一、DBMS安全机制的研究与实现(论文文献综述)
朱宁[1](2021)在《数据库加密系统研究》文中指出针对当前数据库加密系统的安全问题,采用理论结合实践的方法,首先分析了数据库加密的必要性,接着探讨了数据库加密系统应用的层次,在数据库中往往存储海量的数据,是一个行业、一个企业发展的重要资源。但数据库网络环境具有开放性,存在一定的安全引发,如果不对数据库进行加密处理,就会引起数据泄漏、数据被窃取、数据丢失等安全问题。最后论述了构建数据库加密系统的关键技术。
卢德[2](2021)在《基于Python的自动化SQL注入工具开发》文中研究表明随着全球信息化大局的全面铺开,全世界生产力和社会经济的发展都越来越离不开互联网,大到国家,小到组织和个人,都已经习惯了享受互联网为我们带来的便利。然而,纷繁复杂的互联网应用背后却暗藏着巨大的安全隐患,据Cybersecurity Ventures预测,2021年因网络攻击造成的经济损失将达到6万亿美元,网络安全不仅关系到社会经济的各方面,也已经成为关乎国家安全和人民安全的重要因素,而在众多网络安全漏洞中,SQL注入漏洞以其门槛低、权限高、破坏性强的特点稳居历年网络安全漏洞排行榜第一名,如何针对SQL注入漏洞进行防范和化解,保障个人、组织乃至国家的信息安全成为了网络安全领域研究的一个重要问题。同时我们要注意到,研究SQL漏洞的检测和利用技术有助于帮助网络安全从业者更有针对性的防范SQL注入攻击,具有相当的理论意义和现实意义。论文从维护网络安全的角度出发,主要工作如下:(1)首先介绍了SQL注入漏洞在Web端乃至对整体互联网安全造成的威胁,分析了国内网络安全从业者面临的问题。(2)介绍和研究了SQL注入漏洞的产生原理和常见的的利用方式,并列举SQL注入方法,分析和研究了SQL自动化注入工具实现的流程和主要实现的功能。(3)使用Python分层设计实现了“SQLReveal”的自动化注入工具,集成了现有的SQL注入漏洞检测方式及注入方法。(4)基于Sqli-Labs的漏洞源码进行改写并搭建靶场,对“SQLReveal”进行本地靶机测试,并将其与其他注入工具进行横向对比,总结各软件性能上的优缺点以及本软件在性能上、功能上相较其他软件的提升。(5)降低了安全测试的上手门槛,同时让资深从业者从复杂的手动测试中解放出来,更灵活的面对渗透测试中复杂多变的情况。
张芳[3](2021)在《同态加密在数据库中的研究与实现》文中研究说明
于豪[4](2021)在《基于服务的复杂装备数据分析技术研究》文中认为在信息化战争的倒逼下,军用复杂装备逐渐向智能化方向发展。智能化的军用复杂装备涉及多个工程领域,导致领域间无法理解数据定义,出现“信息孤岛”现象。因此选用复杂装备作为场景,研究多领域间的资源管理以及异构数据集成技术。本文主要有以下两个目的:第一,研究复杂装备数据的动态资源管理优化技术;第二,研究基于中间件服务架构的复杂装备数据集成优化技术。主要研究内容如下:(1)介绍复杂装备数据分析中涉及的相关背景和关键技术。首先,介绍了复杂装备数据分析关键技术的基本概念和技术结构。然后,分析了几种主流的实现方法,并对比总结它们各自的优缺点。(2)提出基于异步消息队列的装备资源管理优化技术。针对各军种、各部门复杂装备数据访问的特点,本文提出了一种基于异步消息队列的负载均衡框架,实现复杂装备资源动态管理优化。首先,本文分析了复杂装备数据权限分组访问和异步消息队列实现的可行性。然后,分别对以上技术进行实现。其中,权限分层访问控制包括分组权限控制和权限管理表设计;异步消息分发包括异步任务发布、任务调度器、任务执行单元三部分。最后,使用消息中间件存放消息数据以及任务结果。结果表明,本文方法降低了权限关系映射复杂度,减少权限响应时间;单机服务器响应速度对比其他主流方法平均提高7.6%。(3)提出基于服务的复杂装备数据集成优化技术。针对复杂装备异构数据的集成,本文提出了一种基于服务的复杂装备数据集成优化技术。首先,本文介绍了中间件集成架构以及轻量级的数据交换格式。然后,将复杂装备数据集成优化技术分为装备数据采集、数据结构转换、数据处理引擎、数据映射驱动模版和服务化发布五个部分。最后,针对耦合度、实时性以及查询性能方面,与其他集成技术进行对比。结果显示,本文提出的基于服务的复杂装备数据集成优化技术将平均响应时间降低至1s,解决异构数据服务发现以及领域定义集成问题。本研究获得的结果可用于解决复杂装备数据分析中资源动态管理、复杂装备数据集成等问题,且对复杂装备数据分析技术有重要延伸意义。
张哲[5](2021)在《面向开源数据库的安全与审计组件研究》文中提出当前在传感器数据融合、在线医疗诊断、健康大数据等领域,数据库应用需求呈现数据多模态、来源多元化和用户需求个性化、定制化的趋势。开源数据库拥有可扩展和能按需定制等商用数据库不具备的优点,可适用于各种特定的数据库应用领域。然而,开源数据库往往存在安全审计工具不够完善、缺少集成化的安全审计组件等问题。因此,对开源数据库的安全与审计技术及其组件开展研究有很好的实际应用价值。针对以上需求,本文完成了一种面向开源数据库的一体化安全与审计集成组件。本文的主要工作包括:1)从典型的开源数据库Postgre SQL着手,剖析其体系及代码结构,针对当前开源数据库安全审计组件研究的不足之处,提出一种完善开源数据库应用安全性的解决方案。2)集成设计并实现了数据库安全与审计组件的四个功能,以扩展方式与开源数据库Postgre SQL融合,主要包括四个模块。其中,用户权限管理模块可控制普通用户的审计权限;审计日志管理模块实现审计规则定义、日志记录、日志查询等功能,本文通过适用于安全审计的日志分类方法,实现针对特定数据库表的审计功能;数据库表审计实现对特定数据库表的精确审计;审计监测告警模块根据告警规则追踪用户操作,发生风险操作后实施告警。3)基于Qt框架实现了用户友好的交互界面,便于安全审计员配置审计规则,及时查看审计结果和告警记录。最后对本文提出的数据库安全与审计组件进行测试与分析。通过多个高速、高并发注入SQL测试语句的测试用例对组件进行测试。结果显示,本文设计的安全与审计组件能以扩展组件的方式方便、稳定地与开源数据库Postgre SQL结合,支持对高速、高并发数据库操作的监控和记录,并通过界面快速显示审计结果。本文提出的方案可以推广到其他开源数据库的研究中。
陈桂棠[6](2021)在《继电保护功能自动化测试系统数据库设计与应用》文中进行了进一步梳理随着继电保护技术的飞速发展,新型继电保护装置,特别是智能型继电保护装置,集保护、测量、控制、通信于一体,已成为了一个完整而复杂的有机整体。同时,由于继电保护系统的高可靠性要求,必须要通过大量完整有效的试验,以保证其质量。然而低效率和低质量的手工测试方式已经远远无法满足测试的需求,继电保护测试技术存在自动化率低、测试覆盖率低、自动化通用性差、对自动化测试管理的不够重视等缺点。因此,继电保护自动化测试系统的研究对于确保继电保护装置的工作可靠性、保障电网安全运行具有重大的意义。数据库系统作为一个数据存储和数据管理的工具,是当今各大软件系统的核心,在继电保护自动测试系统中也是十分关键且必不可少的一部分。本文主要完成继电保护功能自动化测试系统的数据库部分的设计。首先对继电保护自动测试系统的总体框架进行介绍,根据关系数据库的设计步骤完成继电保护自动测试系统数据库的总体设计。其次,明确测试用例在自动测试系统中不可或缺的作用,并随之制定调研计划,对相关部门和人员进行需求调研,完成数据库需求分析。接着,将数据抽象出来,形成概念模型,建立整个数据库的实体关系图,即系统E-R图,根据E-R图构建数据库的数据模型,得出关系模型。最后进行数据库的物理设计,在SQL Server 2008上实现数据库设计。在基本实现数据库的设计后,进行数据库的试运行和测试,经过大量的应用证明结果显示,最终完成的继电保护功能自动化测试系统能够极大的提高测试质量和测试效率,以及自动化测试管理水平,可以满足继电保护功能测试的高效率和高准确性需求。
裴威,李战怀,潘巍[7](2021)在《GPU数据库核心技术综述》文中认为GPU以其超高速计算能力和超大数据处理带宽受到数据库厂商及研究人员的青睐,以GPU计算为核心的数据库分支(GDBMS)蓬勃发展,以其吞吐量大、响应时间短、成本低廉、易于扩展的特点,与人工智能、时空数据分析、数据可视化、商务智能交互融合能力,彻底改变了数据分析领域的格局.将对GDBMS的四大核心组件——查询编译器、查询处理器、查询优化器和存储管理器进行综述,希望促进未来的GDBMS研究和商业应用.
李嶒,徐济成,李亮[8](2020)在《基于Petri网的区块链应用系统业务流程模型研究》文中进行了进一步梳理区块链应用系统在技术架构和运行方式等方面与传统DBMS有较大区别,描述了区块链应用系统的运行机制和技术特点。在工作流建模技术的基础上,提出了区块链应用系统业务流程的模型描述方法;借鉴传统DBMS业务流程的正确性定义,给出了区块链应用系统业务流程模型的正确性定义;设计了模型正确性验证算法,并详细说明其步骤;选择一种流程引擎,介绍了业务流程模型的注册、执行的方法;为了进一步说明建模和分析方法在实际开发中的应用,以身份认证系统中的一个具体模块为例,对业务流程的所有交易进行抽象,建立流程模型并进行了验证。
种垒[9](2020)在《湖北省边坡岩土体物理力学参数数据库的开发与应用》文中指出湖北省因为有着复杂的自然地质条件和充足的降水,加上较多的人类活动和地震等因素,使得湖北省近年来的边坡灾害频发。随着互联网大数据应用时代的到来,为了更好地对该地区的边坡问题进行深入的研究,本文通过汇总现有的边坡工程资料,就湖北省边坡建立其岩土物理力学参数数据库,并在此数据库的科学研究基础上,针对相关数据参数,进一步进行了数据的挖掘和统计分析。本文在深入分析国内外发展现状以及研究成果的基础上展开研究,研究的主要方向和内容可以概括为以下几点:(1)关于湖北省边坡分类的基础研究。首先简要介绍了湖北省边坡的基本概况和区域地质条件,而后详细介绍了湖北省边坡分类系统,以此作为该地区边坡按类识别和数据库管理系统建立的重要依据。(2)湖北省边坡岩土体物理力学参数数据库的创建。以SQL Server数据库管理系统为基础开发建立该数据库,依据已有的边坡分类系统,基于需求分析、用例建模以及概念结构设计(建立数据库E-R模型),确立所建数据库的架构并建立数据库的主要工作表,分别为“工程概况”表、“边(滑)坡属性特征”表和“岩土物理力学参数”表,各表均以“工程编号”为主键,“坡体物质组成”为外键相互联系。(3)基于数据库的统计分析。根据数据库中长期收集与整理的数据资料,通过对力学参数进行统计分析研究,总结发现一些关于力学参数的经验规律和统计特征。(4)数据库的实用性验证。从数据库中提取出相关数据,利用主成分分析法进行数据的挖掘和处理,采用多元线性回归进行统计分析计算,针对某一具体工程实例的滑面抗剪强度参数取值进行了预估,与该工程设计建议值对比结果显示相差较小,以此证明了数据库的实用性。本文的研究成果具有一定的工程实用价值,且所建立的数据库随着基础数据的不断增加和数据库结构的完善,其工程实用价值将愈发体现。
曹伟[10](2020)在《服装缝制流水线编排系统研究与实现》文中研究指明随着控制技术朝着复杂计算机网络控制方向发展,控制设计人员不能只解决底层的实时控制问题,还要解决上层辅助制造所带来的综合自动化问题。本文对某订单型制衣企业服装缝制流水线的编排优化问题进行了研究,针对目前普遍没有研究到的多缝制流水线工序工位编排优化问题和多缝制流水线工人编排优化问题,进行了建模与求解。在此基础上,开发了一套具有决策支持功能的服装缝制流水线编排系统,以加快缝制流水线的组织速度、提高多条缝制流水线的整体平衡程度和服装的生产效率。首先,调研了某订单型制衣企业缝制流水线的概况,分析了用户的基本需求,确定了系统的主要目标与主要功能。其次,针对目前人们只研究单缝制流水线工序工位编排优化问题的现状,创新性地对设备资源共享的多缝制流水线工序工位编排优化问题进行了研究。为了评价多缝制流水线工序工位编排方案的优劣,定义了流水线的“整体平衡率”,并以此为优化目标,建立了数学模型。然后选择了四种常用的智能优化算法对模型进行求解,通过对实例的应用,确定了遗传算法为最适合的算法。相对于人工编排,算法编排不仅能够使流水线取得更高的整体平衡率,而且大大缩短了工序工位的编排时间,表明本文所提出的方法能够为工序工位的编排提供决策支持功能。再次,针对目前缺乏人力资源共享的多缝制流水线工人编排优化问题研究的现状,创新性地对该问题进行了研究。为了较为精确地描述工人的技能值,提出了“作业用时率”的概念,并基于此建立了数学模型。然后采用遗传算法对模型进行求解,并针对算法中存在的问题进行了改进,通过对实例的应用,验证了改进的有效性。相对于人工编排,算法编排不仅能够使工人的分配更为合理,而且大大缩短了工人的编排时间,表明本文所提出的方法能够为工人的编排提供决策支持功能。最后,以Python为系统开发语言、My SQL为数据库管理系统、Django为后端开发框架、Bootstrap为前端开发框架实现了系统的开发,同时对系统进行了部署与测试,测试结果表明,系统能够实现预期的功能。
二、DBMS安全机制的研究与实现(论文开题报告)
(1)论文研究背景及目的
此处内容要求:
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例:
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
(2)本文研究方法
调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、DBMS安全机制的研究与实现(论文提纲范文)
(1)数据库加密系统研究(论文提纲范文)
0 引言 |
1 A数据库加密的必要性 |
2 A数据库加密系统应用的层次 |
2.1 OS层数据库加密系统 |
2.2 DBMS内核层数据库加密系统 |
2.3 DBMS外层数据库加密系统 |
3 A构建数据库加密系统的关键技术 |
3.1 Web信息系统 |
3.2 JSP技术 |
3.3 Java的加密方案 |
3.4 安全套接层 |
4 结束语 |
(2)基于Python的自动化SQL注入工具开发(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景与意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.3 研究内容和技术路线 |
1.4 论文章节结构安排 |
第二章 理论基础和相关技术研究 |
2.1 软件测试简介 |
2.2 SQL注入漏洞和相关技术 |
2.3 本章小结 |
第三章 程序的需求分析与研究 |
3.1 程序的功能性需求分析 |
3.2 非功能性需求分析 |
3.3 本章小结 |
第四章 自动化SQL注入工具“SQLReveal”的设计和实现 |
4.1 程序的总体框架设计 |
4.2 图形用户界面(GUI)的设计实现 |
4.3 初始化及参数配置层实现 |
4.4 渗透方法层实现过程 |
4.5 后处理层结构与方法的实现 |
4.6 数据库层结构实现 |
4.7 本章小结 |
第五章 自动化SQL注入工具的靶机测试 |
5.1 渗透测试双端环境搭建 |
5.2 目标机的靶场环境选择 |
5.3 靶机环境和漏洞构建 |
5.4 对靶机进行白盒渗透测试 |
5.5 程序其他功能测试实现情况 |
5.6 同类软件的横向对比 |
5.7 本章小结 |
第六章 总结与展望 |
6.1 论文工作总结 |
6.2 论文创新点 |
6.3 未来展望 |
参考文献 |
致谢 |
(4)基于服务的复杂装备数据分析技术研究(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景及意义 |
1.1.1 研究背景 |
1.1.2 研究意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.3 研究目的与内容 |
1.4 论文内容组织结构 |
第二章 复杂装备数据分析关键技术 |
2.1 引言 |
2.2 异构数据动态管理技术 |
2.2.1 基于轮询的动态管理技术 |
2.2.2 基于权重的动态管理技术 |
2.2.3 基于响应的动态管理技术 |
2.3 异构数据统一集成技术 |
2.3.1 基于XML的异构数据集成技术 |
2.3.2 基于联邦数据库的异构数据集成技术 |
2.3.3 基于中间件的异构数据集成技术 |
2.3.4 基于数据仓库的异构数据集成技术 |
2.4 异构数据清洗技术 |
2.4.1 基于插值法的异构数据清洗技术 |
2.4.2 基于最近插补法的异构数据清洗技术 |
2.4.3 基于固定值的异构数据清洗技术 |
2.5 异构数据挖掘技术 |
2.5.1 基于关联规则的异构数据挖掘技术 |
2.5.2 基于回归算法的异构数据挖掘技术 |
2.6 异构数据传输技术 |
2.6.1 基于XML的异构数据传输技术 |
2.6.2 基于JSON的异构数据传输技术 |
2.7 本章小结 |
第三章 复杂装备异构数据动态管理研究 |
3.1 引言 |
3.2 基于异步消息队列的装备资源管理技术 |
3.2.1 基于角色的访问控制 |
3.2.2 装备数据消息分发 |
3.2.3 装备数据消息存储 |
3.3 性能比较 |
3.3.1 装备数据动态管理部分 |
3.3.2 装备数据分发部分 |
3.4 本章小结 |
第四章 基于服务的复杂装备数据集成研究 |
4.1 引言 |
4.2 基于服务的装备数据集成技术 |
4.2.1 装备数据采集 |
4.2.2 数据结构转换 |
4.2.3 数据处理引擎 |
4.2.4 数据映射驱动模版 |
4.2.5 服务化发布 |
4.3 性能比较 |
4.4 本章小结 |
第五章 复杂装备异构数据作战场景的实现 |
5.1 引言 |
5.2 复杂装备异构数据作战场景实验 |
5.2.1 作战场景数据分析平台 |
5.2.2 复杂装备异构数据测试分析平台 |
5.3 本章小结 |
第六章 全文总结与展望 |
6.1 全文总结 |
6.2 后续工作展望 |
致谢 |
参考文献 |
攻读硕士学位期间取得的成果 |
(5)面向开源数据库的安全与审计组件研究(论文提纲范文)
致谢 |
摘要 |
Abstract |
1 绪论 |
1.1 引言 |
1.2 研究背景 |
1.3 国内外研究应用现状 |
1.3.1 关系型开源数据库 |
1.3.2 数据库安全审计技术 |
1.4 论文主要工作 |
1.5 论文结构 |
2 关键技术研究与分析 |
2.1 数据库安全概述 |
2.1.1 数据库安全威胁 |
2.1.2 数据库安全机制 |
2.2 数据库审计机制 |
2.3 开源数据库Postgre SQL |
2.3.1 数据库体系架构 |
2.3.2 数据库通信过程 |
2.3.3 日志管理 |
2.4 数据库扩展组件技术 |
2.5 Qt图形框架 |
2.6 本章小结 |
3 数据库安全与审计组件架构 |
3.1 组件需求分析 |
3.1.1 组件功能需求 |
3.1.2 组件非功能需求 |
3.2 组件架构设计 |
3.3 安全与审计组件功能模块 |
3.3.1 用户权限管理模块 |
3.3.2 审计日志管理模块 |
3.3.3 数据库表审计模块 |
3.3.4 审计监测告警模块 |
3.4 组件可行性分析 |
3.5 本章小结 |
4 数据库安全与审计组件实现 |
4.1 用户权限管理模块实现 |
4.2 审计日志管理模块实现 |
4.2.1 参数和结构体 |
4.2.2 功能函数 |
4.2.3 事件触发器 |
4.2.4 审计规则配置 |
4.3 数据库表审计模块实现 |
4.4 审计监测告警模块实现 |
4.5 本章小结 |
5 安全与审计组件测试与验证 |
5.1 组件测试环境部署 |
5.2 组件功能测试 |
5.2.1 用户权限功能测试 |
5.2.2 日志管理功能测试 |
5.2.3 数据库表审计功能测试 |
5.2.4 告警监测功能测试 |
5.3 组件性能测试 |
5.3.1 组件高并发测试 |
5.3.2 组件稳定性测试 |
5.4 本章小结 |
6 结论与展望 |
6.1 结论 |
6.2 展望 |
参考文献 |
(6)继电保护功能自动化测试系统数据库设计与应用(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
第一章 绪论 |
1.1 课题研究背景及意义 |
1.2 继电保护测试发展与现状 |
1.3 数据库的发展及现状 |
1.4 主要研究内容 |
第二章 继电保护功能自动测试系统 |
2.1 自动化测试相关概念 |
2.1.1 黑盒测试 |
2.1.2 测试对象 |
2.1.3 测试模板 |
2.1.4 测试用例 |
2.1.5 接口配置映射 |
2.2 ATS的硬件连接 |
2.3 系统软件架构 |
2.3.1 ATS数据库 |
2.3.2 测试编辑器 |
2.3.3 测试执行软件 |
2.3.4 测试引擎软件 |
2.3.5 ATS网页服务器 |
2.4 测试结果评估 |
2.5 本章小结 |
第三章 ATS数据库系统设计 |
3.1 数据库概述 |
3.1.1 数据库系统 |
3.1.2 数据库系统的基本要求 |
3.1.3 关系型数据库 |
3.1.4 数据库设计的基本步骤 |
3.2 数据库需求分析 |
3.3 数据库概念结构设计 |
3.3.1 概念模型 |
3.3.2 概念结构设计的方法 |
3.3.3 E-R图设计 |
3.4 数据库逻辑结构设计 |
3.4.1 范式(Normal Form) |
3.4.2 概念模型向关系模型的转换原则 |
3.4.3 关系模型的转化 |
3.5 数据库物理设计 |
3.5.1 物理设计的目的 |
3.5.2 数据库创建 |
3.5.3 数据库物理表创建 |
3.5.4 存储过程 |
3.6 本章小结 |
第四章 系统实现与应用 |
4.1 系统实现 |
4.1.1 测试数据管理模块实现 |
4.1.2 测试项目管理模块实现 |
4.1.3 测试执行模块实现 |
4.2 自动测试系统应用实例 |
4.2.1 过流保护动作值和返回比率测试 |
4.2.2 零序电流测量精度测试 |
4.3 数据库的维护 |
4.4 本章小结 |
总结 |
参考文献 |
致谢 |
在学期间主要研究成果 |
附录 |
附录一 :数据库其余数据表 |
附录二 :添加测试表集群存储过程SQL代码 |
附录三 :过流保护动作值和返回比率测试报告 |
附录四 :零序电流测量精度测试报告 |
(7)GPU数据库核心技术综述(论文提纲范文)
1 GPU数据库分类与层次 |
2 查询编译器 |
2.1 GDBMS编译模型 |
2.2 GPU数据处理模型 |
3 查询处理器 |
3.1 GPU关系代数和并发原语 |
3.2 复杂关系算子 |
3.2.1 Join算子 |
3.2.2 OLAP聚集函数算子 |
3.3 空间数据查询 |
3.4 KBE查询执行引擎 |
3.5 GPU事务处理 |
3.6 小结 |
4 查询优化器 |
4.1 代价模型 |
4.1.1 GDBMS代价模型之难 |
4.1.2 算子代价估计的方法 |
4.1.3 算子的选择率估计 |
4.2 查询重写 |
4.2.1 join算子改写 |
4.2.2 减少copy算子 |
4.3 异构计算任务队列 |
4.4 真实GDBMS系统中的优化器 |
4.5 小结 |
5 存储管理 |
5.1 GDBMS数据存储体系 |
5.2 GPU数据压缩 |
5.3 GPU索引技术 |
5.4 小结 |
6 总结 |
(8)基于Petri网的区块链应用系统业务流程模型研究(论文提纲范文)
0 引 言 |
1 区块链应用 |
1.1 区块链技术简介 |
(1) 去中心化: |
(2) 交易透明不可篡改: |
(3) 交易可追溯: |
1.2 区块链应用的运行方式 |
1.3 区块链应用系统和传统DBMS的比较分析 |
2 区块链应用业务流程的建模方法 |
2.1 区块链应用业务流程的形式化定义 |
2.2 交易模型的图形化表示 |
2.3 模型的组合结构 |
2.3.1 串行结构 |
2.3.2 并行与结构 |
2.3.3 并行或结构 |
2.4 模型的正确性定义 |
3 区块链应用的模型分析及应用 |
3.1 验证方法 |
3.2 应用案例 |
3.2.1 案例描述 |
(1) 用户信息查询。 |
(2) 登录判断。 |
(3) 注册用户。 |
(4) 身份信息修改。 |
3.2.2 建立模型 |
3.2.3 正确性推算 |
3.3 业务流程的实现 |
3.3.1 区块链应用系统技术架构 |
3.3.2 数据传递方式 |
3.3.3 流程引擎的应用 |
4 结 语 |
(9)湖北省边坡岩土体物理力学参数数据库的开发与应用(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
1 绪论 |
1.1 选题背景及意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.2.1 数据库在工程中的应用现状 |
1.2.2 岩土体参数不确定性及可靠性理论研究现状 |
1.2.3 岩土体参数取值方法研究现状 |
1.2.4 岩土体参数相关性分析研究现状 |
1.3 本文主要研究内容及技术路线 |
1.3.1 本文主要研究内容 |
1.3.2 技术路线 |
2 湖北省区域边坡综合分类探讨 |
2.1 引言 |
2.2 区域地质概况 |
2.3 边坡综合分类体系建立的基本原则 |
2.4 湖北省边坡类别的划分 |
2.5 本章小结 |
3 数据库理论基础 |
3.1 引言 |
3.2 数据的层次 |
3.3 数据模型 |
3.3.1 概念数据模型 |
3.3.2 逻辑数据模型 |
3.4 数据库结构 |
3.5 数据库管理系统 |
3.5.1 Oracle |
3.5.2 Microsoft Access |
3.5.3 Microsoft SQL Sever |
3.5.4 数据库系统的比较与选择 |
3.6 数据库系统的访问技术与可视化 |
3.7 本章小结 |
4 岩土体物理力学参数数据库的建立 |
4.1 引言 |
4.2 规划与分析 |
4.3 需求分析 |
4.3.1 系统功能需求 |
4.3.2 用例建模 |
4.4 系统设计 |
4.4.1 概念设计 |
4.4.2 逻辑设计 |
4.4.3 物理设计 |
4.5 录入参数的说明 |
4.5.1 岩块物理力学参数 |
4.5.2 岩体结构面力学参数 |
4.5.3 土的物理力学参数 |
4.5.4 工程概况实体集及边(滑)坡属性特征实体集属性参数 |
4.6 表、索引的建立 |
4.6.1 表的建立 |
4.6.2 索引的建立 |
4.7 湖北省边坡岩土体物理力学参数数据库系统的可视化 |
4.8 本章小结 |
5 基于数据库系统的参数统计分析 |
5.1 引言 |
5.2 土的抗剪强度参数统计分析 |
5.2.1 土工数据的预处理 |
5.2.1.1 预处理的原则及方法 |
5.2.1.2 数据的优化分析 |
5.2.2 抗剪强度参数C,f的线性与非线性回归 |
5.2.2.1 C,f的线性回归 |
5.2.2.2 C,f的非线性回归 |
5.2.3 力学参数的统计方法和概型检验 |
5.2.3.1 力学参数的统计方法 |
5.2.3.2 力学参数的概型检验 |
5.2.4 统计实例和研究结果 |
5.2.4.1 土性参数的统计规律 |
5.2.4.2 物理力学参数的概型检验 |
5.3 本章小结 |
6 数据库系统的工程应用 |
6.1 引言 |
6.2 工程背景 |
6.2.1 工程概况 |
6.2.2 工程地质条件 |
6.2.3 土样土工试验成果统计 |
6.2.4 工程设计抗剪强度参考值 |
6.3 基于数据库系统的参数取值分析比较 |
6.3.1 数据可靠性检验及统计量的确定 |
6.3.2 物理力学参数数据的统计分析 |
6.3.2.1 数据统计分析方法的确定 |
6.3.2.2 数据挖掘与统计分析 |
6.3.3 滑面抗剪强度参数取值的确定与比较 |
6.4 本章小结 |
7 主要结论与展望 |
7.1 主要结论 |
7.2 展望 |
参考文献 |
在校研究成果 |
致谢 |
(10)服装缝制流水线编排系统研究与实现(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
第1章 绪论 |
1.1 研究背景及意义 |
1.2 研究现状 |
1.2.1 服装缝制流水线编排优化问题研究现状 |
1.2.1.1 服装缝制流水线工序工位编排优化问题研究现状 |
1.2.1.2 服装缝制流水线工人编排优化问题研究现状 |
1.2.2 服装缝制流水线编排系统研究现状 |
1.3 流水线平衡率 |
1.4 研究内容与论文安排 |
1.4.1 主要研究内容 |
1.4.2 论文的主要安排 |
第2章 系统需求分析 |
2.1 服装缝制车间概况 |
2.2 服装缝制流水线编排存在的问题 |
2.3 系统开发的主要目标 |
2.4 系统的总体需求 |
2.5 系统的功能性需求 |
2.5.1 登录注册模块 |
2.5.2 车间管理模块 |
2.5.3 工序工位编排模块 |
2.5.4 工人编排模块 |
2.5.5 系统管理模块 |
2.6 系统的非功能性需求 |
2.7 本章小结 |
第3章 多缝制流水线工序工位编排优化问题研究 |
3.1 引言 |
3.2 工序工位编排优化问题描述 |
3.3 工序工位编排优化问题模型构建 |
3.3.1 变量定义 |
3.3.2 目标函数 |
3.3.3 约束条件 |
3.4 工序工位编排优化问题模型求解 |
3.4.1 求解思路 |
3.4.2 所有计划节拍组合的确定 |
3.4.3 计划节拍确定的多流水线工序工位编排优化问题的求解 |
3.4.3.1 四种算法选择 |
3.4.3.2 遗传算法(GA) |
3.4.3.3 模拟退火算法(SA) |
3.4.3.4 蚁群算法(ACO) |
3.4.3.5 粒子群算法(PSO) |
3.4.3.6 求解中关键问题的处理 |
3.5 工序工位编排优化问题实例分析 |
3.5.1 实例描述 |
3.5.2 四种算法求解对比与实验分析 |
3.5.3 实例结果与分析 |
3.6 本章小结 |
第4章 多缝制流水线工人编排优化问题研究 |
4.1 引言 |
4.2 工人编排优化问题描述 |
4.3 工人编排优化问题模型构建 |
4.3.1 变量定义 |
4.3.2 目标函数 |
4.3.3 约束条件 |
4.4 工人编排优化问题模型求解 |
4.4.1 求解算法选择与遗传算法改进 |
4.4.2 求解中关键问题的处理 |
4.5 工人编排优化问题实例分析 |
4.5.1 实例描述 |
4.5.2 实例结果与分析 |
4.6 本章小结 |
第5章 系统的设计与实现 |
5.1 系统开发的软件架构 |
5.2 系统开发使用的技术 |
5.2.1 后端开发技术 |
5.2.2 前端开发技术 |
5.2.3 数据库开发技术 |
5.2.4 系统的部署 |
5.3 系统的数据库设计 |
5.3.1 数据库的设计流程 |
5.3.2 实体之间的关系 |
5.3.3 数据库表之间的关系举例 |
5.3.4 数据库表结构举例 |
5.4 系统主要功能模块的实现举例 |
5.4.1 系统注册与登录 |
5.4.2 后台管理 |
5.4.3 服装管理 |
5.4.4 流水线工序工位编排 |
5.4.5 流水线工人编排 |
5.5 系统的测试 |
5.5.1 测试环境 |
5.5.2 功能性测试 |
5.5.3 非功能性测试 |
5.6 本章小结 |
第6章 总结与展望 |
6.1 总结 |
6.2 展望 |
致谢 |
参考文献 |
在学期间发表的论文 |
四、DBMS安全机制的研究与实现(论文参考文献)
- [1]数据库加密系统研究[J]. 朱宁. 信息技术与信息化, 2021(09)
- [2]基于Python的自动化SQL注入工具开发[D]. 卢德. 青岛大学, 2021
- [3]同态加密在数据库中的研究与实现[D]. 张芳. 北京交通大学, 2021
- [4]基于服务的复杂装备数据分析技术研究[D]. 于豪. 电子科技大学, 2021(01)
- [5]面向开源数据库的安全与审计组件研究[D]. 张哲. 浙江大学, 2021(01)
- [6]继电保护功能自动化测试系统数据库设计与应用[D]. 陈桂棠. 厦门理工学院, 2021(06)
- [7]GPU数据库核心技术综述[J]. 裴威,李战怀,潘巍. 软件学报, 2021(03)
- [8]基于Petri网的区块链应用系统业务流程模型研究[J]. 李嶒,徐济成,李亮. 计算机应用与软件, 2020(09)
- [9]湖北省边坡岩土体物理力学参数数据库的开发与应用[D]. 种垒. 绍兴文理学院, 2020(03)
- [10]服装缝制流水线编排系统研究与实现[D]. 曹伟. 东南大学, 2020(01)