TDCOL：列式存储的XML关键字查询处理策略

NDBC2012会议日程安排

20:30－22:30 数据库专委会会议（稻香楼东楼 B 区三楼第 20 会议室）
2012 年 10 月 14 日
8:20－9:10 特邀报告 3（稻香楼东楼大礼堂）主持人：李青
李晓明
Milgram 实验与社交网络搜索的启示
9:10－10:00 特邀报告 4（稻香楼东楼大礼堂）主持人：李青
周傲英
8. 一种基于局部位置无关的轨迹片段聚类算法（张莎妮刘良旭叶思敏范剑波，宁波工程学院）
1. 一种基于同步动力学模型的网络社团发现方法（黄健斌白杨康剑梅钟翔等，西安电子科技大学）
2. 在线百科间的标签推荐算法（刘阔姚舒扬邓志鸿，北京大学）
3. 基于可达概率区间的不确定决策树（陈红梅王丽珍刘惟一袁立坚，云南大学）
分组 2D （数据挖掘与知识发现 B）（A 区二楼第 16 会议室）主持人：王建勇/陈刚
1. 基于实体的数据库中多相似连接顺序选择策略（刘雪莉等，哈尔滨工业大学）
2. 异构计算平台上列存储数据库的并行查询技术研究（陈虎陈思桐李观钊罗伟良等，华南理工大学）
3. 列存储数据仓库中哈希连接改进算法研究（孙莉郝大腾王梅，东华大学）
熊辉
Big Data Analytics in Mobile Environments
10:10－10:30 茶歇
10:30－11:20 特邀报告 2（稻香楼东楼大礼堂）主持人：陈恩红
孟小峰
闪存数据库系统
11:20－12:10 特邀报告 3（稻香楼东楼大礼堂）主持人：陈恩红
王晓阳
数据云：寻找在云计算上合适的大数据管理抽象层
4. 基于滑动窗口的 Top-K 概率频繁项查询算法研究（王爽王国仁，东北大学）

XML在关系数据库中存储和查询方法的研究.doc

XML在关系数据库中存储和查询方法的研究随着互联网的蓬勃发展，传统的HTML数据交换方式已经越来越满足不了曰益增长的数据交换的需求。

XML本身所具有的与平台无关、易于扩展、交互性好、语义性强、可格式化等优点，使得XML语言已经成为互联网上表示和交换数据的标准，XML文档得以大量出现，如何存储和查询XML文档变得更加重要。

本文分析了存储XML文档三种途径，并且比较了XML和关系数据库不同的特点。

由于关系数据库的优势在于：技术成熟、应用广泛、数据管理能力强、数据安全程度高，所以选择将XML存储在已有的关系数据库系统中的方法，这也正成为研究XML的一个热点。

这种方式主要解决两方面的问题，一是需要将XML 数据模型映射为目标模型，本文研究了几种实现方法，并讨论了一种有效方法，将输入的DTD映射为关系模型，输出的关系模型可以遵从DTD存储和查询XML
文档。

该方法在全面性、冗余处理、提高效率等几方面对比与已有的方法有了提高。

另一方面是用XML查询语言提出的查询需要被转换为关系模型所用的查询语言SQL，并且从目标模型数据库引擎返回的结果，应以XML格式返回和查看。

XML数据库存储策略探讨

XML数据库存储策略探讨介绍了几种XML数据库的存储策略,并对每种存储策略进行了描述、分析,然后对几种存储策略进行了性能和优缺点的比较,并就XML数据库未来发展方向进行展望。

标签：XML; 数据库; 存储策略1 XML数据库的存储策略底层的存储表达对上层的查询处理和优化有着重要的影响,如何存储XML 文档才是最好的方式已经成为一个重要问题。

XML数据库的存储策略主要有几种:利用文件系统的平面文件、成熟的RDBMS(Rdational Database ManagementSystem,关系数据库管理系统)、对象管理器或OODBMS(Object Oriented Database Management System,面向对象数据库管理系)、采用全新的Native XML 数据库管理系统。

1.1 利用平面文件存储XML文档将每个XML文档存储成文本文件,并实现一个查询引擎,当查询被执行时,XML文件被解析成驻留在内存的一棵树。

一般解析的时间影响着查询计算的时间,这种方法速度慢。

为提高这种方法的可用性,必须建立索引。

利用XML元素在文本文件中的偏移量作为id,建立从标记tag(parent_ offset,tag)映射到子偏移量child_offset的路径索引以及从标记tag(child_offset,tag)映射到父偏移量parent_offset的反向路径索引。

这两个索引有利于遍历XML文档或在XML文档中进行导航。

其他索引建立从标记值(tagname,value)或属性值(attribute nam,attribute_value)到元素偏移量element_offset的映射,这些索引有助于计算查询中的选择条件(谓词)。

查询引擎可以利用这些索引检索与查询相关的XML文件的片段,极大地减少了解析的时间。

1.2 传统的关系数据库系统方法XML关系存储的核心是XML文档到RDB的模式映射(schema mapping)方法,包括模型映射和结构映射。

td数据库语法

td数据库语法
数据库是一种组织和存储数据的工具。

TD数据库（Teradata Database）是一种关系型数据库管理系统，用于处理大规模数据。

以下是TD数据库的一些基本语法：
1.数据定义语句：用于创建表、索引和其他数据库对象。

 例如： C R EATE TABLE表名( 列名1 数据类型， 列名2 数据类型， ... );
2.数据操纵语句：用于插入、更新、删除和查询数据。

 
例如： I NSERT INTO 表名(列名1，列名2，...) V ALUES (值1，值2，...); U PDATE 表名 S ET 列名1 = 值1，列名2 = 值2，... W HERE 条件; D ELETE FROM 表名 W HERE 条件; S ELECT 列名1，列名2，... F R OM 表名 W HERE 条件;
3.数据控制语句：用于控制数据库的访问权限和事务处理。

 
例如： GRANT 权限名TO 用户名; R EVOKE 权限名FROM 用户名; B EGIN TRANSACTION; C OMMIT; R OLLBACK;
4.数据聚合函数：用于对数据进行汇总和统计。

 例如： S U M(列名)，MAX(列名)，MIN(列名)，COUNT(*);
5.查询优化：使用EXPLAIN命令分析查询计划的执行计划。

 例如： E XPLAIN SELECT ...; 
这些仅为TD数据库语法的基本概述。

td数据库语法

td数据库语法【最新版】目录1.TD 数据库简介2.TD 数据库语法基础3.TD 数据库语法进阶4.TD 数据库语法实例正文【TD 数据库简介】TD 数据库，全称为 Taobao Data，是阿里巴巴集团旗下的一种数据存储系统。

TD 数据库主要用于存储和处理阿里巴巴集团各大电商平台的数据，例如淘宝、天猫等。

TD 数据库具有高性能、高并发、高可靠性等特点，适用于大规模数据存储和分析。

【TD 数据库语法基础】TD 数据库的语法基础主要包括表、字段、数据类型、主键、索引等概念。

以下是一些基础语法：1.表：用于存储数据，由字段组成。

例如：```CREATE TABLE IF NOT EXISTS `table_name` (`id` INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,`field1` VARCHAR(255) NOT NULL,`field2` INT(11) NOT NULL,PRIMARY KEY (`id`),KEY `field1` (`field1`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;```2.字段：表中的数据单元，用于存储具体信息。

例如：`id`、`field1`、`field2`等。

3.数据类型：用于定义字段的数据种类。

例如：INT、VARCHAR、DATE 等。

4.主键：用于唯一标识表中的记录的字段。

例如：`id`字段。

5.索引：用于提高查询速度的辅助结构。

例如：`KEY `field1`(`field1`)`。

【TD 数据库语法进阶】除了基础语法，TD 数据库还支持一些高级功能，例如：1.聚合函数：用于对表中的数据进行统计和汇总。

例如：`COUNT()`、`SUM()`等。

2.查询语句：用于查询表中的数据。

例如：`SELECT * FROM table_name WHERE field1="value1"`。

基于压缩策略的安全XML关键字查询

2011，47（36）1引言XML （eXtensible Markup Language ）的广泛使用，使得关键字查询成为普通用户查询XML 文档的首选。

因为无须用户掌握复杂的查询语言，无须了解任何数据的具体组织方式就可以进行轻松的XML 关键字查询。

目前，有很多针对XML 关键字查询的研究，总结下来，主要有如何使查询更有意义，如何使查询更高效，如何提高查准率和查全率，如何处理查询结果的排名等，在这些研究成果的基础上，人们越来越多地关注针对存储敏感信息的受限XML 查询。

根据执行XML 访问控制与XML 查询的先后顺序，可以将现有XML 的访问控制方法大体上分为三类：预处理的访问控制方法、后处理的访问控制方法和基于视图的访问控制方法。

预处理的访问控制方法指的是在受限查询数据之前，首先使用授权信息对查询语句进行改写（即改写成受限查询语句），然后再将改写后的查询语句作用在数据上，最后得到了符合授权的查询结果，在这一类方法中，较典型的两种是在文献[1-2]中提出来的。

后处理的访问控制方法是指首先执行不受限制的普通关键字查询，然后在查询结果集中过滤掉不符合授权信息的部分，而只将符合授权信息的结果返回给用户，通过此方法来获得安全的结果。

基于视图的访问控制方法是指在查询执行之前将授权信息作用于数据，然后根据授权信息为每个用户产生一个原始数据的视图，此原始数据的视图中只含有原始数据中能够被该用户访问的那部分数据。

每当有一个查询到来时，首先在视图上执行查询，而不是在原始数据上执行查询，通过这种方法来获得安全的查询结果。

本文采用的是后处理的访问控制方法，即先查询，后过滤的处理方法。

XML 的访问控制无非是按照各种节点定义的规则来限制用户对某些节点或某些片段的访问，因此核心问题是访问控制策略的制定及存储优化问题，所以策略的存储和受限查询基于压缩策略的安全XML 关键字查询吴海涛1，2，唐振民1WU Haitao 1，2，TANG Zhenmin 11.南京理工大学计算机科学与技术学院，南京2100942.南京工程学院通信工程学院，南京2111671.School of Computer Science and Technology ，Nanjing University of Science and Technology ，Nanjing 210094，China2.School of Communication Engineering ，Nanjing Institute of Technology ，Nanjing 211167，ChinaWU Haitao ，TANG Zhenmin.Secure XML keyword search based on compression puter Engineering and Ap-plications ，2011，47（36）：5-8.Abstract ：User has to execute the restricted query while XML document with the sensitive information is in the process of transmission or exchange in Internet ，it is always the research topic about how to enhance query efficiency and protect the security of sensitive information.Based on the instance information tree with access control policies ，extracting the main infor-mation ’s policies ，reversing to act on the instance information tree and saving the special node policy ，this method with com-pacted policies provides important basis for secure and efficient XML keywords query ，in addition ，it adopts the extensible Dewey coding which makes the query easy.The experimental results show that the algorithms can lighten the burden of stor-age and improve the efficiency.Key words ：XML document ；extensible Dewey code ；keyword search ；compression ；security 摘要：当含有敏感信息的XML 文档在网络上传输或交换时，需要用户执行受限查询，如何提高查询效率，同时又保证敏感信息的安全一直是安全领域的研究热点。

一种面向XML数据的SLCA求解算法_陈子阳

第 37 卷第 4 期 2013 年 7 月燕山大学学报 Journal of Yanshan UniversityVol. 37 No. 4 July 2013文章编号：1007-791X (2013) 04-0339-08一种面向 XML 数据的 SLCA 求解算法陈子阳*，蓝国翔，汤显，周军峰，王璿（燕山大学信息科学与工程学院，河北秦皇岛 066004）要：针对现有方法计算 SLCA 语义时存在冗余计算问题，提出了一种基于列存储的倒排索引，并结合哈希查找，以自顶向下的方式查询处理的算法 TDCOL-HS，来避免现有算法 “公共祖先重复处理” 的问题。

算法以摘最短倒排表作为处理对象，将检测给定结点是否包含其他关键字的操作转化为哈希查找操作，其时间复杂度为 × 1 ，最后通过比较各种指标, 从不同角度对算法的性能进行了验证. 关键词：XML；关键字查询；列存储；哈希中图分类号：TP311 文献标识码：A DOI：10.3969/j.issn.1007-791X.2013.04.0080引言循环的代价最小，但所需的循环次数最多；和 Stack 相比， IL 和 IMS 可以根据结点间的位置关系来跳过部分无用元素的处理，IL 每次循环的代价小于 IMS，但通常需要更多的循环次数; IMS 所需的循环次数最少，但每次循环的代价最大；虽然 LPSLCA 算法仍然基于 Dewey 倒排表进行处理, 但其处理代价却远小于以上 3 种方法，原因在于 LPSLCA 算法可以避免公共祖先重复处理问题。

第 2 类方法中的 JDewey 算法虽然无需比较两个结点的 JDewey 编码，但其自底向上按层处理方式仍然会导致公共祖先重复处理问题。

第 3 类方法中的 FwdSLCA 算法所使用的倒排表由结点 ID 构成，其 IL 和 IMS 所使用的比较 De基本思想是将 Stack， wey 编码操作转换为集合交集操作来避免公共祖先重复处理问题。

FastMatch：一种高效的XML关键字查询算法

第２９卷第６期
２１０２年６月
计算机应用研究
ＡｐｌａｉｎＲｓａｃｆＣｏｕｅｓｐｉｔｅｅｒｈｏｍｐｔｒｃｏ
Ｖｏ．９Ｎｏ６１２．
Ｊｎ０２ｕ．２１
Hale Waihona Puke ＦｓＭａｃ：ａｔｔｈ一种高效的Ｘ键字查询算法术ＭＬ关
ｍｏｅｔａｎｃｒｈｎｏｅ，Ｓｔｉｎｆｃｅｎｒｃｉｅ．Ｔｏｖｈｓｐｏｌｍ，ｔｉａｅｒｐｏｅｔｄｕｅｄｆｓｒｕｐｔｅｃＯｉｓｉｅｉｎｔｉｐａｔｃｉｏｓｌｅｔｉｒｂｅｈｓｐｐｒｐｏｓｄａｍｅｈｏｓａｔｇｏｏｒｄｕｅｔｅｔｍｅｆｓａｎｈｎｅｔｄｌｓｓ．ｔｅｒｐｓｄａａｇｒｔｍａｄＦａｔｔｈｂｓｄｏｈｅｈｄ．ｉｌｏｉｈｆｕｈｉｓｏｃｎｉｇｔｅｉｖｒｅｉｔｈｎｐｏｏｅｌｏｉｈｎｍｅｓＭａｃａｅｎｔｅｍｔｏＴｈｓａｇｒｔｍｏｎｄａｌｓｔｅｅｓｌｓｍｅｔｎｇｓｍｅｃｒａｎｃｎｄｔｏｙｓａｎｎｌｎｄｅｎｔｅｉｖｒｅｉｔｎｌｎｃＴｈｘｅｉｎａｅｌｕｂｒｅｒｕｔｅｉｏｅｔｉｏｉｉｎｓｂｃｎｉｇａｌｏｓｉｈｎｅｄｌｓｓｏｙｏｅ．ｔｅｅｐｒｍｅｔｌｒ — ｓｌｓｖｒｆｈｅｈｇｅｆｒａｅｏｈｉｔｄ．ｕｔｅｉｙｔｉｈｐｒｏｍｎｃｆｔｓｍｅｈｏＫｅｒｙｗｏｄｓ：ＸＭＬ；ｋｙｒｅｒｈ；ｅｃｅｔｆｓｏｐ；Ｆａｔａｃｅｗｏｄｓａｃｉｆｉｎ；ａｔｇｕｒｓＭｔｈ

XML查询中具有位置谓词的树模式匹配方法.doc

XML查询中具有位置谓词的树模式匹配方法随着计算机网络技术的发展，可扩展标记语言(XML)已经成为互联网上数据表示和传输标准，XML被普遍地用于异构信息和异构平台之间数据交换和数据共享。

为了满足查询和处理XML数据的需求，W3C提出了XQuery语言。

XQuery和XML数据的关系类似SQL与关系数据库的关系。

XQuery很好地结合了XML数据的半结构化特性，能够在XML文档中查询出
用户所需的文档片段，或根据XML文档进行科学计算。

在对XML文档进行处理时，针对XML数据结构特征进行的XPath查询是实际应用当中最基本和最普通的操作，同时也是最耗时空的操作之一。

多数结构查询需求都包含了节点之间的结构约束，若干个相关的祖先后代关系(AD)或双亲子女关系(PC)关系经常表现为一种树型
的查询模式。

如何高效地查询XML文档已经成为数据库领域的研究热点。

采用整体匹配方式的XML树模式查询算法已经得到了深入研究，然而这些算法均未考虑到定义在XPath表达式轴操作上位置谓词的实现需求。

由于无法从整体匹配的结果中筛选出符合位置谓词的查询结果，使得这些算法无法用于实现具有位置谓词的XPath 查询。

本文对XML结构查询中的位置谓词和兄弟轴（following-sibling）的实现方法进行了研究，设计了一种三层结构的嵌套栈，并基于嵌套栈提出了整体模式匹配算法TwigPos。

TwigPos处理的查询模式能够同时支持存在谓词、位置谓词和兄弟轴。

在不同数据集上的实验说明该算法能够有效地处理此类XPath查询请求，增强了XML树模式查询技术的实用性。

td数据库语法

TD数据库语法1. 什么是TD数据库TD数据库（Treasure Data）是一种云原生的数据管理和分析平台，旨在帮助企业实现大规模数据的实时处理和分析。

它提供了一套强大的查询和分析工具，可以帮助用户快速获取和分析数据，从而支持业务决策和数据驱动的创新。

2. TD数据库的查询语法TD数据库的查询语法采用类似于SQL的结构，但也有一些特定的语法和函数。

下面是一些常见的查询语法：2.1 SELECT语句SELECT语句用于从数据库中选择特定的列或字段。

SELECT column1, column2, ...FROM table_nameWHERE condition;其中，column1, column2, …是要选择的列名，table_name是要查询的表名，condition是查询的条件。

2.2 WHERE子句WHERE子句用于过滤查询结果，只返回满足特定条件的行。

SELECT column1, column2, ...FROM table_nameWHERE condition;其中，condition是一个逻辑表达式，用于指定要返回的行的条件。

2.3 ORDER BY子句ORDER BY子句用于对查询结果进行排序。

SELECT column1, column2, ...FROM table_nameORDER BY column_name [ASC|DESC];其中，column_name是要排序的列名，ASC表示升序排序，DESC表示降序排序。

2.4 GROUP BY子句GROUP BY子句用于根据一个或多个列对查询结果进行分组。

SELECT column1, function(column2), ...FROM table_nameGROUP BY column1;其中，function是一个聚合函数，用于对分组后的数据进行计算，如SUM、AVG等。

2.5 JOIN子句JOIN子句用于将多个表连接起来，根据共同的列或字段进行关联查询。

td数据库语法

td数据库语法摘要：1.TD 数据库简介2.TD 数据库语法基础3.TD 数据库的常用命令4.TD 数据库的应用实例正文：1.TD 数据库简介TD 数据库，全称Taobao Database，是阿里巴巴集团开源的一款高性能、可扩展的分布式数据库。

TD 数据库具有高并发、高吞吐量、低延迟等特点，广泛应用于电商、金融、物流等行业。

2.TD 数据库语法基础TD 数据库的语法基于SQL（结构化查询语言），兼容MySQL 的语法规范。

TD 数据库支持大部分标准的SQL 语句，如CREATE、ALTER、INSERT、SELECT、UPDATE、DELETE 等。

3.TD 数据库的常用命令（1）数据定义命令- CREATE：创建表、视图、索引等数据库对象。

- ALTER：修改表、视图、索引等数据库对象的结构。

- DROP：删除表、视图、索引等数据库对象。

（2）数据操作命令- INSERT：向表中插入数据。

- SELECT：从表中查询数据。

- UPDATE：更新表中的数据。

- DELETE：删除表中的数据。

（3）数据控制命令- GRANT：授权给用户或角色操作数据库对象的权限。

- REVOKE：撤销用户或角色操作数据库对象的权限。

4.TD 数据库的应用实例TD 数据库在阿里巴巴集团内部广泛应用，例如在淘宝、天猫等电商平台中，用于存储商品信息、用户信息、订单信息等。

通过TD 数据库的高性能处理能力，保证了电商平台在双11 等大促活动期间的稳定运行。

总之，TD 数据库作为一款国产分布式数据库，凭借其高性能、可扩展等优势，在国内外市场逐渐崭露头角。

解析xml格式字符串标签数据的方法

解析xml格式字符串标签数据的方法XML格式字符串是一种常用的数据格式，它可以表示复杂的数据结构。

在处理XML格式字符串时，我们需要解析其中的标签数据，才能获取其中的内容。

下面是几种解析XML格式字符串标签数据的方法： 1. DOM解析：DOM是Document Object Model的缩写，它将XML 数据组织成一个树形结构，可以通过操作节点对象来访问和修改数据。

使用DOM解析XML格式字符串需要加载完整的XML文档到内存中，因此适合处理较小的XML数据，但对于大型XML数据，DOM解析可能会导致性能问题。

2. SAX解析：SAX是Simple API for XML的缩写，它是一种基于事件驱动的解析方式，可以在读取XML数据时逐个处理数据。

SAX解析对内存的要求非常低，适合处理大型XML数据，但由于它是基于事件驱动的，因此需要编写复杂的回调函数来处理数据。

3. XPath解析：XPath是一种查询语言，可以通过路径表达式来访问XML数据中的元素、属性等。

使用XPath解析XML格式字符串时，可以通过XPath表达式来获取特定的元素或属性的值，非常方便。

不过，XPath解析需要加载完整的XML文档到内存中，对于大型XML数据仍然存在性能问题。

4. XML解析器：除了DOM、SAX和XPath解析之外，还有一些XML 解析器可以用来解析XML格式字符串。

例如，Python中的ElementTree 模块提供了一种简单的解析方式，可以快速地访问和修改XML数据。

总之，在解析XML格式字符串时，需要根据实际的需求选择合适的解析方式。

如果对内存要求比较高，可以使用SAX解析；如果需要快速访问和修改XML数据，可以考虑使用XPath解析或XML解析器。

寻找XLCA的XML数据流TOP-K关键字查询算法

（ｏｌｇｆＣｍｕｅｎｎｏｍａｏｃｎｅＳｕｈｅｔｉｅｓｙＣｏｇｉ０７５ＣｉａＣｌｅｏｏｐｔｒｄＩｒｔｎＳｉｃ，ｏｔｗｓＵｎｖｒｔ，ｈｎｑｎ４０１，ｈｎ）ｅａｆｉｅｉｇ
ＡｂｔａｔＸＭＬｅｗｏｄｑｅｙｉｓｒｃｎｅｉｎｎｏｍａｉｎｓａｃｅｈｉｕｓｒｃ：ｋｙｒｕｒｓａｕｅ — ｏｖｎｅｔｉｆｒｔｅｒｈｔｃｎｑｅ，ｗｈｃｓｗｅｌｓｉｄｆｒｕｅｓｗｈｒｏａｌａｏｉｈｉｌｕｔｏｓｒｏａｅｎｔｆｍｉｉｅｒｗｉＸＭＬｕｒａｇ￣ｅａｄｔｅｕｄｒｙｎｔｕｔｒ．ＥｘｓｉｇｋｅｗｏｄｑｅｉｓｏｍｑｅｌｕｙｎｎｈｎｅｌｉｇｓｃｕｅｒｉｔｎｙｒｕｒｅｎＸＭＬａａｓｒａｆｎｗｅｅｂｓｄｏｈｅｕｌｓｔｄｔｔｅｍｓｏｔＦａｅｎｔｅｒｓｔ言（ＭＬ）为ＩｔｔＸ成ｎｅ环境上数ｍｅ
文档片段。这些研究工作对有效地表达和处理ＸＭＬ
第２卷１
第９期
计算机技术与发展
ＣＯＭＰＵＴＥＩＲＥＣＨＮＯＬＯＧＹＡＮＤＤＥＶＥＬＭＥＮＴＯＰ
２１年９月０１
Ｖｏ．Ｎｏ９】２１．Ｓｐ．２ｅ０１１
寻找ＸＣ的Ｘ据流Ｔ — ＬＡＭＬ数ＯＰＫ关键字查询算法
ｏＬＣＡ。ａｄｉｒｒｔｏｖｅｉｃｍｐｅｅｅｓｏｅＳＣＡｅｕｔｓｔｈｅｅｕｔｓｔｂｓｄｎｔｅｄｆｎｔｎｏｆＳｎｎｏｄｅｓｌｅｔｎｏｌｔｎｓｆｔＬｏｈｈｒｓｌｅ，ｔｎａｒｓｌｅａｅｏｅｉｏｆＸＬＣＡｓｉｔｏｈｉｉｗａｎｒ — ｄｃ，ａａｓｐｓｉｌＯｔｅｑｅｏｔｉｓａｌｏｅｒｓｌ．ＩｉａｅｌｉｇｗｉｄｗｄｅｓｐｏｏｅｏｓｖｈｕｅｄｓｆａｏｓｂｅｔｈｕｒｃｎａｎｌｆｔｅｕｔｒｙｈｓｎｔｓｐｐｒｓｉｎｎｏｍｏｌｗａｒｐｓｄｔａｅｔｅＸＭＬａａｈｄｄｔ

td数据库语法

td数据库语法TD数据库是一种分布式数据库，其使用的SQL查询语法与传统的关系型数据库类似，但也有一些特殊的语法和功能。

一、数据定义语言（DDL）1.创建表：在TD数据库中，可以使用CREATE TABLE语句创建表。

例如，创建一个名为“employees”的表，其中包含ID、姓名和年龄字段：```CREATE TABLE employees (id INT PRIMARY KEY,name VARCHAR(50),age INT);```2.删除表：使用DROP TABLE语句从数据库中删除表。

例如，删除名为“employees”的表：```DROP TABLE employees;```3.修改表：可以使用ALTER TABLE语句修改表的结构，如添加、删除或修改列。

例如，向名为“employees”的表添加一个新的“department”列：```ALTER TABLE employeesADD COLUMN department VARCHAR(50);```二、数据操作语言（DML）1.插入数据：使用INSERT INTO语句将一条或多条数据插入到表中。

例如，将一条员工记录插入到“employees”表中：```INSERT INTO employees (id, name, age, department)VALUES (1, 'John Doe', 25, 'HR');```2.更新数据：使用UPDATE语句更新表中的数据。

例如，将名为“John Doe”的员工的年龄更新为30岁：```UPDATE employeesSET age = 30WHERE name = 'John Doe';```3.删除数据：使用DELETE FROM语句删除表中的数据。

例如，删除名为“John Doe”的员工记录：```DELETE FROM employeesWHERE name = 'John Doe';```4.查询数据：使用SELECT语句从表中检索数据。

xmltable的用法

xmltable的用法XML（ExtensibleMarkupLanguage）是一种标记语言，用于描述数据和文档的结构。

而XML表格（XMLTable）是XML数据存储和操作的一种方式，它允许我们将数据组织成表格的形式，以便于进行数据的查询、修改和统计分析。

本篇文章将详细介绍XML表格的用法，包括其概念、语法、操作方法以及实际应用。

一、XML表格的概念XML表格是由XML元素组成的表格结构，每个元素代表表格中的一行，元素的名称代表列名。

通过这种方式，我们可以将大量数据组织成一个可扩展的数据结构，方便我们对数据进行查询、统计和分析。

二、XML表格的语法创建XML表格需要遵循一定的语法规则，主要包括以下几个部分：1.根元素：XML表格的根元素表示整个表格的数据结构，通常使用table作为根元素名称。

2.列标签：列标签用于定义每一列的数据类型和名称，可以使用标签名作为列标签，也可以使用CDATA块进行描述。

3.行数据：行数据包含在对应的表格元素中，每个元素表示一行数据，元素的标签名作为列标签的值。

以下是一个简单的XML表格示例：```xml<table><columnname="姓名"type="string"/><columnname="年龄"type="integer"/><row>张三</row><row>李四</row><row>王五</row></table>```在上述示例中，根元素为table，包含了三个列标签（姓名、年龄），每个列标签下包含了对应的行数据。

三、XML表格的操作方法XML表格提供了丰富的操作方法，包括创建、查询、修改和删除等。

下面简要介绍几种常用的操作方法：1.创建表格：可以使用相应的XML标记和元素来创建新的表格数据。

一种基于区间预留编码的XML关键字查询算法

2019年第10期文章编号：1006-475 (2019) 10-0017-04
计算机与现代化 JISUANJI YU XIANDAIHUA
总第290期
一种基于区间预留编码的XML关键字查询算法
魏东平，罗丹
(中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院，山东青岛266000)
摘要:近年来，随着XML数据的爆炸式增长，对XML关键字查询技术的研究日益受到关注％数据编码是关键字查询的
发现，预留空间的选择对查询效率有一定的影响％为此，本文设计一种基于节点自身进行区间预留的编码方式(Interval
Reservation Based on Node, IRBN)，为节点设置权值，并根据权值进行区间值的设定,形成根据节点自身分配区间的较为
均衡的编码％实验表明，IRBN编码是合理的，有较高的查询效率％
o引言
随着网络技术的快速发展,网络应用程序日益普及，网络数据呈爆炸式增长，如何挖掘利用积累的数据是人们广泛关心的话题。具有良好格式并应用广泛的XML数据及其查询技术已经成为研究的热
点［1］ &
在XML数据查询的2种方式——路径查询和关键字查询中，关键字查询以其灵活、简便的优势受到了用户的青睐［2］& XML关键字查询方式的选择取决
本文对区间预留编码进行研究，提出一种更快的
收稿日期:2019-03-21 ；修回日期：2019-04-15 作者简介:魏东平(1965-，男，山东潍坊人，副教授，硕士，研究方向：数据库及信息系统,XML数据查询,E-mail： weidp@ upc. edu. cn；罗丹(1993-)，女，硕士研究生，研究方向：数据库与信息系统,E-mXl： 1337140974@qq. com0

基于结果类型分组的XML关键字查询

‘
王珍珍，吴小霞，张超英榻浚波，覃章荣，
（．１贺州学院计算机科学与工程系，西贺州５２０；．广４８０２广西师范大学计算机科学与信息工程学院，广西桂林
５１０４０４）
摘
要：提出了基于结果类型分组的ＸＬｅｔｓｌｍｒｕｎｕｇ，Ｍ（ｘｎｉｅａｐａｇａｅ可扩展标志语言）ｅｂｋｌ关键字查询算法。采用
ＡｂｔａｔＴｉｐｐｒｐｏｏｅｓｒｃ：ｈｓａｅｒｐｓｄＸＭＬｋｙｒｅｒｈａｇｒｈｂｓｄｏｈｅｕｔｔｐｆｇｏｐｅｗｏｄｓａｃｌｏｉｍａｅｎｔｅｒｓｌｙｅｏｒｕ．Ｅｔｐｉｈｉｇｍｅｈｄｔｎｒｙｗｅｇｔｔｏｏｎｗａｓｄｔｅｅｍｉｅｔｅｒｓｌｔｐｔｅｈｓｕｅｄｔｒｎｈｅｕｔｙｅ，ｈｎｔｅＸＭＬｄｃｍｅｔｎｄｓｗｒｒｕｅｉｔａｌ；ａａｔｔｅｃｒｓｏｄｎｅｒｈｏｏｕｎｏｅｅｅｇｏｐｄｖｒｕｌｙｔｓ，ｈｏｒｐｎｉｇｓａｃｌｅａｇｒｈｗｓｇｖｎｏｅｂｓｓｏｉｕｌｒｕｓｈｓｅｓｒｄｔｅｒｓｌｎｏｍａｉｎｉｔｇｉ，ａｏｄｏｉｇｐｔｎｉｌｉｎｆｌｏｉｍａｉｅｎｔａｉｆｒａｏｐ．Ｔｉｎｕｅｅｕｔｉｆｒｔｅｒｙｖｉｓｌｓｎｏｅｔｇｉ — ｔｈｖｔｇｈｓｏｎｔａｓｉ

tdsql-c的存储过程写法 -回复

tdsql-c的存储过程写法-回复TD-SQLC 是Teradata 数据库中的一门编程语言，它用于开发存储过程、函数和触发器。

存储过程是一种预先定义的SQL 语句集合，这些语句可以被多次调用。

存储过程经常被用于执行复杂的数据处理逻辑或者在业务逻辑中执行一系列数据库操作。

在本文中，我们将讨论TD-SQLC 的存储过程写法。

1. 存储过程的创建：在Teradata 数据库中，使用TD-SQLC 创建存储过程非常简单。

我们可以使用CREATE PROCEDURE 语句来定义存储过程及其参数。

下面是一个简单的创建存储过程的示例：sqlREPLACE PROCEDURE my_procedure (IN input_param INTEGER) BEGIN存储过程的具体实现代码END;在这个示例中，我们定义了一个名为"my_procedure" 的存储过程，并指定了一个输入参数"input_param"。

2. 存储过程的参数：存储过程可以接受零个或多个输入参数，这些参数可以是任何Teradata 支持的数据类型。

下面是一个示例，演示如何定义一个接受多个输入参数的存储过程：sqlREPLACE PROCEDURE my_procedure (IN input_param1 INTEGER, IN input_param2 VARCHAR(100))BEGIN存储过程的具体实现代码END;在这个示例中，我们定义了两个输入参数：一个整数类型的参数"input_param1" 和一个长度为100 的字符串类型的参数"input_param2"。

3. 存储过程的变量：在存储过程中，我们可以定义局部变量来存储临时的计算结果。

这些变量的作用域限定在存储过程中，只能在存储过程中使用。

下面是一个示例，展示了如何定义和使用存储过程中的变量：sqlREPLACE PROCEDURE my_procedure ()BEGINDECLARE var1 INTEGER;DECLARE var2 VARCHAR(100);SET var1 = 10;SET var2 = 'Hello, World!';使用变量进行计算或数据操作END;在这个示例中，我们定义了两个变量"var1" 和"var2"，并且给它们分别赋予了一个整数和一个字符串的值。

基于关键词权重的XML查询结果排序方法

基于关键词权重的XML查询结果排序方法魏东平;苑志朋【摘要】XML关键字查询结果质量不高的一个很重要的原因是查询关键词难以反映用户真实的查询意图,而给关键词设置权重在一定程度上可以解决这一难题.本文结合关键字之间的结构关系提出了一种新的结果排序方法,该方法给查询关键词设置权重,并参照查询关键词的权重给包含关键字的结点设定结点权重,然后根据关系树中的结点权重和关键词之间结构关系[1]统计SLCA结点的重要程度,再以此依据对查询结果进行排序,最后返回给用户有序的查询结果.实验结果和分析表明,提出的排序方法具有较高的准确率,能够较好地满足用户查询的需求和偏好.%A very important reason for low quality results of XML keyword searching is that it is difficult to reflect the user's query intent. In this paper, setting keywords weight could resolve this problem to a certain extent. A new method of query results sort based on keywords weight and keywords structure is proposed. This method sets keywords weight and sets nodes weight for every node that contains keywords, according to keywords weight. The importance of the SLCA node is estimated according to the nodes weight in the relation tree and the relationship between keywords. The query results are sorted on the importance of SLCA nodes. The experimental results show that the proposed method has higher accuracy for sorting.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2017(026)004【总页数】5页(P198-202)【关键词】XML;关键字查询;关键词权重;结果排序【作者】魏东平;苑志朋【作者单位】中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院,青岛 266580;中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院,青岛 266580【正文语种】中文在信息检索领域, 关键词搜索是一种简单而高效的信息获取方式. 与XML结构化查询相比, XML关键字查询为用户提供了非常简单实用的查询接口, 操作比较简单、灵活, 对用户而言是一种比较友好且便捷的查询方式. 此外, 选择关键字查询不需要额外学习复杂的查询语言和书写准确的查询表达式, 更不需要深入了解XML复杂的文档结构, 用户只需要提供查询内容的关键字就可以检索需要的信息.但是, 由于XML数据具有复杂的结构信息, 简单的关键字查询方法在准确表达查询意图方面差强人意.一种比较有效的方法是对查询结果进行排序. 对XML关键字查询结果的排序方法的研究已经取得了许多成果. XRank[2]将信息检索中的PageRank方法扩展到XML排序, 使XML文档的结构特征反映在排序中.在XSEarch[3]中使用了一种基于tf*idf的排序机制对查询结果进行排序. EASE[4]将基于tf*idf的信息检索排序机制与基于结构紧凑度的数据库排序机制相结合,实现在异构数据上的关键词搜索. XReal[5]设计了一个基于tf*idf的排序机制. 文献[6]则提出了一种XML关键词查询结果类型的推导方法, 但是没有对查询结果进行排序. 文献[7]则提出了一种可以有效排列组合成用户容易理解的查询结果.考虑图1所示的XML文档实例, 关键字查询Q1为“xml, keyword, twig”, 用户的查询意图是要搜索有关XML、Keyword和twig的文献资料. 查询结果得到两个SLCA(最近最小公共祖先) 即SLCA1: Artile1和SLCA2: Artile3. 将查询Q1修改为查询Q2“xml, twig, keyword”后 Artile1 和Artile3 仍然是查询后的结果.对于当前的查询和排序方法而言, 查询Q1和Q2没有太大的区别, 因为它们由相同的关键字组成. 但是查询Q1和Q2的查询意图是有区别的, 查询Q1强调的是keyword查询而查询Q2更强调twig查询. 对于查询Q1, Artile1更符合用户的查询意图, 是一篇有关于XML keyword查询的文献. 而对于查询Q2, Artile3明显更符合用户的查询意图, 是一篇与XML twig查询相关的文献, 仅仅是涉及到了keyword查询的知识.因此, 针对查询Q1和查询Q2, 查询结果可以相同但是最后返回用户的查询结果排序应该是有所差异的.由此可见, 即使两个查询中包含的关键词是相同的, 只是关键词的顺序不同, 为反映查询意图的差异性, 查询结果虽然相同但排序结果也应该有所不同.因此, 在查询结果排序时应该考虑关键词的顺序因素.对于XML 关键词查询, 不能简单地看作是几个关键词的集合, 而应该将其看作是几个关键词的序列,在这个序列中隐含了某些真实的查询意图[8]. 为关键词设置权重可以在一定程度上反应用户的真实查询意图, 进而优先返回用户需要的查询结果. 定义1. XML树模型[9]. 一个XML文档可以看成是带标签的有向树D(r, V, E), r表示树的根结点, V表示结点集合, E表示边的集合.定义2. Dewey编码. 给定对应XML数据的标签有向树G=(V, E, R, A), G中任意结点的扩展Dewey编码由下列规则确定:(1) 根结点r的Dewey编码为“0”.(2) 在宽度优先遍历G的过程中, 如果结点v是结点u的第i个孩子结点, 那么结点v的Dewey编码为“D(u).i-1”. 其中, D(u)表示结点u的Dewey编码.定义3. 关键字匹配集合[9]. 给定XML文档D和关键字k, 用KMS(k)表示文档D 中所有匹配关键字k的结点集合, KMS(k)={v|vV, ∈k=tag(v)或k=val(v)}.定义4. 最小最低公共祖先SLCA(smallest lowest common ancestor). 即它包含所有关键字的最紧致片段.如果文档树中结点V已经包含所有查询关键字, 那么V 的祖先结点就不应该再作为SLCA返回. 给定查询Q(k1,k2,…,kn), 我们说结果R满足SLCA语义, SLCA结点必须满足以下两个条件:(1) R至少包含全部查询关键字一次, 所谓包含即关键字ki出现在以R为根的子树下.(2) R的任意后代结点都不可能同样包含k1, k2, …, kn全部关键字.定义5. 权重关系树[1]. 在搜索所得到的结果SLCA中保留包含关键字结点, 删除所有不包含关键字的结点并为关键字结点设置权重, 从而形成仅包含所有关键字的树形结构.定义6. SLCA的重要程度. 权重关系树中所有结点的重要程度之和作为整个关系树的重要程度, 即关系树对应的SLCA结点的重要程度.3.1 Stack算法Stack[10]算法的具体描述如下:(1) 获取每个关键字倒排表, 选取关键字倒排表中最小Dewey编码初始化栈.(2) 从所有关键字倒排表中剩余的Dewey编码中选取最小Dewey编码进行进栈处理.(3) 判断最长的公共前缀, 对不包含最长的公共前缀的条目进行出栈处理. 当且仅当Keywords[i] = true(i[0,∈k]), 并且不会被下面的条目改变状态时Stack中保存的元素即为目标SLCA结点, 所有目标SLCA 结点构成的集合即为SLCA结点集. 3.2 根据关键词的权重设置关系树的关键字结点权重用户在进行关键字查询时输入的关键字在一定程度上会反映出用户的查询意图, 而关键词的先后顺序会体现出用户对每个关键词的重视程度. 本文主要是通过直接输入关键词的权重或关键词的先后顺序来确定关系树中包含关键字的结点的权重. 在关键字查询时用户可以自己来指定每个关键词的权重大小, 关键字查询时输入的查询形式为(k1w1, k2w2, ……, knwn),其中, k为查询关键词, w为对应关键词的权重. 这种由用户直接确定关键词权重的方式虽然不方便, 但是可以更好地体现出用户的真实查询意图.当用户未指定每个关键词的权重时由查询系统为关键词设置权重的大小. 我们设定权重时既要考虑到关键词的顺序又要考虑到关键字在文档中出现的频率,我们根据关键词的先后顺序并结合关键字在文档中出现的频率设定每个关键词的权重大小, 查询的关键词的权重大小定义为:其中, R(0＜R≤1)为关键词权重递减的比例系数, N为文档的总数量, fk为包含关键字k的文档的数量. 例如查询Q3(XML, DTD, Query), 用户没有指定每个关键词的权重, 那么系统就会默认的设定关键词的权重. 就体现关键词顺序因素的权重而言, 一般情况下第一个关键词权重默认为1, 从第二个关键词开始关键词的部分权重会逐步递减, 权重递减率设定为R. 查询Q3的关键词权重就可以设置为XML:1*ln(N/(fxml+1)), DTD: R*ln(N/(fDTD+1)), Query: R2*ln(N/(fQuery+1)), 其中R的值可以由用户指定, 也可以由系统默认设定,目的就是为每一个关键词预设好权重, 方便之后的结果排序.由Stack算法求得的结点SLCA为根的子树中不仅包含了所有的查询关键词而且反映了结果子树中所有关键词的结构关系, 遍历以结点SLCA为根的结果子树, 记录每一层的非关键字结点并删除每个SLCA中所有的非关键字结点, 对SLCA中的关键字结点进行权重设置, 按照输入关键词查询时的设定的权重值为结果子树中所有的关键字结点赋权重值, 可以得到结点为带权重值的关键字的树形结构, 该结果子树中可以通过父——子关系和祖先——后代关系的位置关系反映出所有关键字之间的结构关系, 如算法1所示.4.1 关键字结点的重要程度在查询所得的SLCA转化成为的关系树中, 所有关键字结点的权重值与关键字结点对查询结点的严格程度结合后可以反映出该关系树对查询结果的重要程度, 该关系树对查询结果的重要程度越高, 则该关系树对应的查询结果应该更加符合用户的查询意图, 应该优先返回给查询用户.在权重关系树中, 不同位置的关键字结点对应的对查询结点Q的要求是不同的, 不同的关键字的结点对应的权重也是不相同的, 因此关系树中各关键字结点相对于查询结点的重要程度是不同的. 单就结构方面而言, 关系树中查询结点的子结点是最重要, 查询结点的后代结点中距离查询结点的层次越深, 结点相对于查询结点的重要程度就越低. 如图2所示, 结点的重要程度依次为a1＞a2, b1＞b2＞b3, c1＞c2＞c3.假设查询结点Q的重要程度默认为1, 则设定中间结点的重要程度小于1. 设father=a*childhood, ancestor=b*offspring, 其中a, b分别为父亲——孩子或祖先——后代重要程度的递减系数, 因此中间结点的重要程度为:(1) 父亲——孩子关系: pn=a*pn-1. 其中, pn是pn-1的孩子. 如图2中:a1=a*1=a.(2) 祖先——后代关系: pn=b*pn-1. 其中, pn是pn-1的后代. 如图2中:c2=b*(a*1)=b*a.按上述方法, 假设输入的关键字为a2, b2, c3, 设定权重递减率为R, 则对应的关键字结点的重要程度为:4.2 非关键字结点的重要程度根据在生成关系树时返回的每一层非关键字结点的数量统计以SLCA结点为根的子树中所有非关键字结点的重要程度, 相比较关键字结点的重要程度, 非关键字结点的重要程度所占比重要相对较低. 我们设定根节点的权重值为1, 从根节点往下每一层的非关键字结点的权重值逐渐减小, 我们设定权重的递减率为k(0＜k≤1), 则每个SLCA中的所有非关键字结点的权重值为:其中Ni为每一层的非关键字结点的数量, k也可以看做是每一层的非关键字结点的权重大小.每个SLCA的重要程度可以表示为关键字结点和非关键字结点的和, 为突出关键字结点的重要程度的重要性, 我们适当降低了非关键字结点权重在SLCA的重要程度中所占的比重, 每个SLCA的重要程度即可表示为:其中, S1表示为所有关键字结点的重要程度的总和.4.3 排序算法SLCA的重要程度可以反映出用户对该SLCA的偏好程度, 在查询结果中SLCA的重要程度越高就越符合用户的查询意图, 应该将该查询结果优先返回给用户. 本文使用基于关键词权重并结合结构关系的排序算法—WS-Rank算法, 通过排序算法对SLCA的重要程度进行统计计算, 并根据SLCA重要程度的计算结果对所有的SLCA进行排序, 排序算法的目标就是使得重要程度高的查询结果优先返回给查询用户. WS-Rank算法如算法2所示.由每个结点的重要程度统计每个Ti的重要程度; if 两个结点是father-childhood 关系father←a*childhood* Wi // 为每个关键词的权重值else if ancestor-offspring .//祖先-后代关系ancestor←b*offspring* Wi.计算所有非关键字节点的重要程度之和;SLCA←S1+//所有关键字与非关键字结点的重要程度之和}根据SLCA的重要程度降序排列成链表返回给用户顺序SLCAs链表 .//END实验是在一台Intel(R)Core(TM)*******************,4.00GB内存,500GB硬盘和Windows 7操作系统的PC机上进行的, 基于数据集BookDB.xml,针对本文提出的排序方用Java语言和eclipse3.0编译工具借助Stack算法建立了XML关键字查询系统, 对排序方法进行验证.评价XML关键字查询的一个重要指标是准确率.准确率(Precision)是指查询结果中与用户真实查询意图相关的元素所占总元素的比率[6]. 实验中, 通过查询系统对提出的排序方法进行测试, 并调查该系统用户的使用情况, 验证基于关键词权重的XML关键字查询结果排序方法的准确率. 验证实验邀请了5位测试者, 根据各自的需求和偏好, 在BookDB.xml上分别进行关键字测试查询(见下表1).完整的BookDB.xml数据集H中包含了大约50000个不同的元素, 从中查找所有与测试者真实查询意图相匹配的元素工作量太大. 因此, 我们在查询测试时使用了抽样数据集, 抽样数据集Hi是从完整数据集中随机抽取100条元素组成的, 实验阶段只需将在数据集Hi上的查询排序结果与测试者在数据集Hi中标示出的满足真实查询意图的记录结果作对比. 值得注意的是, 对于本文排序方法, 如果排序后结果中与用户查询意图相同的元素数量越多, 则排序算法的准确率就越高.在权重关系树中使用WS-Rank算法对关系树中关键字之间的结构关系和结点的权重进行量化可以得到SLCA结点的重要程度, 进而得出查询结果的重要程度. 本次试验设定R=0.8(0＜R≤1), 由于0＜b＜a＜1, a2＜b, 通过计算可以对比每个权重关系树的重要程度大小即SLCA结点的重要程度, 因此我们以SLCA的重要程度为依据对所有的SLCA进行排序, 重要程度高的查询结果优先返回给用户.将在数据集Hi上的经查询排序后得到的前10个返回结果与测试者在数据集Hi中标示出的前10个满足真实查询意图的记录结果作对比, 实验结果见表2.准确率可以用得到的两类结果数的比率表示, 即:为更形象具体表现排序算法的查询的准确性, 我们将Stack算法所得的结果与WS-Rank排序算法的查询结果准确率作对比的柱状图如图3所示.对比表2和图3的实验数据, 经过排序算法处理后返回的查询结果与Stack算法直接得到的查询结果的准确率相比, 查询结果的准确率得到了明显的提高,能够更好地反映用户的查询意图.本文提出了一种基于关键词权重并结合关键字结构关系的XML关键字查询结果排序方法. 该方法首先是通过Stack算法求解SLCA, 将得到的结果SLCA经过RTW 算法处理后得到权重关系树, 根据权重关系树中结点的权重值和关键字之间的结构关系以及量化每个SLCA的重要程度, 并以此为依据对所有SLCA进行排序, 返回给用户有序的排序结果. 最终的实验结果证明, 本文提出的WS-Rank排序方法能够有效提高关键字的查询的准确率. 更深入的研究主要是在提高结果排序的效率的同时如何考虑用户的偏好, 考虑到用户偏好的结果排序方法能够更好地满足用户的查询需求.1 任建华,周建,孟祥福,等.基于关键字之间结构关系的XML查询结果排序方法.计算机科学,2013,40(6):178–182.2 Guo L, Shao F, Botev C, et al. XRANK: Ranked keyword search over XML documents. ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. ACM. 2003. 16–27.3 Mamou J, Kanza Y, Cohen S, et al. XSEarch: A semantic search engine for XML. International Conference on Very Large Data Bases-Volume. 2003. 45–56.4 Li GL, Ooi BC, Feng JH, et al. EASE: An effective 3-in-1 keyword search method for unstructured, semi-structured and structured data. ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. ACM. 2008. 903–914.5 Bao Z, Ling TW, Chen B, et al. Effective XML keyword search withrelevance oriented ranking. IEEE International Conference on Data Engineering. IEEE Computer Society. 2009. 517–528.6 Li J, Liu C, Zhou R, et al. Suggestion of promising result types for XML keyword search. International Conference on Extending Database Technology. ACM. 2010. 561–572.7 Liu Z, Cai Y, Shan Y, et al. Ranking Friendly Result Composition for XML Keyword Search. Conceptual Modeling. Springer International Publishing, 2015.8 刘喜平.QWS-Rank:一种新颖的XML关键词搜索结果排序方法.小型微型计算机系统,2014,(12):2681–2685.9 孟小峰.XML数据管理.北京:清华大学出版社, 2009.10 Xu Y, Papakonstantinou Y. Efficient keyword search for smallest LCAs in XML databases. ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. ACM. 2005. 537–538.11 陆嘉恒.XML数据查询和检索技术.北京:清华大学出版社,2013.。

tddl xml规则

tddl xml规则
TDDL（Taobao Distributed Data Layer）是淘宝联接层的一个数据分库分表解决方案。

TDDL除了会自动化，刻度调整ODSschema 的规则外，也支撑mycat、 GaussDB 等开源的分布式数据库中间件容器，并为客户在一些开源技术中的TDDL差不多做了支持。

TDDL 对于代码植入也是点对点式的植入，并且通过他的操作接口，我们也能够轻便地集成上代码测量监控、通知机制等业务。

TDDL在很多最近的业务中都获得了耐用和可靠的验证和体现。

TDDL中的xml规则模板，在TDDL的使用和理解中有着重要的作用。

这里给我们呈现的是标准的TDDL xml规则模板。

其中，像是每个bean的id，类的归属，以及每一次需要遍历的行为等都被细致的表现出来了。

这种规范描述为了让我们在别的框架里亦能够使用该库、容器。

在XML 文件的方面它把业务的代码和她整合和配置画了最好的等号，而且这种模式配置会比java code里的配置舒服和美观。

此外，在TDDL中在自定义的xml规则时也需要自定义很多的key-value健值对，作为设定值的对象，为我们提供了很大的自由性。

为了简单阐述，这里我们仅给出规则的简单定义：
- 写入分库分表规则
- 读取分库分表规则
- 新增数据的逻辑分库分表规则
- 查询逻辑分库分表规则
- 表分表键配置
- 拓展配置
这些规则都将会被上述的xml规则所包括，为我们提供了一套完整的数据库设计、操作、维护规则，并且，在其中自由度较高。