關(guān)聯(lián)挖掘技術(shù)支持下的數(shù)據(jù)庫優(yōu)化查詢算法設(shè)計

1、    關(guān)聯(lián)挖掘技術(shù)支持下的數(shù)據(jù)庫優(yōu)化查詢算法設(shè)計    劉向東摘要：在一些大型數(shù)據(jù)庫中，冗雜數(shù)據(jù)會導(dǎo)致查詢精確度降低?；诖耍岢鲫P(guān)聯(lián)挖掘技術(shù)支持下的數(shù)據(jù)庫優(yōu)化查詢算法設(shè)計，包括數(shù)據(jù)庫獲取優(yōu)化分析、內(nèi)存數(shù)據(jù)查詢的優(yōu)化、關(guān)聯(lián)規(guī)則頻繁集的有效建立。實驗證明本文設(shè)計算法與傳統(tǒng)算法相比，在同等網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)規(guī)模情況下，前者對于數(shù)據(jù)查詢的判定精確度要高于后者，具有較高的有效性。關(guān)鍵詞：關(guān)聯(lián)挖掘技術(shù);數(shù)據(jù)庫優(yōu)化;查詢算法;精確程度：tp183 ：a ：1007-9416（2019）05-0137-020 引言伴隨計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與國民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，分布式系統(tǒng)的應(yīng)用范圍也隨之

2、加大，在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的時候，分布式關(guān)聯(lián)挖掘技術(shù)在每一個節(jié)點之間的協(xié)同和競爭、信息應(yīng)用與計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)通訊效率上出現(xiàn)的問題逐漸加重，嚴(yán)重影響到關(guān)聯(lián)挖掘技術(shù)的普及1。由于目前國內(nèi)計算機(jī)技術(shù)的日益進(jìn)步，對于一些大型數(shù)據(jù)庫的使用要求也越來越多，一些大型甚至是超大型的數(shù)據(jù)庫，在金融，文化，生物，航天航空等諸多專業(yè)領(lǐng)域獲得了極其廣泛地使用2。1 關(guān)聯(lián)挖掘技術(shù)支持下的數(shù)據(jù)庫優(yōu)化查詢算法設(shè)計1.1 數(shù)據(jù)庫獲取優(yōu)化分析數(shù)據(jù)庫查詢模塊在計算應(yīng)用的時候，首先需要做的是將運行環(huán)境進(jìn)行初始化設(shè)置，其中包括環(huán)境參量的初始化、匹配文件的初始化、公共參數(shù)以及數(shù)據(jù)緩存的初始化3。之后再進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)設(shè)施的初始化，最后實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫查詢模塊的

3、工作流程，具體包括數(shù)據(jù)流的還原、阻攔一部分?jǐn)?shù)據(jù)包以及關(guān)鍵數(shù)據(jù)包的相關(guān)處理分析和調(diào)整4。關(guān)鍵數(shù)據(jù)包的相關(guān)處理分析和調(diào)整主要是對功能不一樣的數(shù)據(jù)包進(jìn)行調(diào)改。數(shù)據(jù)獲取過程中獲取的主要內(nèi)容是有關(guān)數(shù)據(jù)來源的記載信息、數(shù)據(jù)具體特點、獲取數(shù)據(jù)需要等待的時間等。1.2 內(nèi)存數(shù)據(jù)查詢的優(yōu)化本文分析的是關(guān)聯(lián)挖掘技術(shù)支持下的數(shù)據(jù)庫優(yōu)化查詢算法，在查詢算法的基礎(chǔ)上完成節(jié)省儲存空間的實施效果，其中利用實時數(shù)據(jù)庫的運算規(guī)則和查詢算法完成優(yōu)化查詢的一系列設(shè)計，有關(guān)規(guī)則需要按照數(shù)據(jù)鏈接外表與基表的基本規(guī)則，來優(yōu)化計算路徑，如果是多鏈條鏈接，就僅僅需要判斷表內(nèi)數(shù)據(jù)的鏈接狀況即可。1.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則頻繁集的有效建立數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)原

4、則某種程度上規(guī)定了數(shù)據(jù)的一些獨特特征，當(dāng)數(shù)據(jù)之間出現(xiàn)隱匿選調(diào)規(guī)則的時候，相對應(yīng)的特征區(qū)內(nèi)就會出現(xiàn)隱匿數(shù)據(jù)5，從而組建成一個關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集合以便用來描述相匹配的關(guān)聯(lián)原則：一旦全部數(shù)據(jù)組建的數(shù)據(jù)集合表示為：，包含系統(tǒng)內(nèi)標(biāo)記的全部事物，組成數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)u的集合對應(yīng)的是數(shù)據(jù)（i=1，2，n）。u的任何一個數(shù)據(jù)集合s表示e的數(shù)據(jù)任務(wù)集合，|s|=h則表示集合s的h項。若是e集合內(nèi)中的一個數(shù)據(jù)，而且，則能夠立即判斷出數(shù)據(jù)中包含數(shù)據(jù)目集合s。數(shù)據(jù)集s的激勵點能夠通過數(shù)據(jù)集s在數(shù)據(jù)集合e內(nèi)的任務(wù)數(shù)表示。數(shù)據(jù)集x的激勵點用encourage（s）表示：式（1）中，代表數(shù)據(jù)集合e的任務(wù)數(shù)，如果一數(shù)據(jù)s的激勵點enco

5、urage（s）不會小于最低激勵點，那么就可以判斷出s是一個頻繁數(shù)據(jù)集，否則s就是作為一個非頻繁數(shù)據(jù)集而存在。按照以上具體定義，就可以得導(dǎo)一下的定理：設(shè)s，w是數(shù)據(jù)集e中的任務(wù)集：首先，如果，那么encourage（s）encourage（w）。其次，當(dāng)?shù)臅r候，一旦s組委非頻繁數(shù)據(jù)集而存在，那么w也屬于非頻繁數(shù)據(jù)集。最后，當(dāng)，如果w屬于頻繁數(shù)據(jù)集，那么s也作為頻繁數(shù)據(jù)集而存在。2 實驗與效果分析為了更加清楚、具體的看出本文設(shè)計算法的應(yīng)用效果，特與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫查詢算法進(jìn)行對比，對其數(shù)據(jù)查詢的精確度進(jìn)行比較。2.1 實驗準(zhǔn)備為保證試驗的準(zhǔn)確性，將兩種數(shù)據(jù)庫查詢算法設(shè)計置于相同的試驗環(huán)境之中，進(jìn)行數(shù)

6、據(jù)查詢的精確度能力的相關(guān)試驗。試驗環(huán)境設(shè)置內(nèi)容見表1。2.2 實驗結(jié)果分析試驗過程中，通過兩種不同設(shè)計同時在相同環(huán)境中進(jìn)行工作，分析其數(shù)據(jù)查詢的精確能力變化。效果對比圖1所示。通過實驗結(jié)果的對比，可以明顯看到，本文設(shè)計數(shù)據(jù)庫優(yōu)化查詢算法與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫查詢算法相比，在同等網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)規(guī)模情況下，前者對于數(shù)據(jù)查詢的判定精確度要高于后者，且發(fā)揮較為穩(wěn)定，實驗證明，本文設(shè)計的數(shù)據(jù)庫優(yōu)化查詢算法具有較高的有效性。3 結(jié)語本文對關(guān)聯(lián)挖掘技術(shù)支持下的數(shù)據(jù)庫優(yōu)化查詢算法設(shè)計進(jìn)行分析，根據(jù)關(guān)聯(lián)挖掘技術(shù)原理與公式計算分析數(shù)據(jù)，實現(xiàn)本文設(shè)計。實驗論證表明，本文設(shè)計的方法具備極高的有效性。希望本文的研究能夠為關(guān)聯(lián)挖掘技術(shù)支

7、持下的數(shù)據(jù)庫優(yōu)化查詢算法設(shè)計的方法提供理論依據(jù)。參考文獻(xiàn)1 林基明，班文嬌，王俊義，童記超.基于并行遺傳-最大最小蟻群算法的分布式數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化j.計算機(jī)應(yīng)用，2016，36（03）：675-680.2 張亞玲，王婷，王尚平.增量式隱私保護(hù)頻繁模式挖掘算法j.計算機(jī)應(yīng)用，2018，38（01）：176-181.3 朱益立，鄧珍榮，謝攀.基于有向無環(huán)圖的頻繁模式挖掘算法j.計算機(jī)工程與設(shè)計，2017，38（05）：1237-1241.4 吳洋，溫佩芝，鄧星，朱立坤.一種改進(jìn)的分布式數(shù)據(jù)庫查詢優(yōu)化遺傳算法j.桂林電子科技大學(xué)學(xué)報，2015，35（03）：217-221.5 劉平，王曉，劉春.小差異化圖像數(shù)據(jù)庫中的特定特征挖掘方法設(shè)計j.沈陽工業(yè)大學(xué)學(xué)報，2017，39（05）：562-566.數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用2019年5期數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用的其