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北大邹磊:数据库的子匹配算法

分享嘉宾:邹磊 北京大学 教授 编辑整理:xiaomei 出品平台:DataFunTalk 导读:本次讲座从数据库的核心查询算子——子匹配入题,介绍了数据库的基本概念、子匹配的算法,以及在数据库环境下的子匹配查询优化等内容 如果底层用的是关系数据库,需要将E-R结构映射到一个二维的关系表,如“学生选修课程”的E-R,映射到学生表、课程表和选修表这样的二维关系表,这是关系数据库设计的基本思路。 3. 数据库-Game Changer 如果采用数据库作为底层的物理实习,就是把E-R图表示的概念模型映射成数据库的节点和边,因为E-R数据库均采用“”的形式进行表达,因此这样的映射更加直接 作为概念模型,E-R用于帮助用户和数据库开发者对于应用需求和所涉及到的数据的含义进行正确理解的工具;而数据库模型是数据库系统的物理实现模型。 虽然匹配算法本身是指数的,但在实践,可以采用大量的过滤策略来检索搜索空间,从而提高查询的性能。 3. 子匹配与数据库匹配与数据库有什么关系?

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北大邹磊:数据库的子匹配算法

分享嘉宾:邹磊 北京大学 教授 编辑整理:xiaomei 出品平台:DataFunTalk ---- 导读:本次讲座从数据库的核心查询算子——子匹配入题,介绍了数据库的基本概念、子匹配的算法, 如果底层用的是关系数据库,需要将E-R结构映射到一个二维的关系表,如“学生选修课程”的E-R,映射到学生表、课程表和选修表这样的二维关系表,这是关系数据库设计的基本思路。 3. 数据库-Game Changer 如果采用数据库作为底层的物理实习,就是把E-R图表示的概念模型映射成数据库的节点和边,因为E-R数据库均采用“”的形式进行表达,因此这样的映射更加直接 作为概念模型,E-R用于帮助用户和数据库开发者对于应用需求和所涉及到的数据的含义进行正确理解的工具;而数据库模型是数据库系统的物理实现模型。 虽然匹配算法本身是指数的,但在实践,可以采用大量的过滤策略来检索搜索空间,从而提高查询的性能。 3. 子匹配与数据库匹配与数据库有什么关系?

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    使用Visio Viewer载入数据库的Visio

    需求很简单,在SQL Server数据库存放用户上传的Visio文件,然后使用Visio Viewer在IE中直接显示用户上传的Visio文件的内容。 对于这个需求,我们需要分成两部分: 1.实现Visio文件的数据库存放和读取,并在Asp.Net能够下载下来。 2.使用微软官方提供的Visio Viewer,在HTML中使用该Object来调用Visio。 对于第一个功能。首先需要实现的是文件的上传。 用户上传文件保存到数据库的功能代码很简单,我这里就不累述了。 id=6" + "&xx=.vsd> "); OK,我们存放在数据库的Visio就可以正常显示在Visio Viewer中了。

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    聊聊数据库数据库的小知识

    数据库 - 维基百科:在计算机科学数据库(英语:graph database,GDB)是一个使用结构进行语义查询的数据库,它使用节点、边和属性来表示和存储数据。 数据库将数据之间的关系作为优先级。查询数据库的关系很快,因为它们永久存储在数据库本身。可以使用数据库直观地显示关系,使其对于高度互连的数据非常有用。 数据库从设计上,就是可以简单快速地检索难以在关系系统建模的复杂层次结构的。 从数据库检索数据需要 SQL 之外的查询语言,SQL是为了处理关系系统的数据而设计的,因此无法“优雅地”处理遍历。 波娃子:如果是地理分布式的数据库,带宽是要考虑的性能限制因素。 Sherman:是的,现在比较流行的做法是两地三心或者三地五心。

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    浅谈数据库

    下图是之前 Facebook 用 Memcached  + MySQL 的实例(现已被 Facebook 自研的数据库 TAO 替代): [image] 在架构,设计者假设用户创造的内容比用户读取的内容要少得多 其次,数据更新到数据读取有一个过程,在上面架构这个过程需要主从数据库跨域通信。 数据库性能优化 数据库本身对高度连接、结构性不强的数据做了专门优化。不同的数据库根据不同的场景也做了针对性优化,笔者在这里简单介绍以下几种数据库,BTW,这些数据库都支持原生建模。 在 KVStore 之上是语义层,用于将操作转换为下层 KV 操作。 数据(点和边)通过 Hash 的方式存储在不同 partition 。 在 Neo4j 数据库采用一种所谓的 Tiered relationships 来表示用户之间的关系,这个边的关系可以去定义不同的访问状态,比如:仅部分用户可见,仅关注者可见这些基本操作。

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    数据库调研

    数据库调研.pptx 数据库: 更好,更快速的查询和分析:数据库为查询相关数据(无论大小)提供了卓越的性能。 更简单和更自然的数据建模:使用关系型数据库建模的人都需要了解数据库的规范化和参照完整性的严格规则。 一些NoSQL数据库则走向了另一个极端,将所有类型的数据放在一个大型表。 另一方面,在数据库,可以定义任意类型的顶点类型来表示对象,并定义边类型来表示特定的关系。 同时支持实时更新和查询:数据库支持对大图形数据的实时更新,同时支持查询。 数据结构的灵活性:数据库具有灵活的schema修改。 用户可以不断添加或删除新的顶点、边和属性,扩展或缩小数据模型。 这对管理不断变化的对象类型特别方便。 大多数数据库可以在线修改schema,同时继续提供查询。

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    学习(

    在上篇,我们简单学习了图论的基本概念,的表示和存储方式,同构图和异构图的分类,以及几个基础的图论算法。 在接下来的前置教程下篇,我们将会学习机器学习。 本案例将包含以下内容: 一. 机器学习 学习的主要任务 学习包含三种主要的任务: 链接预测(Link prediction) 节点标记预测(Node labeling) 嵌入(Graph Embedding) ---- 链接预测 (Link prediction) 在链接预测,给定G,我们的目标是预测新边。 这相当于监督学习的train/test的划分。 然后,我们评估密集的正确预测的比例,或者使用稀疏的标准曲线下的面积(AUC)。 这就是我们得到的预测结果,如右所示。 嵌入(Graph Embedding) 在处理NLP或计算机视觉问题时,我们习惯在深度神经网络对图像或文本进行嵌入(embedding)。

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    数据库调研

    数据库是所有数据管理系统成长最快的分类,下面分别从检索语言和数据库两个方面来介绍数据市场的发展。 SPARQL的查询与 RDF 是一致的,RDF 是,SPARQL 查询是子匹配。 Gremlin:数据以属性的形式存在,属性仍然在表,但是联接关系是直接以链接(比如指针)的形式存在的。 是一个多模型的 NoSQL 数据库,同时支持、kv、document 存储,近几年的热度在持续上升; Titan 自从2015年被 Datastax 收购后,其活跃度大幅下降,因此没有计入2018 年的排行榜,其继任者 JanusGraph 也在快速跟进; 此外一些国内还有一些开源项目,如 HugeGraph ,将在后面一部分介绍。 应用程序的客户代码(相对JanusGraph来说是客户)直接调用Gremlin去查询JanusGraph存储的,这种情况下外部存储系统可以是本地的,也可以处在远程。

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    如何在数据库训练图卷积网络模型

    数据库训练GCN模型,可以利用数据库的分布式计算框架现实应用中大型的可扩展解决方案 什么是图卷积网络? 典型的前馈神经网络将每个数据点的特征作为输入并输出预测。 可以通过在数据库(GDB)训练GCN来解决这种挑战,在该数据库可以分布在多节点群集中并部分存储在磁盘上。此外,首先将结构的用户数据(例如社交,消费和移动)存储在数据库管理系统。 如何在图形数据库训练GCN模型 在本节,我们将在TigerGraph云上(免费试用)提供一个数据库,加载一个引用,并在数据库训练GCN模型。 1433个不同的词连接到隐藏层的16个神经元,而隐藏层连接到输出层的7个神经元(代表7个不同的类)。 ? 在“写查询”页面,您将找到GCN所需的查询已添加到数据库。 结论 在数据库训练GCN模型利用了数据库的分布式计算框架。它是现实应用中大型的可扩展解决方案。在本文中,我们将说明GCN如何将每个节点的特征与特征结合起来以提高图中的节点分类的准确性。

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    解惑数据库!你知道什么是数据库吗?

    数据库 图形数据库是NoSQL数据库的一种类型,起源于欧拉理论和理论,也可称为面向/基于数据库,对应的英文是Graph Database。 在数据库将实体表现为节点,实体与其他实体连接的方式表现为联系(边)。 对比非原生图解决方案,随着信息量的增加,使用面向对象的数据库存储数据库使数据操作变得越来越慢。 Neo4J可以以每秒一百万条的惊人速度提供结果,因为数据的链接部分或实体在物理上是已经相互连接的。 JanusGraph是一个可扩展的图形数据库,专门用于存储和查询分析分布在多机集群的数千亿个顶点和关系边的图形。 JanusGraph是一个事务数据库,可以支持数千个并发用户实时执行复杂的遍历。 ,通过操作该实例来对数据库进行操作 总结 本文介绍了,为什么需要图数据库数据库的基础理论,市场上存在的流行的数据库并依照janusgraph数据库来展开讲解一下数据库相关知识等。

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    er和uml_数据库表结构er

    ER:实体-联系(Entity-Relation Diagram)用来建立数据模型,在数据库系统概论属于概念设计阶段,ER提供了表示实体(即数据对象)、属性和联系的方法,用来描述现实世界的概念模型 1对1关系在两个实体连线方向写1; 1对多关系在1的一方写1,多的一方写N; 多对多关系则是在两个实体连线方向各写N,M UML: 第一类用例(use case diagram) 第二类是静态 ( Static diagram),包括类、对象和包 第三类是行为(Behavior diagram) 第四类是交互(Interactive diagram) 第五类是实现 ( Implementation 用例:由参与者(Actor)、用例(Use Case)以及它们之间的关系构成的用于描述系统功能的动态视图称为用例 用例由参与者(Actor)、用例(Use Case)、系统边界、箭头,作用组成,用画图的方法来完成 流程:圆角矩形表示“开始”与“结束”。

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    数据库综述与 Nebula 在数据库设计的实践

    大家知道关系网络并不是单单一个静态结构,而是会在业务不断地发生变化:可能是的结构,或者图上的属性发生变化,当结构和属性发生变化时,我们希望去做一些计算,这里的计算可能是一种触发的计算或判断——例如在变化过程当中是不是动态地在图上形成一个闭环 这个不是静态的,它是时序的。 这些就是一些已经看到的的应用领域。 数据库面临的挑战 [image.png] 回到数据库,做数据库到底有哪些挑战。 例如在遍历过程过滤、统计、排序、循环等等,再根据这些计算结果继续遍历。所以说业务需求越来越复杂。这就要求数据库提供的功能越来越多。 上面例子,点和边都带有属性,即多组<k,v>。 Nebula是一个强 schema 系统,属性的每个字段名和对应的类型需要在构图时先定义,和数据库的 alter table 类似 Nebula 也支持你在后续操作中进行 Schema 更改。

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    Jepsen 测试框架在数据库 Nebula Graph 的实践

    [产品细节] 在本篇文章主要介绍数据库 Nebula Graph 在 Jepsen 这块的实践。 Jepsen 的测试流程 [流程] Jepsen 测试推荐使用 Docker 搭建集群。 如何使用 Jepsen 使用 Jepsen 过程可能会遇到一些问题,可以参考一下使用 Tips: 在 Jepsen 框架,用户需要在 DB 接口中对自己的数据库定义下载,安装,启动与终止操作。 用 Jepsen 测试图数据库 Nebula Graph 分布式数据库 Nebula Graph 主要由 3 部分组成,分别是 meta 层,graph 层和 storage 层。 Jepsen 测试模型 single-register 模拟一个寄存器,程序并发地对数据库进行读写操作,每次成功的写入操作都会使寄存器存储的值发生变化,然后通过对比每次从数据库读出的值是否和寄存器记录的值一致

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    使用Python在Neo4j创建数据库

    数据库的一个最常见的问题是如何将数据存入数据库。在上一篇文章,我展示了如何使用通过Docker设置的Neo4j浏览器UI以几种不同的方式之一实现这一点。 在这篇文章,我将展示如何使用Python生成的数据来填充数据库。我还将向你展示如何使用Neo4j沙箱,这样就可以使用不同的Neo4j数据库设置。 我们首先在数据库创建一些约束,以确保节点不重复,同时建立一些索引: conn.query('CREATE CONSTRAINT papers IF NOT EXISTS ON (p:Paper) UNWIND命令获取列表的每个实体并将其添加到数据库。在此之后,我们使用一个辅助函数以批处理模式更新数据库,当你处理超过50k的上传时,它会很有帮助。 同样,在这个步骤,我们可能会在完整的数据帧上使用类似于explosion的方法,为每个列表的每个元素获取一行,并以这种方式将整个数据帧载入到数据库

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    数据库查询语言

    本文介绍数据库支持的gremlin和Cypher查询语言。

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    数据库,未来可期!

    在NoSQL四种分类数据库从最近十年的表现来看已经成为关注度最高,也是发展趋势最明显的数据库类型。 下图是db-engines.com对最近6年来所有数据库种类发展趋势的分析结果: 与关系数据库相比,在常规查询面前,基本没有特别大的差异,但在复杂查询对比,高下立判。 百花齐放的数据库,有Operational 数据库、RDF数据库、多模式数据、分析及大数据库数据库的关注度越来越多,并且大都是有持续在更新。 世界百强公司也在逐步加大使用数据库的比例。 为回馈广大用户,腾讯云数据库年终狂欢进行,新用户1元限时体验MySQL基础版,最热机型2.5折起。抢购戳链接:https://cloud.tencent.com/act/pro/mysql

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    数据库设计 ER

    一、ER简介 ER,简单来说,E是实体,实体有一组属性;R是关系。找到系统的实体以及实体关系就可以绘制出ER了。 所以学生和饭卡的关系是一对一 二、ER绘制常见问题 但是真的落实到自己绘制,很多同学就会遇到困难。下面我们通过反例来学习ER 1.反例1 区分功能和关系 例如,管理员可以管理用户。 只有需要在数据库保存的关系,才需要在ER图上保存。 2. 反例2:区分程序功能和数据库数据 挂号排队信息 我个人挂号排队一般不用保存到数据库,所以无需在ER图上表示 另外,如果要显示排队信息,我认为应当是给每个用户一个id序号,程序实现排队,而不是数据库去记录这个排队信息 ER转关系模式 所有的实体应当转为一张表。

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    数据库奥秘初探

    主要参考书籍:graph database 近期工作要做一些图谱的应用,于是这几天就调研了下图数据库,最后就有了本文。 : property graph Resource Description Framework (RDF) triples hypergraphs 市面上大多数数据库都是基于 property graph 数据库 看图数据库的时候,我们从两个技术点切入: The underlying storage The processing engine ? 分析 native graph storage index-free adjacency 是数据库相比于传统的 mysql 的优势的核心 key,那么数据库用什么结构去存储 index-free adjacency 至此我们就对数据库有了个大概的了解了,后续的分析会随着项目的推进持续输出。 待完成 下面是今后需要跟进的一些工作 性能测试 分布式方案 Titan 调研 ....

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