于关系数据库的XML映射和数据导入算法
XML与数据库的映射技术研究

【 文章编 号】62 53 20 )3 05 — 3 17—8 1(06 0 — 23 0
Su y o p i g B t e t d n Ma p n ewe n XML a d Daa a e n tb s
Ha a Lu Hato t r F ng i a
V0 . 5 No 3 】1 .
J l. 0 6 uy 2 0
X ML与 数 据 库 的 映 射 技 术 研 究
韩
摘
芳
卢海涛
.
( 西南交 通大 学 C D工程 中心 , 都 60 3 ) A 成 10 1
要 X ML作为实现数据库间数据交换 的载体 , 如何使 X ML文档导人数据库 以及如何使数据库中的数据转换 为 X ML
随着 网络经 济 和 知识 经 济 的发 展 , 业 间 的信 企
息交换 日益 密切 , 同系统 间 的数 据交 互 日趋 增 多 , 不
一
个适 合 We b特性 的子 集 , 其 中 的复杂 描述 进行 了 将 简化 , 具有 内容 和形式 分离 、 可扩 展性 、 可移植 性 、 开
放性 、 高度结 构化 、 自描 述性 等特点 .
种可 扩展 标 记 语 言 X , 供 了一 种 格 式 独 立 、 ML 提
X L M 具有四大优点 : M ①X L可 以定义其 他语 言, 用户 可 以 自己定 义 X ML标 记 , 以 X L类型 的 所 M 数量是无限的. ②其文件结构可 以任意嵌套 , 甚至可 以表示面向对象的等级层次, 故结构性很强. X L ( M  ̄
数据是 关键 问题所在. 论述 了 X L文档 与关系数据库间的映射 规则算法 、 ML文档 与面向数据 库间 的映射规则算 法及基 于 M X X ML异构数据库间 的映射规则. 关键词 X L; M 数据转换 ; 映射规 则
关系型数据库数据获取方法

关系型数据库数据获取方法一、介绍关系型数据库是以表格的形式存储数据的数据库,常用于存储结构化的数据。
在实际应用中,我们经常需要从关系型数据库中获取数据进行分析、查询和处理。
本文将介绍几种常见的关系型数据库数据获取方法。
二、SQL查询语句SQL(Structured Query Language)是一种用于管理关系型数据库的标准化语言。
通过编写SQL查询语句,我们可以从关系型数据库中获取所需的数据。
1. SELECT语句SELECT语句是最常用的SQL查询语句,用于从数据库中选择某些列或所有列的数据。
例如,我们可以使用SELECT * FROM table_name语句来获取表中的所有数据。
2. WHERE子句WHERE子句用于筛选满足条件的数据。
例如,我们可以使用SELECT * FROM table_name WHERE condition语句来获取满足特定条件的数据。
3. ORDER BY子句ORDER BY子句用于对查询结果进行排序。
例如,我们可以使用SELECT * FROM table_name ORDER BY column_name DESC语句按照指定列的降序排列数据。
4. LIMIT子句LIMIT子句用于限制查询结果的数量。
例如,我们可以使用SELECT * FROM table_name LIMIT 10语句获取前10条数据。
5. JOIN操作JOIN操作用于将多个表连接在一起。
通过JOIN操作,我们可以根据表之间的关联关系获取相关联的数据。
例如,我们可以使用SELECT * FROM table1 JOIN table2 ON table1.column_name = table2.column_name语句获取两个表之间关联的数据。
三、存储过程存储过程是一组预定义的SQL语句集合,可以在数据库中进行定义和存储。
通过调用存储过程,我们可以获取数据库中事先定义好的数据。
存储过程可以接受参数,并返回一个或多个结果集。
XML与关系数据库之间转换技术的研究

年月(下)1X ML 技术介绍XML (Exte nsible Markup Language ,可扩展标记语言)是由W3C (W orld Wide We b Cons ortium )组织于1998年2月制定的一种通用语言规范,它是专门为W eb 应用程序而设计的SGML 的简化子集。
X ML 作为一种可扩展性标记语言,其描述性使其非常适用于不同应用间的数据交换,而这种交换不是以预先规定一组数据结构定义为前提的。
X ML 最大的优点在于它的数据描述和传送能力,因此具有很强的开放性。
2关系数据库与XML 之间的映射方法根据映射关系的建立方式不同,我们可以得到两种数据转换方法:基于模板驱动的转换方法和基于模型驱动的转换方法。
基于模板的映射方法并不事先定义好X ML 文档与其他数据之间的映射关系,而是在X ML 文档中嵌入带参数的SQL 命令。
这些命令在转换过程中被系统所识别和执行,执行的结果被替换到指令所在的位置,从而生成目标X ML 文档,并用数据传输诸如中间件等实体软件进行处理。
基于模型驱动的映射,当把数据从数据库传送到X ML 文档或把数据从XML 文档传送到数据库时,不是仅仅依赖内嵌SQL 命令,而是用一个具体的模型实现的。
基于模型的转换方法用这个事先定义好的数据模型来映射X ML 与关系数据库数据之间的关系。
3关系数据库到XML 的转换技术3.1关系模式转换为XML 模式在将关系模式映射为X ML 模式时,由两条路线组成,第一条路线是得到X MLS che m a 首先需要从具体的关系数据库中反求出关系模式,再根据关系模式重构其有向图,由有向图再生成映射的结构,根据映射结构和有向图将关系模式映射为X MLSchem a ;第二条路线是根据得到的S che m a 从关系数据库中提取数据嵌入XML 事例文档。
整个流程如图1所示:图1关系模式映射为XM L 流程3.2关系模式的提取和重构由图1表达的流程图可以看出,由具体的关系数据库提取出关系模式是整个算法实现的前提。
一种无DTD变化约束的XML与关系数据库映射方法

2l 0 1年 1 2月
辽 宁 科 技 大 学 学 报
J un lo nv ri fS in e a d T c n lg io ig o r a fU ies yo ce c n e h oo y La nn t
Vo. 4 No. 13 6
了附加 D w y编码的映射 算法实现 , ee 实验 结果表 明该方案设计合理 、 有效。
关键词 :T D D变化约束;M X L文档; 关系数据库; 映射;e e 编码 Dwy
中图分 类号 :P 1 文献 标识 码 : 文章 编 号 :641 82 1)6 58 6 T 31 A 17. 4 (010- 8- 0 0 0
不受影响, 从而保证以结构化形式存储的 X L M 数据不会丢失原始载体信息。将 X L数据存储为关系 M
数据库 以后 , 就可 以利用关 系数 据库 所具有 的存 储管 理技术处 理 X ML数 据 。关 系数 据库 是完 全结 构化
模型 , 无法表达一些层次型的数据。X L M 标签层次不定 , 载体 内涵丰富, 整体结构灵活 ; 而关系数据库 的数据结 构是 一张 规范化 的二 维表 。基于 X ML与关 系数据库 原始 构架 的不 同 , 直接 将半 结构化 形 式 的 X L M 数据植入关系数据库中进行存储存在一定的困难。借鉴数据库规范化设计思想构造合适 的数据 模型 , X 将 ML文 档分 散存 储 到多 张二维 表 中 , 以达 到无 损存储 X 可 ML文 档信 息 的要求 。 因此 , M X L结 构 与关 系数据 库结构 之 间的映射 模 型十分重 要 J 。
作者简介: 王磊( 9 8 , , 17 一) 男 安徽泅县人 , 讲师。
第6 期
用于数据交换的XML文档和关系数据库转换

( stt o fr t nE g er g i t e fnomai n i ei ,We a C l g f hn o g i r t ni I u o n n i i o eeo ad n v s y h l S Un e i ,We a 24 0 ,C ia i i 6 2 9 hn) h
u ln d si pa l o e XML d c me t dt e a s o i gXM L i t ea in l a b s s u r r d Fia l , l t r r a so a n o u ns n a ntn f r n h r m o r lt a t a e n o da wa t wa . n l ap a f m f n f r — p f o y o ot r m
了一种 利用 良好数据 结构 和递 归算 法提 取 X M最后 介绍 了一个 转
换 平 台 , 证 了算 法 的 可 行 性 验
关键 词: XML文档 ;关 系数据 库; 递归 ;转换 ;数据 交换
中图法分类 号:P 1 T 31
杨 甲森 , 王 浩
( 山东 大学威 海分校 信 息工程 学 院 ,山 东 威 海 240) 629
摘 要 : ML以 其 结 构 性 、 签 性 、 扩 展 性 和 可 移 植 性 成 为 网络 数 据 交换 方 面 的 标 准技 术 , 泛 地 应 用 于 计 算 机 软 件 , X 标 可 广 尤
t sot drl i a dtbs r a s r e ahoh r r e unl. e r n e rlt n l a b s rtrg , r p ra a o l a ae e r fm d o c e moef qe t An wwokma nr ea o a dt ae o oae n a n e tn a we t n o te t r y ( i a f s X r xh g )bo g t y MLf c a e ru h o e n b XMLwa t d cd r l te me o s ga i a rc r d c ri gr h t i sn o u e sy h n t d i nc dt s ut e r us na o tm pc i r i f t, a h u n e a t u a ae n o li o k
hive中常见的数据导入方式 -回复

hive中常见的数据导入方式-回复Hive是建立在Hadoop分布式文件系统上的数据仓库基础设施,它提供了一种类似于传统关系数据库的查询和分析功能。
作为处理大规模数据的工具,Hive具有高效的数据导入能力。
本文将详细介绍Hive中常见的数据导入方式。
Hive支持从多种数据源导入数据,包括本地文件系统、Hadoop分布式文件系统(HDFS)、HBase、Kafka、Flume等。
在导入数据之前,我们首先需要在Hive中创建表,这将为数据提供一个逻辑结构。
下面将逐一介绍Hive中常见的数据导入方式。
1. 从本地文件系统导入数据:通过LOAD DATA LOCAL INPATH命令可以将本地文件系统中的数据导入Hive表中。
例如,如果我们有一个本地文件(/home/user/data.txt),我们可以使用以下命令将其导入到Hive表(my_table)中:LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/user/data.txt' INTO TABLE my_table;2. 从Hadoop分布式文件系统(HDFS)导入数据:HDFS是大规模数据存储的一种方式,Hive天然支持从HDFS导入数据。
通过LOAD DATA INPATH命令可以将HDFS上的数据导入Hive表中。
例如,如果我们有一个HDFS上的文件(/user/hadoop/data.txt),我们可以使用以下命令将其导入到Hive表(my_table)中:LOAD DATA INPATH '/user/hadoop/data.txt' INTO TABLEmy_table;3. 从HBase导入数据:HBase是一种分布式NoSQL数据库,Hive提供了从HBase导入数据的功能。
通过使用Hive的HBase存储处理器,可以将HBase中的数据映射到Hive表中。
以下是一个从HBase导入数据至Hive表的示例:CREATE EXTERNAL TABLE my_table (id INT, name STRING) STORED BY'org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler'WITH SERDEPROPERTIES ('hbase.columns.mapping' = ':key,col_family:col_qualifier') TBLPROPERTIES ('' = 'hbase_table');在上述示例中,我们创建了一个外部表(my_table),并使用HBaseStorageHandler存储处理器进行存储。
XML文档到关系数据库映射的实现

21年 1月 00 2
武 汉 理 工 大 学 学 报 ・信 息 与 管 理 工 程 版
JU N LO T IF R A IN&M N G M N N IE RN ) O R A FWU (N O M TO A A E E TE GN E IG
Vo . 2 N 包含 其他起 始标 记 和结束标 记 的文本称 为
元素 文 本 。如 <d rt n> 1dy < drt n>, ua o i as / ua o i 在起始标记 <d r i ua o 与结束 标记 < d rt n> t n> / uai o
X T MLD D或 Shm ce a蕴 含 的语 义 约 束 十分 丰 富 , 建 立通 用 的映射方 法 也较 困难 。此外 , 大量 X ML 文 档没有 对应 的 X T MLD D或 Shm 。其二 是 以 ce a
树时, 把属 性节 点作 为 其 所 描述 的元 素 节点 的子 节点进 行处 理 , 采 用 标 志位 对 这 两 类 节点 进 行 但
区分 。在笔 者 的表 示 方 法 中 , 属 性 作 为其 所 描 把
系数据 库 的转 换 。首 先 , D D或 Shma映 射 将 T ce
为 关系模 式 ; 然后 遍 历 X ML文 档 , 提 取 的数 据 将 插 入到 相应 的关 系之 中 。但这 些 映射方 法需考 虑 X T MLD D或 S hma自身 的语 义 约 束 , 则 映 射 ce 否 所 得到 的关 系模 式 会 丢 失 原 有 的约 束 关 系。 而
结 构为 中心 的映射 方法 , 其实 现依赖 于 X ML文 档
之间的“ dy” 1 as称作为元素文本。 以图 1 所示 的 X ML文 档为 例 , 所对应 的树 其
《大数据技术原理与操作应用》第9章习题答案

第9章课后习题答案一、选择题1.下列语句中,描述错误的是( ) 。
A.可以通过 CLI 方式、Java Api 方式调用 Sqoop。
B.Sqoop 底层会将 Sqoop 命令转换为 MapReduce 任务,并通过 Sqoop 连接器进行数据的导入导出操作。
C.Sqoop 是独立的数据迁移工具,可以在任何系统上执行。
D.如果在Hadoop 分布式集群环境下,连接MySQL 服务器参数不能是“ localhost” 或“127. 0. 0. 1” 。
参考答案:C2.下列选项中,属于 Sqoop 命令的参数有() 。
A. importB. outputC. inputD. export参考答案:AD二、判断题1.Sqoop 工具的使用,依赖 Java 环境和 Hadoop 环境。
( )参考答案:对2.Sqoop 从 Hive 表导出 MySQL 表时,首先需要在 MySQL 中创建表结构。
( )参考答案:对3.如果没有指定“ --num-mappers 1”( 或“ -m 1”,即 Map 任务个数为“1”),那么在命令中必须还要添加“ --split-by” 参数。
( )参考答案:对4.如果指定了“ \n” 为 Sqoop 导入的换行符,当 MySQL 的某个 string 字段的值如果包含了“ \n”, 则会导致 Sqoop 导入多出一行记录。
( )参考答案:对5.在导入开始之前,Sqoop 使用 JDBC 来检查将要导入的表,检索出表中所有的列以及列的SQL 数据类型。
( )参考答案:对6.merge 是将两个数据集合并的工具,对于相同的 value 会覆盖新值。
( )参考答案:错7.metastore 文件的存储位置可以通过“conf / sqoop-site. xml” 配置文件修改。
()参考答案:对8.$CONDITIONS相当于一个动态占位符,动态的接收传过滤后的子集数据,然后让每个Map 任务执行查询的结果并进行数据导入。
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/01 2. =AL6YCK&?& 的 表 格 名 是 7ZCC 9[57 形 成 =AL6YCK&?& 的 H@&D 和 X’)A*K 部分, 把映射所得的 表格名赋给 =AL6YCK&?& 的表格名;
5C65 2. =AL6YCK&?& 表格名和当前的表格名不同 9[57 JAL6YCK&?& 入栈; 7*\ 一个语句变量把指针赋给 =AL6YCK&?&; =AL6YCK&?& 的 表 格 名 等 于 当 前 表 格 名 , 同 时 分 别 给 =AL6YCK&?& 的 H@&D 和 X’)A*K 部分赋值; 5C65 7:+;
收稿日期 C !""!I"MI"9
万方数据
!""# 年第 ! 期
微电子学与计算机
^#
是 用$, % 形成的多个子元素,则该元素形成一个 在父元素和子元素的 &’()* 之间添加 +,-., 。 &’()*,
素的开始会发送 K&’L&5)*?*@& 消息, 同时把元素名、 长度及所包含的属性作为消息的参数传回来; 遇到 字符数据时发送 =>’L’=&*L 消息, 并把内容作为参数 送回。 6PB 和 3:8/3D=A?*@& :(S*=& 8DT*)1 相比较 需要的内存少得多, 可以分析很大的 B8C 文档; 另 外 当 我 们 只 对 部 分 B8C 文 档 感 兴 趣 时 , 6PB 更 方 便, 因为我们只需要在遇到我们感兴趣的地方停下 来进行处理, 无需形成整个 B8C 文档的 3:8 树U#V。 在映射关系基础上给出基于 6PB 的 B8C 数据 导入算法。在给出算法之前, 先说明几个相关的数 它记录从根到当前元素的 据结构。第一个是 &’W 栈, 所 有 &’W , 从 栈 底 到 栈 顶 就 是 当 前 路 径 。 当 遇 到 当 前 &’W 入 栈 , 当 遇 到 *@T5)*; K&’L&5)*?*@& 消 息 时 , 当前栈顶元素出栈。第二个是形成的 ?*@& 消息时, 插入语句栈,栈的每个元素包括 H@K*L& 语句的 H@&D 部分 / 即表的列说明部分 1 和 X’)A*K 部分 / 即值部分 1 , 当前插入语句所属的表格名, 另外变量 =AL6YCK&?& , 是 当 前 插 入 语 句 变 量 。 下 面 是 遇 到 6&’L&5)*?*@& , =>’L’=&*L , *@T5)*?*@& 消息时的算法: !’( )*+,*-./0/1* /M1 当前元素的 &’W 入 &’W 栈; /!1 获取当前元素的路径; 列名的 /#1 根据第二部分获得的路径到表格名、 映射关系, 取得当前元素路径所映射到的表格名;
名字 巴金 出生地点 四川成都
可以映射为:
7/-.(C作者
上例中 , 名字、 地点、 出生地点是简单元素, 包 含的内容 是 简 单 内 容 。 作 者 、 出版社、 书是复杂元 素, 这些元素可以包含属性、 子元素, 而且可以包含 多个相同子元素,其中子元素还可以是复杂元素。 一般来讲我们可以使用如下的映射规则: 直接映射到 )/-.( 的 <S.2>* ; ’95 对简单元素, ’!5 单值属性映射到 )/-.( 的 <S.2>*; 对复杂元素包含的内 ’#5 复 杂 元 素 形 成 )/-.(, 容:单值属性和简单子元素按照规则 9 和 ! 映射; 若是复杂子元素,形成对复杂子元素对象的引用, 当该元素形成 )/-.( 后, 把这个引用改成 OPIKP ; 若
@ 作者 A @ 名字 A 巴金 @ B 名字 A @ 出生地点 A 四川成都 @ B 出(C出版社
名字 四川文艺出版社 地点 人民中路 M 号 电话
"!MINNNN9!#
KP 9
这里把用指针连接起来的数据关系改用关系 数 据 库 中 的 30,>/0Q 1(Q 和 RS0(,4* 1(Q 之 间 的 等 值 连接联系起来。
! 根据 B8C 文件的 393-3D=A?*@& 9EF* 3*G;
我们可以得到 H@H&HD@/ 或者 I#J B8C 6=>*?’1 定义, 元素之间的引用关系, 形成一个图。遍历这张图形 成如下的纪录: 元素名字、 子元素名字、 子元素类 型、 子元素是否重复, 入度, 已遍历标记。在这里我 们把单值属性看成简单子元素, 多值属性看成重复 子元素。子元素类型是用来标示是简单元素还是复 杂元素, 单值属性 还 是 多 值 属 性 , 子元素是否重复 是标记重复子元素。 得到它的所有 “子 " 取一个入度为 " 的元素, 元素是否重复” 为 “.’)K*” 的子元素。把对应的 “已遍 历” 标记为 “9LA* ” 。 对于 “子元素的孩子数” 不为 " 的 子元素, 重复这样 的 过 程 , 找出自元素下面的子元 素, 直到 “子元素的孩子数” 为 " 止。按照找到子元 素时经过的路径, 给字段起对应的名字, 把它们构 造为一个表, 并加入 23 字段。 “子元素是 # 取出在上面的过程中得到的所有 否重复” 为 “9LA* ” 的子元素。对于中每一个元素, 重 复上面的过程, 构造一个新的以此子元素为开始路 径的表, 并在表中加入 “+’L*@&23 ” 字段。
XQ<h%#: 对 应 的 地 址 单 元 中 。 然 后 在 h%#: 的 "7""%6 单元中写入该通道的接收标志,最后向主
机 ,!G 发中断。值得一提的是: 传送速率太慢, 会出 现接收缓存器溢出中断 $#j 或 hj 中断的一种情况 & ; 传送速率太快,可能从 h%#: 中读出错误数据。同 时, 接收数据的个数应比发送数据的个数多 # 个以 上, 使得读完 AXA 码和结束标志 后 , 产 生 #j 或 hj 中断。 当 判 定 是 #j 中 断 U 通 道 特 殊 接 收 方 式 或 hj 中断 Q 通道特殊接收方式时,在其中断服务程序 中, d‘,G% 通过查询相应通道的 %j 状态寄存器的相 关位, 用以确定是帧结束、 接收溢出错、 还是 AXA 校 验错误。然后以清除错误命令 清除该中断。 #"6,
5*+, 62 -7
h!
微电子学与计算机
!""# 年第 ! 期
闭相应通道发送门 , 打开接收门, 然后清除双端口 最后发命令 XQ<h%#: "7"""6 单元中的发送标志, 清除外部 K 状态中断。 %"6, 在接收到第一个有效字符 $ 本 站 地 址 & 后 , 会引 发 !j 中断 U 通道接收字符可用或 ij 中断 Q 通道 接收字符可用。 在其中断服务程序中, 单片机 d‘,G% 将 d!h: 相应通道接收到的并经 AXA 校验和串并转 换后的多个数据,以适当的速率传送到双端口
Y!
微电子学与计算机
!""# 年第 ! 期
#$%&’()* #$% +,/’(01-.
T* T.4S0,)=> RS0 %/33,*4 $%& ;)02<)20(+ )S U(./),S*/. V/)/-/+(+ /*W T XS00(+3S*W,*4 E/+(W S* ;T$ D>3S0),*4 %()=SW
! !" $%&’($)(*+,-.( %/0123 &/*42/4(5 是 一 种 数 据
标记语言,不同于描述数据显示格式和布局的
@ 名字 A 巴金 @ B 名字 A @ 出生地点 A 四川成都 @ B 出生地点 A @ B 作者 A @ 作者 A @ 名字 A 流沙河 @ B 名字 A @ 出生地点 A 四川金堂县 @ B 出生地点 A @ B 作者 A @ B 书A
中国科学院计算技术研究所
摘
234
56 ’北京 9"""M"5
要: $%& 是一种典型的半结构化数据, 它既能表示关系、 对象等结构化的数据, 也能表示 ?(- 这样的半结
构 B 非结构的数据, 在数据交换和集成中得到大量应用。关系数据是一种最常见的结构化数据, 许多数据库厂商 都提供了关系数据 @IA$%& 映射中间件。文章研究了 $%& 到关系数据库的映射算法以及在此基础上基于 ;T$ 的 $%& 数据到关系数据库的导入算法。 关键词: $%&, ;T$
67%&,它描述数据本身的意义和数据实体之间的 复杂嵌套关系 89:, 此特性使得 $%& 既可以表示结构
化的数据, 如关系和 对 象 数 据 , 也能够表示半结构 如 化的数据’;<=(>/ 难以确定或经常变化的数据58!:,
?(- 数据。$%& 架起了一座各类数据之间的桥梁,
是各类数据之间进行交换、 集成的中间表示形式。 为了支持 $%& 在各类数据集成和交换中的应 用, 就需要 $%& 与各类数据建立映射关系, 目前关 系数据库 是 数 据 管 理 领 域 用 的 最 多 , 最 成 熟 的 系 统, 本文研究 $%& 到关系数据库的映射算法, 同时 介绍在这个映射机制下 $%& 数据导入到关系数据 库中的方法。
*
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使用单片机来实现 X/=:dG 串行通信接口的通
信控制功能的优点是:大大减少了接口的元器件 数; 提高了主机的工作效率。经过发送, 接收, 自发 自收等通信方式的反复调试,该 X/=:dG 智能串行 接 口 能 以 d""eRI3 的 传 输 速 率 进 行 发 送 和 接 收 数 据, 达到了预期的目的。该接口设计方案可推广应 用于实时控制系统和多种嵌入式系统中。