1系统总体设计
面向关系数据库的关键字查询系统主要有五部分组成,首先要分析输入的关键字,有几个关键字组成;然后调用全文索引,查看这些关键字所属,是表名、属性名还是属性值;接下来查询数据库的模式图,从而得到几种可能的元组连接树;最后将相应元组连接树转化成SQ L语句查询关系数据库,生成查询结果,以二维表格形式显示。
2数据库设计
本系统为面向关系数据库的关键字查询系统,在实验中本文选取了M D B数据集,为了进行实验,将数据集整理为以下七个表数据结构。
实验数据集(电影信息数据库):Actor(演员表),Consume(设计师),Director(导演信息),Bus>ness股资),Edito r(编辑),Color(颜色信息),Keyw ord(关键词)。
3数据库索引设计
在关系型数据库中,例如0 racl,DB2,SQ L Server和M ySQ L等都提供了对关键字查询的扩展,可以为数据库的表属性建立全文索引,这为实现关系数据库的关键字查询提供了基础。已有多个关系数据库的关键字查询系统被开发出来,BANKS ,D ISCO VER,IR-style,SEKKER等等。然而在已有的系统中,多数系统仅仅支持数据库中文本属性的查询,却忽略了对数据库中元数据的处理。如果用户给定的查询关键字是数据库中的元数据,则有些系统就不能够满足用户的查询需求,或者查询结果不够精确,返回大量与查询不相关的结果。SEKKER虽然提出了支持数字属性和元数据的查询,但是却在查询语言上做了限定,只能通过给定的查询语言格式进行查询,所以系统的灵活性不高。
4数据库模式图的构建
在关系数据库中,关键字是通过主外键进行连接的,因此关系数据库采用的数据模型,即为基于模式图建模。模式图的.节点对应数据库中的关系,边表示关系间的主外键约束。
模式图(Schem a Graph,GS)是将关系数据库的模式信息定义为模式图GS(V,E),其中V表示模式图中的节点,与数据库中的关系一一对应,E表示模式图中的边,将具有主外码约束相对应的关系连接起来,关系R;和关系R中的主外键关系对应模式图一条边R ->R,
本文数据库对应的数据库模式图如图3所示。
5关键字检索设计
关键字检索技术主要是,通过分析用户输入的关键字所属类型来确定元组连接树,从而转换成相应的SQ L语句来查询关系数据库。如果用户输入的关键字都是表名,则将几个表自然连接后输出即可;若用户输入的关键字有表名、属性名,那么将属性列加到表中输出就是用户所检索的内容;若用户输入的关键字中有属性值,则将属性值对应属性与表或属性列连接,根据属性值对应元组来显示查询结果。由此可见,对于相同的关键字,如果它不止一种所属值,那么它就会对应不同的SQ L语句。
6结果生成设计
在本文中,将查询结果定义为元组连接树。给定一个数据库模式图GS,一个元组连接树T是一棵元组树。这些元组连接树满足以下条件:①完整性:用户提交的所有关键字均出现在元组连接树上;最小性:从元组连接树中移除任何元组后的元组连接树都不具有完整性。
7结束语
本文将生成的关系图转换为SQ L查询,通过执行相应的查询,进而得到每个关系路径对应的查询结果。因为关系图是按照关联度进行返回的,但是这样关联度仅仅的将关键字映射在关系的层面上,为了使查询结果更加明确,本文将结果进行细化,将关键字映射到关系层面。为了避免大量冗余结果的产生,为了更精确的满足用户的查询需求,将与关键字关系有关系的结果返回给用户即可。
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