简单的关系模式的RDF视图机制
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目录目的陈述 (2)引言 (4)多模型数据库架构 (5)Oracle Database 19c中的多模型特性 (6)Oracle Database 19c 中的 JSON (8)Oracle Spatial and Graph 中的属性图数据库和分析 (9)Oracle Spatial and Graph 的空间数据库和分析 (10)Oracle Spatial and Graph 的 RDF 语义图三重存储特性 (11)分片数据库模型 (12)ORACLE XML DB (12)Oracle Text (14)Oracle SecureFiles (14)SecureFiles中的存储优化 (14)Oracle Database 19c 中的SecureFiles特性 (15)结论 (15)引言四十年以来,商用关系数据库管理系统取得了长足的发展,各种功能、数据类型、分析和数据模型不断得到开发和采用,这一过程中也形成了一种一致的模式。
解释rdf资源描述框架资源描述框架(Resource Description Framework) RDF--Web 数据集成的元数据解决方案一.引言在现今的社会中,信息无处不在,从这些信息中获取对自己有用的信息并不是件容易的事。
当然也有例外的,比如,在图书馆里你可以根据书名或作者名或关键字的信息找到藏书号,从而很容易找到所要的书,在音像店里你可以根据片名、主演等信息方便的找到自己所要的影碟。
这两个系统有一个共同的特点--它们都是建立在元数据之上。
元数据是关于数据的数据或关于信息的信息。
例如:书的文本就是书的数据,而书名、作者、版权数据都是书的元数据。
元数据并不一定就是用来检索的,也可用于内部的管理,如图书馆系统可以为书定义被借次数这个元数据,以了解书的被借阅情况,确定是否要增加副本数。
元数据的使用,可以大大提高系统的检索和管理的效率。
网络是个大的数据库,它里面包含的数据比起图书馆和音像店来可要复杂的多,五花八门,什么都有,但有一个问题--网络基本上没有元数据。
那搜索引擎是怎么工作的呢?其实,搜索引擎中除极少数如Yahoo!外,基本上都是采用网页的全文检索来提供检索服务,这就可想而之其查准率之低了。
Yahoo! 将其收集到的网站及网页分门别类加以索引和文摘(由人工完成),从而大大提高了查准率,这也是其流行的一个重要原因。
但对如此浩瀚的信息海洋若都采用人工标引显然是不现实的,所以我们用Yahoo!检索的时候查全率不如象Altavista、Infoseek这样的搜索引擎高,原因是其收录的网站网页数量有限。
如果网络上的资源在创建之初就都使用元数据来描述其自身的信息,那不就可以省去人工标引的麻烦吗?是的,但是怎样用元数据来描述,这得有个标准,W3C提出的用于描述Web资源的RDF(Resource Description Framework 资源描述框架)就是这样的一个标准,RDF给出了Web数据集成的元数据解决方案。
简述关系模式规范化
关系模式规范化是一种技术,是按照一定的规则将关系模式进行重新组织和整理的过程。
其宗旨在于提高系统的完整性和弹性,将数据结构按照一定的高低规则排列,使其冗余度降至最低。
关系数据模式(Relational Data Model)是一种结构化的数据模式,在逻辑数
据库系统中被用作描述数据库的数据结构(RDM亦被称为 E-R模型)。
关系模式是一种关系数据模式,可以将关系型数据库中彼此有一定联系的实体之间构建出一个逻辑关系,其中存储在数据库中的信息元素彼此联系起来,形成一条完整的记录。
它可以表示多个实体之间的一个强耦合的逻辑关系,其中的实体之间的数据结构是精确和完整的,可以很容易的进行提取和检索。
关系模式规范化有三个主要阶段:第一阶段是简单规范化(简单的冗余度消除);第二阶段是必要的规范化;第三阶段是高级规范化。
简单规范化阶段是关系模式规范化的最初阶段,主要是针对关系模式中冗余性和破坏单一原则(第一范式)引起的错误进行发现和消除,所以这一阶段的操作就是将冗余性数据移入另外的表格中。
必要的规范化阶段是对关系模式规范化的关键阶段,在该阶段,根据一定的规则移除掉第一范式中不充分函数依赖(也称为不完全函数依赖),通过这种方式可以完全实现第二范式,也就是把所有非主属性完全依赖于主属性。
高级规范化阶段涉及重新把已经规范化的模式进步进一步抽象化,使之达到第三范式甚至第四范式水平,也就是非主属性完全的依赖于主属性,同时剔除掉冗余数据。
关系模式规范化是将关系模式按照一定的规则组织和整理的过程,有利于提升模式的完整性和弹性,降低其冗余度,它主要包括简单规范化、必要规范化和高级规范化三个阶段,是一种十分重要的数据库。
《数据库原理与设计》模拟试题(三)一、选择题(20分,每小题2分):1.数据库系统与文件系统的主要区别是____。
A.数据库系统复杂,而文件系统简单B.文件系统不能解决数据冗余和数据独立性问题,而数据库系统可以解决C.二文件系统只能管理程序文件,而数据库系统能够管理各种类型的文件D.文件系统管理的数据量较少,而数据库系统可以管理庞大的数据量2.同一个关系模型的任意两个元组值____。
A.不能全同B.可全同C.必须全同D.以上都不是3.自然连接是构成新关系的有效方法。
一般情况下,当对关系R和S使用自然连接时,要求R和S含有一个或多个共有的____。
A.元组B.行C.记录D.属性4.SQL语言具有两种使用方式,分别称为交互式SQL和____。
A.提示式SQL B.多用户SQLC.嵌入式SQL D.解释式SQL5.关系规范化中的删除操作异常是指________。
A.不该删除的数据被删除B.不该插入的数据被插入C.应该删除的数据未被删除D.应该插入的数据未被插入6. 属于BCNF的关系模式________。
A.已消除了插入、删除异常B.已消除了插入、删除异常和数据冗余C.仍然存在插入、删除异常D.在函数依赖范畴内,已消除了插入和删除的异常7.从E-R模型关系向关系模型转换时,一个M:N联系转换为关系模式时,该关系模式的关键字是____。
A.M端实体的关键字B.N端实体的关键字C.M端实体关键字与N端实体关键字组合D.重新选取其他属性8.数据库的____是指数据的正确性和相容性。
A.安全性B.完整性C.并发控制D.恢复9.授权编译系统和合法性检查机制一起组成了____子系统。
A.安全性B.完整性C.并发控制D.恢复10.设有两个事务T1、T2,其并发操作如图1所示,下列评价正确的是____。
A该操作不存在问题B.该操作丢失修改C.该操作不能重复读D.该操作读“脏”数据T1 T2①读A=100A=A*2写回②读A=200③ROLLBACK恢复A=100图1 事务并发操作图二、填空题(20分,每小空2分):1.DBMS的基本工作单位是事务,它是用户定义的一组逻辑一致的程序序列;并发控制的主要方法是①机制。
基于RDF的知识表示与查询技术研究随着互联网和数字化技术的发展,越来越多的信息被数字化,并以各种形式共享和传递。
人们浏览信息、使用搜索引擎查找答案、分享知识,这些都需要对信息的理解和处理。
基于RDF的知识表示和查询技术就是一种利用计算机语言对知识进行表示和查询的技术,在当前的信息时代中得到了广泛的应用。
一、RDF技术的定义和概念RDF(Resource Description Framework)是一种表示和处理元数据,即关于资源的信息的框架。
它是一种描述Web资源的语言,RDF中的基本单元是三元组Subject、Predicate和Object,形式为“主语”、“谓语”、“宾语”,表示一种特定的关系。
其中,“主语”代表资源,也即一些具有意义的事物;“谓语”是资源属性或关系,与主语相关;“宾语”描述主语的属性或关系。
“主语”“谓语”和“宾语”构成的三元组即为RDF表示模式。
在RDF表示中,主语、谓语、宾语分别对应三种概念:资源、属性、值。
RDF描述性信息的方法是将关于一些资源的描述信息表示成三元组并组合成一个表示图(RDF Graph)。
这些图可以以XML或其他可序列化格式进行存储、传输和处理。
二、RDF技术的应用RDF技术的应用十分广泛。
在分类网站的实现中,可以将网站的分类信息存储为RDF形式,通过分析RDF表示的关系图,自动推断出资源之间的语义关系,从而实现网站的自动分类和检索。
同时,RDF技术也用于制作元数据,例如描述图书、音乐、电影等资源的元数据。
将这些元数据转换成RDF格式,可以方便地进行语义Web检索和应用的操作,如查询特定作者所写的所有书籍。
此外,RDF技术也被用于构建一些领域特定的知识图谱,如人物、地理、化学、医学、生物等领域的知识图谱,以及智能客服、生物信息学、情报分析、语义网络、自然语言处理等应用领域。
这些知识图谱可以支持各种级别的问题回答和语义搜索,为各种智能应用提供了基础。
RDF概念及语法资源描述框架(Resource Description Framework,RDF)是一种用于表示Web上信息的框架。
2. 动机和目标RDF有一个抽象语法体现了一个简单的基于图的数据模型,还有一个具有一个严格定义的蕴涵概念的形式语义,为RDF数据中的演绎推理提供了一个基础。
2.1 动机RDF的发展被如下的一些应用所驱动,包括:●Web元数据:提供了关于Web资源和使用Web资源的系统的信息(例如:内容分级,性能描述,个人偏好,等等)。
●需要开放而非封闭的信息模型的应用(例如:活动安排,描述组织流程,Web资源的标注,等等)。
●正如万维网为超文本做的那样,为机器可处理的信息(应用程序数据)做同样的事:允许数据在创建它的特定环境以外被处理,且以一种能扩展到互联网的方式被处理。
●应用之间的互操作:合并来自单个应用的数据构成新的信息。
●软件Agent对Web信息的自动化处理:Web由仅有易于人类阅读的信息转变为一个世界范围的协同程序的网络。
RDF为这些程序提供了一种世界范围的标准语言。
RDF的设计目的是能以最低限度的约束,灵活地描述信息。
它可以用于独立的应用,其中单独设计的数据格式可能更为直接和易于理解,但RDF的通用性使得数据的共享能提供更大的价值。
.当信息被整个Internet中越来越多的应用程序接受时,信息也在不断的增值。
2.2 设计目标RDF的设计试图达到如下几个目标:●有一个简单的数据模型:RDF有一种便于应用程序处理和操作的简单数据模型。
这个数据模型独立任何特定的序列化语法。
●有形式化的语义和可证明的推论:RDF有一个形式化的语义,它为对关于RDF表达式的含义的推理提供了一个可靠的基础。
特别地,它提供了一个严格定义的蕴涵概念,从而为在RDF数据中定义可靠的推理规则奠定了基础。
●使用一个基于URI的可扩展词汇集:基于具有可选的片段标识符(URI 引用,或URIrefs)的URIs,词汇集是完全可扩展的。
RDF模型及其推理机制RDF模型是一种描述和表示信息的数据模型,全称为资源描述框架(Resource Description Framework)。
它是万维网的一部分,用于在Web上发布和链接结构化数据。
RDF模型通过使用主语-谓词-客体的三元组表示法来描述资源间的关系。
在RDF模型中,每个信息都被视为一个资源。
资源由一个唯一的标识符(URI)进行标识。
这些资源之间的关系通过使用谓词进行描述,谓词也是由URI进行标识的。
而谓词连接了一个主语资源和一个客体资源,形成了一个完整的三元组。
例如,"John hasAge 25"可以表示为:<John, hasAge, 25>。
推理机制可以用于RDF数据的一般推理,例如,从一组已知的三元组中推断出新的三元组。
它还可以用于特定领域的推理,如本体推理。
本体推理是基于已知的本体知识库进行的推理,本体是对领域知识的形式化描述,可以包括概念、属性以及它们之间的关系。
推理机制还可以用于RDF数据的查询优化和补全。
通过推理机制,可以从已有的数据中推断出缺失的数据,并补全查询的结果。
这对于数据挖掘和知识发现非常有帮助。
RDF模型和推理机制在语义Web中发挥着重要作用。
语义Web是一个构建机器可读的、语义丰富的Web的愿景,RDF模型和推理机制提供了实现这一愿景的基础。
它可以帮助解决Web资源之间语义鸿沟的问题,实现跨不同应用和领域的数据共享和集成。
总结来说,RDF模型是一种用于描述和表示信息的数据模型,通过使用三元组来描述资源之间的关系。
推理机制基于逻辑推理,可以从已有的RDF数据中推导出新的知识。
RDF模型和推理机制在语义Web中发挥着重要作用,促进了机器可读、语义丰富的Web的发展。
作者:阮一峰日期:2008年2月25日在图书馆里,每一本书都要被编目,这样才能方便查找和利用。
于是,很早就有人想到,网上所有的资源也需要“编目”。
如果要对网络资源编目,首先就必须有一套“编目规则”。
资源描述框架(Resource Description Framework ,简称RDF),就是一套W3C提出的描述网络资源的方法。
RDF的基本思想很简单,就是说任何网络资源都可以唯一地用URI(统一资源标识符,Uniform Resource Identifier)来表示。
在这里,可以简化地将URI理解成网址URL。
比如,世界第一大网站Yahoo!首页的网址是/,那么它的首页就可以用这个网址来唯一代表。
有了这个识别符以后,网络资源的其他特性都用“属性(Property)”=“属性值(Property value)”这样的形式来表示。
请看上图,最顶部的方框表示网络资源/,下面的两个方框表示两个属性关系,一个是“资源作者=Yahoo!公司”,另一个是“资源名称=Yahoo!首页”。
根据RDF的定义,资源本身是主语subject,属性名称是谓语predicate,属性指是宾语object。
对网络资源的描述就采用主-谓-宾的形式。
RDF本身用xml文件的形式表示,比如上图写成xml文件就是:<?xml version="1.0"?><RDF><Description about="/"><资源作者>Yahoo!公司</资源作者><资源名称>Yahoo!首页</资源名称></Description></RDF>这个xml文件不是很规范,主要是为了说明问题。
RDF强大的地方在于,它只规定了主-谓-宾这种描述形式,至于谓语和宾语到底是什么,完全可以根据不同需要自由选用。
万方数据
万方数据
万方数据
万方数据
简单的关系模式的RDF视图机制
作者:陈磊, CHEN Lei
作者单位:淮南师范学院,计算机与信息工程系,安徽,淮南,232001
刊名:
计算机工程与设计
英文刊名:COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN
年,卷(期):2010,31(24)
1.Wilkinson K Jana property table implementation 2006
2.Chong E I;Das S;Eadon G An efficient SQL-based RDF querying scheme 2005
3.许卓明;王琦一种从关系数据库学习OWL本体的方法[期刊论文]-河海大学学报 2006(02)
4.Syed Hamid Tirmizi;Juan Sequeda;Daniel Miranker Translating SQL applications to the semantic web 2008
5.Hu W;Qu Y Discovering simple mappings between relational database schemas and ontologies 2007
6.Cullot N;Ghawi R;Yetongnon K DB2OWL:A tool for automatic database-to-ontology mapping 2007
7.Ding Luping;Kevin Wilkinson;Craig Sayers Application-specific schema design for storing large RDF datasets 2003
8.Wilkinson K;Sayers C;Kuno H Efficient RDF storage and retrieval in Jena2 2003
9.Chang K C;He B;Li C Structured databases on the web:Observation and implications[外文期刊]
2004(03)
10.Shen Wennan;Qu Yuzhong An RDF storage and query framework with flexible inference strategy 2006
11.ARQ-A SPARQL processor for Jena
12.Christian Bizer;Andy Seaborne D2RQ-treating non-RDF databases as virtual RDF graphs 2004
13.Chen Huajun;Wu Zhaohui;Mao Yuxin DartGrid:A semantic infrastructure for building database grid applications 2006
14.Prud' hommeaux E;Seaborne A SPARQL query language for RDF,W3C recommendation 2008
15.Brickley D;Guha R V RDF vocabulary description language 1.0:RDF Schema 2004
本文链接:/Periodical_jsjgcysj201024034.aspx。