矩阵双表数据库结构

最新推荐文章于 2025-07-12 14:15:02 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-12 14:15:02 发布 · 置顶 · 978 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了一种基于拓扑表和参数表的驱动算法设计，利用字符串和文本操作进行矩阵遍历和搜索，适用于大规模拓扑数据和参数的存储与处理。已实现在JWFD官方下载点。

两个文件，一个拓扑表文件，一个参数表文件，现在已经成功写入，在这两张表的基础上建立驱动算法，应该是可以的

拓扑表

0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0
0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0
0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0
0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0


参数表

参数表:下标:(9,7) 节点名称:(node9,node7) 节点状态:(0,0)
参数表:下标:(0,2) 节点名称:(node0,node2) 节点状态:(0,0)
参数表:下标:(8,1) 节点名称:(node8,node10) 节点状态:(0,0)
参数表:下标:(1,2) 节点名称:(node1,node2) 节点状态:(0,0)
参数表:下标:(7,5) 节点名称:(node7,node5) 节点状态:(0,0)
参数表:下标:(1,8) 节点名称:(node1,node8) 节点状态:(0,0)
参数表:下标:(6,2) 节点名称:(node6,node2) 节点状态:(0,0)
参数表:下标:(9,2) 节点名称:(node9,node2) 节点状态:(0,0)
参数表:下标:(7,8) 节点名称:(node7,node8) 节点状态:(0,0)
参数表:下标:(4,2) 节点名称:(node4,node2) 节点状态:(0,0)
参数表:下标:(2,3) 节点名称:(node2,node3) 节点状态:(0,0)

 

根据节点名称和下标，节点状态值来进行矩阵的遍历和搜索，基本上是字符串和文本操作，JAVA的函数非常多

矩阵数据库应该还可以简化，以最简方式来存储大规模拓扑数据和参数

JWFD官方下载点最新更新，上述功能已经实现，欢迎下载

 

OceanBase数据库：表设计与DDL操作（从建表、修改表结构、删除表）全面指南
本博客聚焦 YOLOv11 全流程落地，涵盖架构优化、数据集处理、训练技巧与多场景部署，兼及国产数据库、Java 开发与 AI 模型应用，内容兼顾理论与工程实践，为开发者提供系统干货，助力高效提升技术能力。
06-19 412
OceanBase数据库表设计摘要：本文详细解析OceanBase分布式数据库的表设计核心概念与最佳实践。主要内容包括：1）表结构特性分析（分布式存储、多副本一致性、LSM-Tree引擎）；2）设计原则（分区键选择、列规范、性能权衡）；3）分区策略对比（HASH、RANGE等）及设计反模式警示；4）DDL操作详解，涵盖表创建语法、参数配置及ALTER TABLE各类操作。重点关注分布式环境下的表设计优化与实操技巧，提供典型SQL示例和注释说明，适用于需要掌握OceanBase数据库设计的开发人员。
华为GaussDB数据库：全外连接(FULL JOIN)与交叉连接(CROSS JOIN)全面解析
本博客聚焦 YOLOv11 全流程落地，涵盖架构优化、数据集处理、训练技巧与多场景部署，兼及国产数据库、Java 开发与 AI 模型应用，内容兼顾理论与工程实践，为开发者提供系统干货，助力高效提升技术能力。
06-15 417
摘要 GaussDB数据库连接操作深度解析 本文详细剖析了GaussDB中的连接操作，重点介绍了全外连接(FULL JOIN)和交叉连接(CROSS JOIN)。全外连接保留两表所有行，不匹配处填充NULL，适用于数据对比和完整性检查；交叉连接产生笛卡尔积，适合组合数据生成。文章阐述了各种连接的语法结构、执行原理、适用场景，并提供了性能优化策略，强调合理使用连接操作对数据库查询效率的重要性。
抽象性数据与矩阵数据库
comsci的专栏
10-07 938
       经过这一段时间的思考和摸索，我有一个奇怪的想法，尚未得到证明，在这个问题得到证明之前，我们的开发工作需要暂停一下矩阵数据的存储是按照拓扑序列来进行的，这是物理链接，是可靠的，但是我觉得我们的思维活动-人工智能活动仅仅是把这种物理的实在数据结构作为一个不那麽精确和可靠的基础，而并不是把真正的思维建立在这种有序拓扑的基础上的，真正的思维是一种抽象的，离散的，分布式的数据      ...
NumPy 矩阵库(Matrix)
tlammon的专栏
04-13 257
NumPy 矩阵库(Matrix) NumPy 中包含了一个矩阵库 numpy.matlib，该模块中的函数返回的是一个矩阵，而不是 ndarray 对象。 一个的矩阵是一个由行（row）列（column）元素排列成的矩形阵列。 矩阵里的元素可以是数字、符号或数学式。以下是一个由 6 个数字元素构成的 2 行 3 列的矩阵： matlib.empty() matlib.emp...
【数据结构】矩阵！！
Doctor_xiong的博客
11-25 2424
* 稀疏矩阵的存储和还原 在数据结构里面矩阵的存贮方式并不是全部是吧数据一个一个存储起来，但是这是针对一些特殊的矩阵。* 举个栗子： 比如这个矩阵在内存里面如果是把全部的数据全部存储在内存里面，这样显然是很浪费内存的。对于这类的矩阵除去一些非0数据，那么留下来的就是在这个矩阵里面的有效数据，只要把这些有效数据进行存储就可以实现对真个矩阵的存储。 如果要存储矩阵的有效数据，那么在存储的
矩阵、数据框和列表
skynumone的专栏
01-23 2515
1.生成矩阵的条件 Matrix(a,b,c)  生成矩阵的条件是b*c的乘积等于a长度的整数倍 > a=1:10 >a      [,1]   [,2]  [,3]  [,4]  [,5] [1,]    1    3    5    7    9 [2,]    2    4    6    8   10 由a向量生成一个两行五列的矩阵
数据矩阵的设计
weixin_42656794的博客
06-12 3214
001,业务数据矩阵 业务数据矩阵，我们可以认为它的作用是从全局的角度来对公司的数据进行规划和设计。在数据仓库的设计初期，数据仓库架构师会根据对业务和数据的理解来设计一个全局的业务数据矩阵，以此从宏观的角度来描述公司的业务和数据现状，并指导后续的数据仓库建模 如下表，是业务数据矩阵的表示方法，其中每一列是一个业务主题，每一行是一个数据主题。 1，业务主题：我们可以将一个业务主题理解为公司的一条业务...
森林表头矩阵表示：复杂表头表格在关系数据库中的高效映射
通过指标矩阵，可以将这种结构清晰地编码，便于在关系模式中进行表示和操作。 接下来，论文详细阐述了从森林表头为代表的复杂表格到关系模式的映射方法。这种映射包括行/列映射和单元映射，确保了数据的正确关联。...
26、数据库表关系与业务规则详解
最新发布
c6d7e8f9g的博客
07-12 99
本文详细介绍了数据库设计中的表关系和业务规则，包括一对一、一对多、多对多等关系的识别与建立方法，以及外键的处理和关系特征的定义。同时，文章还深入探讨了业务规则的分类、应用及维护，强调了其在数据完整性和业务流程支持中的重要性。通过案例分析，帮助读者更好地理解和应用相关知识，以提升数据库设计的效率与可靠性。
一条SQL语句要经历几个步骤才能被数据库执行？ 两个表的连接操作有几种实现方法？
04-18
- 应用程序通过JDBC/ODBC等接口发送SQL请求到数据库服务器[^2] 2. **连接管理** - 建立TCP连接，验证用户权限 - 分配线程处理请求（连接池复用机制） 3. **查询缓存检查** - 检查`query_cache_type`配置状态...
NumPy Matrix矩阵库
ccc369639963的博客
04-15 765
NumPy Matrix矩阵库 NumPy 提供了一个 矩阵库模块numpy.matlib，该模块中的函数返回的是一个 matrix 对象，而非 ndarray 对象。矩阵由 m 行 n 列（m*n）元素排列而成，矩阵中的元素可以是数字、符号或数学公式等。 matlib.empty() matlib.empty() 返回一个空矩阵，所以它的创建速度非常快。 numpy.matlib.empty(shape, dtype, order) 该函数的参数说明如下： shape：以元组的形式指定矩阵的形状。 dt
矩阵分析与图数据库的结合
AI天才研究院
12-31 1138
1.背景介绍 随着数据规模的不断增长，数据处理和分析的需求也随之增加。矩阵分析和图数据库是两种非常重要的数据处理和分析方法，它们各自具有不同的优势和局限性。矩阵分析主要用于处理结构化数据，如表格数据，而图数据库则更适合处理非结构化数据，如社交网络数据。 在过去的几年里，随着大数据技术的发展，矩阵分析和图数据库的应用范围逐渐扩大，它们之间的结合也逐渐成为一种重要的研究方向。这篇文章将从以下几个方...
数据仓库实践之业务数据矩阵的设计
SeizeeveryDay的博客
02-04 857
0x00 概述数据仓库的设计不能完全依赖于业务的需求，但又必须服务于业务的价值。那么，该如何地从业务的角度出发，设计一套切实可行的数据仓库呢？本文将分享数据仓库实践中的业务数据矩阵的设计经...
矩阵分析与图数据库：高效处理复杂关系
AI天才研究院
12-27 794
1.背景介绍 随着数据规模的不断扩大，传统的关系型数据库在处理复杂关系和高性能查询方面面临着巨大挑战。图数据库作为一种新兴的数据库技术，能够更好地处理复杂的关系和网络数据。在图数据库中，数据以图的形式表示，即数据以节点(node)和边(edge)的形式存在，这使得图数据库能够更有效地处理复杂的关系和网络数据。 在这篇文章中，我们将讨论矩阵分析和图数据库的基本概念，以及如何使用矩阵分析来高效地处...
mysql 存储矩阵数据_mysql-在数据库中存储距离矩阵
weixin_29454359的博客
02-27 1909
我需要在网页上显示城市附近所有位置的距离矩阵.我想从Web服务中获取所有这些数据并预先保存在数据库中.我试图找出最佳的关系数据库设计来保存此类数据.我要避免冗余数据,也要避免提供最佳性能的设计.我知道,关系数据库不是为此的最佳选择,但是这是我目前不禁要解决的问题.问题：那么,存储此类信息的最佳数据库模式设计是什么？我只需要查询仅提供一个城市的数据库,就必须显示5或10个最近城市的矩阵.出行时间并不...
国产YMatrix数据库调研分析报告（四维纵横）
钮钴禄海涛。
09-06 2694
YMatrix 是四维纵横（YMatrix）基于 PostgreSQL / Greenplum 经典系开源数据库开发的超融合数据库产品。除游刃有余在时序场景，它还同时支持在线事务处理（OLTP）、在线分析处理（OLAP）等经典场景。 它将围绕高可用、安全、高性能、自动化运维、可视化安装和数据处理等企业需求，为企业用户需求落地提供保障。 其核心价值是具有成本优势的易用、高性能读 / 写、高存储率及高可用。 YMatrix 也提供了社区版本，欢迎你的体验与反馈。
11、Matrix 矩阵库
融码一生：专注 Python、C/C++、Linux、机器学习 & 深度学习、NLP、算法领域分享
03-25 273
Matrix 矩阵库
【数据库系统工程师】3.2数组和矩阵
邓邓子的博客
05-07 425
目录一、思维导图二、知识点1.数组（1）定义（2）基本运算（3）数组的顺序存储2.矩阵（1）特殊矩阵（2）稀疏矩阵 一、思维导图 二、知识点 1.数组 （1）定义 ○ 一维数组是长度固定的线性表，数组中的每个数据元素类型相同。n维数组是定长线性表在维数上的扩张，即线性表中的元素又是-一个线性表 （2）基本运算 ○ 取值操作 ■ 给定一组下标，读其对应的数据元素 ○ 赋值操作 ■ 给定一组下标，存储或修改与其相对应的数据元素 （3）数组的顺序存储 ○ 存储方式 ■ 按行存储 ■ 按列存储 2.矩阵 （1）
mysql数据库行列矩阵调换位置（行与列调换）
lizige2008的博客
04-15 1951
工作上的需求： 根据一个表(stu_bysjytj)的数据，矩阵调换位置（即列与行调换位置），并保存至数据库的视图中。 表(stu_bysjytj)的数据结构如下： 请点击输入图片描述 解决方案如下： 以下是mysql数据库的具体操作代码： 解释： id、leibie、jiangong、yuanlin、zaojia、zhuangshi、wuye、jiudian、xueqian、heji为视图的字...
三维计算机图形学中双表结构
04-30
### 关于三维计算机图形学中的双表结构 在三维计算机图形学领域，“双表结构”的概念通常指的是用于优化数据存储和检索的一种方法。尽管该术语并未直接出现在引用材料中，但从数据库设计的角度来看，它类似于通过中间表来定义多对多关系的设计思路[^1]。 #### 什么是双表结构？ 双表结构是指在一个系统中使用两张表格（或数据集），其中一张表负责存储基础实体的信息，另一张表则用来描述这些实体之间的关联关系。这种结构常见于需要表达复杂关系的数据模型中，例如： - **产品与订单**：正如引用所提到的，在订单管理系统中，`订单` 表和 `产品` 表之间存在多对多的关系，而这种关系是通过引入第三个表——`订单明细` 来实现的[^1]。 - **顶点与面片**：在三维图形渲染中，类似的逻辑也可以应用于几何对象的表示。例如，一个三角形网格由许多顶点组成，每个顶点可能被多个三角形共用。为了高效地管理这些共享顶点及其连接方式，可以采用如下方案： - 创建一个 `Vertex` 表格，保存所有顶点的位置坐标和其他属性； - 创建另一个 `Face` 表格，记录构成各个面片所需的顶点索引列表； 这样做的好处在于减少冗余并提高内存利用率的同时还便于后续操作如法线计算或者纹理映射等处理流程自动化程度提升显著。 #### 如何实现双表结构？ 以下是基于Python语言的一个简单示例程序展示如何构建这样的体系架构: ```python import sqlite3 conn = sqlite3.connect(':memory:') # 使用内存数据库测试目的仅限于此处演示用途 c = conn.cursor() # 建立 Vertex 和 Face 两份独立但相互联系紧密的数据集合形式化表述出来 create_vertex_table_sql=""" CREATE TABLE IF NOT EXISTS Vertices( id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, x REAL NOT NULL, y REAL NOT NULL,z REAL NOT NULL); """ create_face_table_sql=f""" CREATE TABLE IF NOT EXISTS Faces( face_id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, v1 REFERENCES Vertices(id), v2 REFERENCES Vertices(id),v3 REFERENCES Vertices(id)); """ try: c.execute(create_vertex_table_sql) c.execute(create_face_table_sql) except Exception as e : print(f"Error creating tables:{e}") finally: pass insert_vertices=[(0.,0.,0.), (1.,0.,0.),(1.,1.,0.) ] for vertex in insert_vertices: c.execute("INSERT INTO Vertices(x,y,z) VALUES (?, ?, ?)",vertex ) faces_definitions=((1,2,3), ) for fdef in faces_definitions: c.execute(""" INSERT OR IGNORE INTO Faces(v1,v2,v3)VALUES(:vid,:vid_oth,:last_vid )""",{"vid":fdef[0],"vid_oth":fdef[1], "last_vid":fdef[2]}) query="SELECT * FROM Faces JOIN Vertices ON Faces.v1=Vertices.id;" result=c.fetchall() print(result) conn.close() ``` 此脚本首先建立了两个基本表单—一个是关于空间位置坐标的节点信息(`Vertices`) ，另一个则是有关具体表面组成的边角组合情况 (`Faces`). 接着填充了一些初始样例数值进去，并执行查询语句验证两者间是否存在预期的功能交互效果. #### 应用场景分析 利用上述原理可以在多种场合发挥重要作用: 1. 地理信息系统(GIS): 对地形地貌特征进行精确刻画; 2. 计算机辅助设计(CAD)/制造(CAM): 提供精准的产品外形轮廓描绘功能 ; 3. 虚拟现实(VR)&增强现实(AR): 构建逼真的沉浸式体验环境 ;
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值