一种非关系型与关系型数据库一体化数据查询方法与系统

    公开(公告)号:CN105868411B

    公开(公告)日:2019-07-19

    申请号:CN201610269907.7

    申请日:2016-04-27

    Abstract: 本发明公开了一种非关系型与关系型数据库一体化数据查询方法与系统,该方法包括S1:通过统一查询接口将查询语句输入到查询语句解析模块;S2:查询语句解析模块对查询语句进行解析后送至查询语句执行模块;步骤S3:查询语句执行模块将查询语句发送到内存数据库中进行数据查询,如果存在查询数据,转步骤S5;如果不存在,转下一步;S4:将在底层存储模块中得到的查询结果通过模型转换和数据迁移模块处理后的查询结果发送到内存数据库中进行保存,转步骤S3;S5:查询语句执行模块将查询结果通过统一查询接口发送给应用程序。本发明能够为上层应用程序屏蔽底层复杂的存储环境,实现了统一的数据访问接口。

    一种非关系型与关系型数据库一体化数据查询方法与系统

    公开(公告)号:CN105868411A

    公开(公告)日:2016-08-17

    申请号:CN201610269907.7

    申请日:2016-04-27

    CPC classification number: G06F16/256 G06F16/25

    Abstract: 本发明公开了一种非关系型与关系型数据库一体化数据查询方法与系统,该方法包括S1:通过统一查询接口将查询语句输入到查询语句解析模块;S2:查询语句解析模块对查询语句进行解析后送至查询语句执行模块;步骤S3:查询语句执行模块将查询语句发送到内存数据库中进行数据查询,如果存在查询数据,转步骤S5;如果不存在,转下一步;S4:将在底层存储模块中得到的查询结果通过模型转换和数据迁移模块处理后的查询结果发送到内存数据库中进行保存,转步骤S3;S5:查询语句执行模块将查询结果通过统一查询接口发送给应用程序。本发明能够为上层应用程序屏蔽底层复杂的存储环境,实现了统一的数据访问接口。

    一种适用于多种大数据组件的自动部署系统

    公开(公告)号:CN206077408U

    公开(公告)日:2017-04-05

    申请号:CN201620513493.3

    申请日:2016-05-31

    Abstract: 本实用新型公开了一种适用于多种大数据组件的自动部署系统,包括用于发送部署指令的客户端、用于检查所述部署指令是否符合系统规范的部署指令检查装置、用于检查是否有足够的资源来完成部署的部署资源检查装置和用于对大数据组件进行自动部署的部署执行装置。所述客户端连接所述部署指令检查装置;所述部署指令检查装置连接所述部署资源检查装置;所述部署资源检查装置连接所述部署执行装置。所述部署指令检查装置、部署资源检查装置以及部署执行装置均设置在服务器中。本系统结构简单、搭建环境简单且搭建成本低于传统自动部署系统。

    一种缓存配置优化方法、装置、设备、介质及产品

    公开(公告)号:CN118550702A

    公开(公告)日:2024-08-27

    申请号:CN202410701443.7

    申请日:2024-05-31

    Abstract: 本发明属于计算机技术领域,公开了一种缓存配置优化方法、装置、设备、介质及产品,所述方法包括:根据应用程序访问缓存的流式特征及应用程序对缓存的容量敏感性特征,对应用程序进行分类,获得应用程序的缓存访问行为分类结果;根据所述应用程序的缓存访问行为分类结果,结合应用程序的访存特征,对缓存的配置参数进行优化,即得到所述缓存配置优化结果;本发明对应用程序的缓存访问行为进行分类,能够准确获取应用程序对缓存的使用模式;以应用程序的缓存访问行为分类结果及访存特征为依据,对缓存的配置参数进行优化,能够满足对不同类型的应用程序配置不同的缓存配置参数,并确保了缓存配置的合理性,有效保证了程序的执行性能。

    一种基于知识图谱的漏洞类型关联分析方法

    公开(公告)号:CN116069942A

    公开(公告)日:2023-05-05

    申请号:CN202211602298.4

    申请日:2022-12-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的漏洞类型关联分析方法,包括如下步骤:步骤一、知识图谱总库构建:预先将美国通用漏洞和披露平台(CVE)、美国国家信息安全漏洞库(NVE)、日本信息安全漏洞库(JVN)按照实体节点和实体之间的语义关系构成边,汇总成整体的知识图谱化总库,通过流程配合,对美国通用漏洞和披露平台(CVE)、美国国家信息安全漏洞库(NVE)、日本信息安全漏洞库(JVN)中的海量数据采用先构建知识图谱总库,再分类筛分漏洞子集,后经过一级验证和二级复验的方式,实现海量数据中的漏洞数据进行全面、细化和高精度类型关联性分析处理的效果,降低漏洞数据关联系分析局限性大,降低漏洞数据关联系的容错率。

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