今天周五的工作 张孝祖

今天主要是帮助陈柏雄同学测试他的sreach方法,主要难点在连接数据库,互相传递数据

发现的主要问题是运行速度太慢,效率不高,我们准备一起学习一下数据库中常用的倒排表知识,

改进一下算法,目前的算法是直接字符串匹配的。。。。

public class ConnDb

    { OleDbConnection conn = null;//连接数据库的对象

//下面是构造函数连接数据库

        public ConnDb()

        { if (conn==null)//判断连接是否为空

            {  conn = new OleDbConnection();

            conn.ConnectionString="provider=sqloledb.1;data source=.;initial catalog=capucivar;user id=sa;pwd=";//连接数据库的字符串 }

            if (conn.State == ConnectionState.Closed)

            {  conn.Open();//打开数据库连接

            } }

//下面这个方法是从数据库中查找数据的方法

        public DataSet query(string sql)

        { DataSet ds = new DataSet();//DataSet是表的集合

            OleDbDataAdapter da = new OleDbDataAdapter(sql,conn);//从数据库中查询

到排表知识

1、  基于属性的倒排

        在一个带结构的记录文件中,如数据库文件等。文件里存放的都是一条接着一条的整齐的记录,每个记录又可分为一个个的属性。检索过程往往要求找出,在某个或者某些属性上满足一定条件的记录集合。像这一类的检索我们称为基于属性的检索。

 

        比如北大里某次活动的学生报名登记表文件,部分信息如下:

 

编号(关键码)

学号

姓名

性别

年龄

院系

001

xxx142

张三

18

元培

002

xxx205

李四

17

哲学

003

xxx187

王五

19

生物

004

xxx325

赵六

18

元培

……

……

……

……

……

……

表1 主文件

 

        对这类文件的往往会进行这样的一些查询,如:找出院系为“元培”的所有学生(简单查询),找出年龄在18到20之间的所有学生(范围查询),找出年龄在19岁以上的所有男生(逻辑查询)等等。如果没有倒排表,我们则只能顺序从头到尾的一条一条检查记录,判断是否符合条件。这样当文件很大的时候,往往要多次读写磁盘会耗费相当大的时间。就算之前我们把记录按照关键码排序,也仍无法使用普通的检索方式来提高效率,因为查找的条件不是和关键码相关的。

 

        而我们利用倒排文件来实现上述非关键码的查询,就能大大提高速度。对于前面的情况设计倒排表如下:

 

性别倒排表

编号#

001,003

002,004

年龄倒排表

编号#

16

 

17

002

18

001,004

19

003

20

 

……

……

院系倒排表

编号#

元培

001,004

生物

003

哲学

002

……

……

表2 倒排表文件

 

        有了这样的倒排表后,前面的查询就很容易了。如找出院系为“元培”的所有学生(简单查询),可以在院系倒排表中,取出属性值为“元培”的那一行倒排表,它里面包含的所有编号对应的记录就是所求的记录。又如找出年龄在18到20之间的所有学生(范围查询),我们可以把年龄倒排表中18,19和20这三行所对应的三个编号集合做并运算,最后结果就是我们要找的。而找出年龄在19岁以上的所有男生(逻辑查询),这个我们找出19岁以上的所有编号集合,用并运算合在一起,再同性别倒排表中的男生那一行的集合做与运算,最后就能得到正确结果。

 

        由此可见,有了倒排文件,我们就可以将查询变成几个集合之间的交,并等运算,得到的最后结果即时我们要求的,这样不用挨个读取记录,且参与运算的数据大大减少,基本可以不用多次读写磁盘而直接在内存里进行运算,大大提高了检索速度。

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