1) parallel transaction database system
并行事务数据库系统
1.
However, many large databases are distributed in nature, so the development of algorithms for efficient mining of association rules in a shared nothing parallel transaction database system has its unique importance.
本文提出了 Shared- nothing并行事务数据库系统 (简称SNPDBS)中一种快速的关联规则挖掘算法 SNPMAR,并考虑当最小支持度发生变化后 SNPDBS中关联规则的高效更新问题 ,提出了一种有效的关联规则更新算法 SNPIUA。
2) parallel database system
并行数据库系统
1.
Query optimization is the critical technique of parallel database systems.
查询优化是并行数据库系统的核心技术 。
2.
Study and Implement of MPI based Parallel Database System
本文在介绍了并行数据库系统相关的概念之后,讨论了并行数据库的物理组织结构,并介绍了一个并行数据库系统原型的实现。
3) Distributed and parallel database system
分布式并行数据库系统
1.
Dynamic management and maintenance of node information in distributed and parallel database system;
分布式并行数据库系统中节点信息的动态管理和维护
2.
It is harder and more complicated in distributed database system, especially in distributed and parallel database system (DPDBS), than in centralized database system for the complexity of the system itself in realization of grant.
在分布式数据库系统中,尤其是在分布式并行数据库系统中,由于系统自身的复杂性,使得系统在实现授权方面比集中式数据库系统要复杂、困难。
4) PDBMS
并行数据库管理系统
5) parallel and real-time database system
并行实时数据库系统
6) parallel main memory database system
并行内存数据库系统
1.
The cluster-based parallel main memory database system not only manages more data and improves transaction processing efficiency,but also reduces total system cost.
基于集群(Cluster)环境的并行内存数据库系统,不仅可以管理更大规模的数据,提高事务处理效率,而且可以大大降低系统成本。
补充资料：并行数据库
并行数据库
parallel database
匕ingxing shuluku并行数据库(paralle.datab睽)以并行计算机为硬件环境并能充分发挥多处理和1/0并行性的数据库。 目前，并行数据库以研究为主，其研究主要围绕关系数据库进行，集中研究如下4个方面: (1)实现数据库查询并行化的数据流方法 此种方法利用关系操作的固有并行性，可以较为方便的对查询作并行处理。此种方法简单、有效，目前已被很多并行数据库采用。 (2)并行数据库的物理组织 此方法是研究如何把一个关系划分为多个子集合并将其分布到多个处理结点上去(称为数据库划分)，其目的是使并行数据库能并行地进行查询处理，并能够进行读写多个磁盘，充分发挥系统的V(拼行性。获摇划今对于并行数据库的性能有很大影响，目前数据划分方法主要有三种，它们是一维数据划分、多维数据划分和传统物理存储结构的并行化。 (3)新的并行数据操作算法 近年研究表明，使用并行数据操作算法以实现查询并行处理可以充分地发挥多处理机并行性，极大地提高系统查询处理的效率和能力。近年来许多并行算法已被提出，主要是围绕Join操作的算法较多，它们有基于嵌套循环的并行J成n算法，基于黝找一Merge的并行Joln算法以及并行I七sh一Join算法。 (4)查询优化 查询优化不仅是传统数据库的重要组成部分，也是并行数据库的重要组成部分。具有多个J成n操作的复杂查询(简称M」查询)的优化问题是查询优化的核心问题，有关此项研究虽然刚开始，但已取得不少可喜成果。 目前，著名的并行数据库系统有:Arbre，Bubha，%26叮卫11a，Teradat及习〕RS等。随着并行计算机系统的发展，并行数据库也将会得到极大的发展。 (李建中徐洁络)
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参考词条