8、数据处理、变量操作与图形代数的深入解析

数据处理、变量操作与图形代数的深入解析

1. 数据与可视化查询

在数据处理领域，组件架构展现出了比数据立方体等刚性聚合更具前景的特点。在其优雅的形式中，应用程序能够请求远程组件提供数据处理方法的信息，并依据返回信息采取适当行动，实现分布式计算的真正潜力，即设计和执行不受站点、操作系统或语言的限制。

数据库的可视化查询是一个新兴的研究方向。在传统的MOLAP或ROLAP中，图形显示由数据库的关系结构驱动，通过SQL等语言查询得到可绘图的表格。然而，研究人员正致力于开发由可视化查询语言而非关系语言驱动的搜索方法，其最初的动力源于地理信息系统（GIS），在GIS中，空间关系而非变量关系决定搜索结构。

例如，Papantonakis和King在1995年设计了图形查询语言GQL，它类似于SQL，但操作的是图形对象而非关系变量。Derthick、Kolojejchick和Roth在1997年扩展了这一模型，实现了动态探索而非静态查询，图形与数据库视图相链接，操作图形对象可立即更新数据对象，反之亦然。Chi等人在1997年使用电子表格隐喻来组织图形探索，其实践虽为原型，但能在单一显示中集成多个数据源，实现动态链接视图的探索。

未来，数据库查询方法和图形显示有望融合，图形将超越被动显示，在数据组织中发挥作用，这一趋势由从静态查询转向实时交互的需求所推动。

2. 变量的概念与特性

变量一词源于拉丁语“variare”，意为变化。它为我们提供了将概念（如收入）与一组数据关联的方法，并与运算符一起用于规范语言的语法部分。

在旧的统计图形系统中，变量通常指矩形案例 - 变量文件中的列，许多统计软件包假设行是案例或观察值