粗關系數據庫查詢模型及其應用.pdf

1、經過近幾十年發(fā)展，以傳統關系數據庫模型為基礎的關系數據庫系統得到了廣泛的認可和應用。然而，傳統關系數據庫模型也有自身的不足，如它對于不確定的數據處理能力較差。隨著計算機應用領域的擴大和存儲數據量的急劇膨脹，出現了諸如不確定信息、不完全信息、模糊信息等不規(guī)范信息。因此，為適應處理上述這些不規(guī)范信息，就有必要對傳統關系數據庫模型進行擴充。1993年，T．Beaubouef和F.E．Petry將粗集理論與關系數據庫理論相結合提出了粗關系數據庫

2、模型，使得人們在處理不確定性問題上又向前邁進了一步。由于粗關系數據庫屬性值的非原子性使得傳統關系數據庫的許多特性不再適合于它。因此，需要根據粗關系數據庫模型的所處理的數據具有的特性，對其進行深入研究。 基于上述背景，本文首先介紹了粗關系數據庫模型的研究現狀。其次，針對粗關系數據庫中數據的特性，提出了不確定性數據存儲的一種方法。因為在粗關系數據庫中可以根據屬性值劃分成若干個等價類，且在其后的數據庫操作中也涉及到這些等價類的操作，所

3、以本文在數據存儲時，對等價類的存儲進行了深入的研究，即研究借助數據結構中的鄰接表來存儲等價類。另外，由于粗關系數據庫中的基本表是由非原子值組成的，因此，本文使用數據結構中的十字鏈表來存儲粗關系數據庫中的基本表。傳統數據庫查詢方法是基于字符串匹配，雖然這種方法在粗關系數據庫中也是可行的，但是這種查詢效率非常低。目前，對粗關系數據庫中數據查詢是將粗關系數據庫中的表分解成單值構成的子表進行查詢，它沒有充分利用粗關系數據庫中等價類和Rough集

4、中上、下近似等這些優(yōu)勢。因此在本文中，借助Rough集中的上、下近似，通過計算用戶查詢的數據與粗關系數據庫中數據的相似度，以便查詢出用戶所需的數據。通過這種方法可以解決粗關系數據庫中不確定性數據查詢問題，但在查詢之前應對粗關系數據庫進行索引。 傳統關系數據庫的索引技術發(fā)展非常成熟，但由于粗關系數據庫的研究還屬于初級階段，其中對粗關系數據庫數據索引技術的研究也剛剛起步。本文提出一種粗關系數據庫索引的方法，即基于漢明距離來計算元組間