43、新兴数据库方法概述

新兴数据库方法概述

1. 引言

除了主流的数据库方法,还有一些新兴的数据库方法值得探讨,主要包括:
- 实体 - 属性 - 值(EAV)模型 :将数据库简化为三个主要存储实体,即实体表(定义其他实体)、属性表(定义实体的属性)和值表(连接前两个实体并存储实体 - 属性组合的值)。
- 数据库支持框架 :近年来,支持数据库系统的软件框架变得很常见,例如 Hadoop 可处理大数据集的分布式处理。
- NoSQL :这是一类非关系型数据库方法,旨在管理大型数据集,具有灵活性、可扩展性、可用性、低成本和特殊功能等优点,包含键值存储、图存储、列存储和文档存储等相关方法。
- 其他新兴趋势 :如多媒体数据库、数字图书馆、移动数据库和空间数据库。

2. 实体 - 属性 - 值(EAV)模型

EAV 模型试图以紧凑和灵活的方式满足数据库需求,将逻辑数据库需求整合到三个核心表中:实体表存储系统中实体的详细信息,属性表存储实体属性的详细信息,值表存储实际数据。该模型也被称为对象 - 属性 - 值(OAV)模型、垂直数据库模型和开放模式模型。

2.1 EAV 模型的原理
  • 灵活性 :能很好地处理数据库使用后某些实体需要添加额外属性的情况,而传统关系模型需要修改表结构。
  • 紧凑性 :如果使用的数据库管理系统支持可变长度数据,EAV 模型可能更紧凑。为了简化,
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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