù)管理框架，大圖數(shù)據(jù)查詢分析面臨挑戰(zhàn)。圖數(shù)據(jù)廣泛出現(xiàn)在不同的應(yīng)用領(lǐng)域.，圖數(shù)據(jù)的處理需要考慮結(jié)構(gòu)信息，處理復(fù)雜性高，利用圖數(shù)據(jù)管理框架，能夠簡化用戶編寫圖數(shù)據(jù)處理方法的代價，同時提高圖數(shù)據(jù)查詢的靈活度，目前出現(xiàn)多種單機和分布式的圖數(shù)據(jù)管理框架，大多遵循以點為中心的計算模式。

摘要： 當指示搜索一圖像文件時，無線電話1提取圖像文件，并將這些圖像文件制成圖標(步驟A202)，在顯示單元上按照根據(jù)日期信息的布局顯示這些圖標(步驟A203)。當檢測到位置信息獲取指示時，無線電話1獲取自己位置信息(步驟A205)，以該獲取的自己位置為中心，只留下要增加位置信息的圖像文件，讀取與這些圖像文件對應(yīng)的地名文件夾，并在主顯示單元102上按照相應(yīng)布局顯示(步驟A206)。當選擇一個顯示的圖標并檢測到網(wǎng)絡(luò)連接指示時，無線電話1實現(xiàn)與地圖信息服務(wù)公司6的對話(步驟A209)，并向地圖信息服務(wù)公司6發(fā)送自己位置信息和選擇的圖像文件所包括的位置信息。此后，無線電話1接收地圖圖像文件(步驟A211)，并顯示自己位置、選擇的圖像文件和路線(步驟A212)。

摘要： 當指示搜索一圖像文件時，無線電話1提取圖像文件，并將這些圖像文件制成圖標(步驟A202)，在顯示單元上按照根據(jù)日期信息的布局顯示這些圖標(步驟A203)。當檢測到位置信息獲取指示時，無線電話1獲取自己位置信息(步驟A205)，以該獲取的自己位置為中心，只留下要增加位置信息的圖像文件，讀取與這些圖像文件對應(yīng)的地名文件夾，并在主顯示單元102上按照相應(yīng)布局顯示(步驟A206)。當選擇一個顯示的圖標并檢測到網(wǎng)絡(luò)連接指示時，無線電話1實現(xiàn)與地圖信息服務(wù)公司6的對話(步驟A209)，并向地圖信息服務(wù)公司6發(fā)送自己位置信息和選擇的圖像文件所包括的位置信息。此后，無線電話1接收地圖圖像文件(步驟A211)，并顯示自己位置、選擇的圖像文件和路線(步驟A212)。

摘要： 本發(fā)明涉及一種數(shù)據(jù)庫裝置，包括：元素出現(xiàn)信息存儲部，其以元素名ID為關(guān)鍵字，存儲元素的出現(xiàn)信息；祖先路徑出現(xiàn)信息存儲部，其以元素的祖先路徑名ID為關(guān)鍵字，存儲元素的出現(xiàn)信息；屬性出現(xiàn)信息存儲部，其以屬性名ID為關(guān)鍵字，存儲屬性的出現(xiàn)信息；以及文本出現(xiàn)信息存儲部，其以部分字符串為關(guān)鍵字，存儲與元素實體的文本字符串和元素具有的屬性的屬性值相關(guān)的出現(xiàn)信息。由此，本發(fā)明的數(shù)據(jù)庫裝置僅通過構(gòu)造條件就可檢索在各種檢索條件下的結(jié)構(gòu)化文檔，并可以對屬性值進行字符串檢索。

摘要： 本發(fā)明公開了一種將圖數(shù)據(jù)庫轉(zhuǎn)化為關(guān)系數(shù)據(jù)庫的方法，首先基于泛化有向超圖建立圖數(shù)據(jù)庫中屬性數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)模型，對結(jié)構(gòu)模型中的每個結(jié)點建立一個二維數(shù)據(jù)表，再根據(jù)有向邊、附加有向邊來構(gòu)建數(shù)據(jù)表；使用泛化有向超圖對圖數(shù)據(jù)庫中的結(jié)點、有向邊、標簽、圖數(shù)據(jù)庫、結(jié)點屬性、有向邊屬性進行描述，建立數(shù)據(jù)存儲特征描述模型，對描述模型中的每個結(jié)點建立一個二維數(shù)據(jù)表，再根據(jù)有向邊來構(gòu)建數(shù)據(jù)表；然后對所構(gòu)建的數(shù)據(jù)表進行整理，在關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)中構(gòu)建數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)表，遍歷圖數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，將相關(guān)數(shù)據(jù)信息填入關(guān)系數(shù)據(jù)庫的二維數(shù)據(jù)表中。采用本發(fā)明可以準確地實現(xiàn)從圖數(shù)據(jù)庫到關(guān)系數(shù)據(jù)庫的轉(zhuǎn)化，且使得到的關(guān)系數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)合理。

摘要： 本發(fā)明提供一種基于圖數(shù)據(jù)庫的動態(tài)數(shù)據(jù)遷移方法，包括步驟如下：作為一集群中的節(jié)點的圖數(shù)據(jù)庫容量超過一預(yù)設(shè)閥值時，根據(jù)圖數(shù)據(jù)庫中不同類型的元數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，將元數(shù)據(jù)劃分為待擴數(shù)據(jù)及非待擴數(shù)據(jù)；將待擴數(shù)據(jù)錄入作為集群新增節(jié)點的待擴圖數(shù)據(jù)庫。通過引入仲裁模塊實現(xiàn)多個單節(jié)點圖數(shù)據(jù)庫之間數(shù)據(jù)的動態(tài)遷移。當某一單節(jié)點圖數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)容量面臨瓶頸時，仲裁模塊實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫動態(tài)遷移，將壓力大的節(jié)點上的數(shù)據(jù)動態(tài)遷移到數(shù)據(jù)壓力小的節(jié)點上，從而實現(xiàn)各個節(jié)點間的數(shù)據(jù)平衡，及實現(xiàn)圖數(shù)據(jù)存儲容量、寫性能的線性增大。同時提供對應(yīng)的圖數(shù)據(jù)庫集群。

摘要： 本發(fā)明涉及一種組合來自第一數(shù)字地圖數(shù)據(jù)庫的第一分區(qū)和來自第二數(shù)字地圖數(shù)據(jù)庫的第二分區(qū)的方法，其中所述第一和第二數(shù)字地圖數(shù)據(jù)庫與坐標參考系相關(guān)聯(lián)，其中所述第一和第二分區(qū)在所述第一和第二數(shù)字地圖數(shù)據(jù)庫中的共同區(qū)中彼此具有相互作用。所述方法包括：識別來自所述第一數(shù)字地圖數(shù)據(jù)庫的所述第一分區(qū)中的第一群組對象，其中每一對象包括所述共同區(qū)內(nèi)的一位置；以第一群組位置參考對所述第一群組的所述對象進行編碼；在來自所述第二數(shù)字地圖數(shù)據(jù)庫的所述第二分區(qū)上解碼所述第一群組位置參考；識別所述第一群組中的可在所述第二分區(qū)上成功解碼的所述位置參考以確定拓撲連接；以及依靠與所述拓撲連接相關(guān)聯(lián)的所述位置參考來組合所述第一分區(qū)與所述第二地圖數(shù)據(jù)庫中的所述第二分區(qū)。

摘要： 本發(fā)明公開了一種將圖數(shù)據(jù)庫轉(zhuǎn)化為關(guān)系數(shù)據(jù)庫的方法，首先基于泛化有向超圖建立圖數(shù)據(jù)庫中屬性數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)模型，對結(jié)構(gòu)模型中的每個結(jié)點建立一個二維數(shù)據(jù)表，再根據(jù)有向邊、附加有向邊來構(gòu)建數(shù)據(jù)表；使用泛化有向超圖對圖數(shù)據(jù)庫中的結(jié)點、有向邊、標簽、圖數(shù)據(jù)庫、結(jié)點屬性、有向邊屬性進行描述，建立數(shù)據(jù)存儲特征描述模型，對描述模型中的每個結(jié)點建立一個二維數(shù)據(jù)表，再根據(jù)有向邊來構(gòu)建數(shù)據(jù)表；然后對所構(gòu)建的數(shù)據(jù)表進行整理，在關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)中構(gòu)建數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)表，遍歷圖數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，將相關(guān)數(shù)據(jù)信息填入關(guān)系數(shù)據(jù)庫的二維數(shù)據(jù)表中。采用本發(fā)明可以準確地實現(xiàn)從圖數(shù)據(jù)庫到關(guān)系數(shù)據(jù)庫的轉(zhuǎn)化，且使得到的關(guān)系數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)合理。

摘要： 一種機場場面地圖數(shù)據(jù)庫建庫及數(shù)據(jù)獲取的方法，其生成一套符合中國民航業(yè)務(wù)需求的機場場面制圖數(shù)據(jù)庫，設(shè)計對機場場面制圖數(shù)據(jù)的數(shù)字化，可以應(yīng)用到民航機場運行、管制塔臺等各個領(lǐng)域，為各個機場建設(shè)的時候提供一套通用的UML模型，分析和規(guī)范我國民航的民用機場場面地圖數(shù)據(jù)項、類型和取值范圍等。方法包括：建立機場場面制圖數(shù)據(jù)UML模型；建立機場場面制圖數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)；建立機場場面制圖數(shù)據(jù)采集表結(jié)構(gòu)；構(gòu)建機場場面制圖數(shù)據(jù)獲取裝置；其中建立機場場面制圖數(shù)據(jù)UML模型包括以下分步驟：針對國際通用標準規(guī)范研究表結(jié)構(gòu)實體；進行國際標準與國內(nèi)飛行區(qū)技術(shù)標準對接比較；研究分析AMXM 2.0模型；設(shè)計機場場面制圖數(shù)據(jù)UML模型。

摘要： 本發(fā)明公開了一種圖數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為編程語言數(shù)據(jù)方法，所述方法包括：獲取圖數(shù)據(jù)庫中目標節(jié)點的屬性數(shù)據(jù)；對所述目標節(jié)點的屬性數(shù)據(jù)進行鍵值對轉(zhuǎn)化處理，得到所述目標節(jié)點對應(yīng)的鍵值對數(shù)據(jù)；對所述鍵值對數(shù)據(jù)進行編程語言轉(zhuǎn)化處理，得到所述鍵值對數(shù)據(jù)對應(yīng)的編程語言對象。由于鍵值對形式的數(shù)據(jù)與編程語言編程語言對象均能夠被服務(wù)器或計算機的內(nèi)存所識別，因此，將圖數(shù)據(jù)庫中目標節(jié)點的屬性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為鍵值對數(shù)據(jù)后，可以對該鍵值對數(shù)據(jù)進行編程語言轉(zhuǎn)化處理，得到該鍵值對數(shù)據(jù)對應(yīng)的編程語言對象，從而實現(xiàn)了將圖數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可被編程語言程序所使用的對象，進而提高了讀取圖數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)的便捷性，提高了圖數(shù)據(jù)庫的開發(fā)效率。

摘要： 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)庫應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種新型的基于大數(shù)據(jù)及圖數(shù)據(jù)庫的電力網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)及方法，包括步驟：通過統(tǒng)一的接口接收數(shù)據(jù)操作服務(wù)請求；對數(shù)據(jù)操作服務(wù)請求進行數(shù)據(jù)路由；根據(jù)數(shù)據(jù)路由的策略，由圖數(shù)據(jù)庫、緩存數(shù)據(jù)庫和內(nèi)存文件系統(tǒng)中的一個或多個執(zhí)行數(shù)據(jù)操作，并獲得對應(yīng)的一個或多個執(zhí)行結(jié)果；對一個或多個執(zhí)行結(jié)果進行數(shù)據(jù)匯聚，獲得數(shù)據(jù)操作服務(wù)請求對應(yīng)的最終結(jié)果；通過統(tǒng)一的接口輸出最終結(jié)果。本發(fā)明實施例的技術(shù)方案針對電力網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)特點及性能要求，通過多種數(shù)據(jù)處理手段對電力網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化建模，充分利用多種數(shù)據(jù)處理手段的優(yōu)勢，滿足了真實電力網(wǎng)絡(luò)中的各種不同數(shù)據(jù)類型的業(yè)務(wù)需求，從而使系統(tǒng)的整體性能得到極大地提升。